tfx-auto

name: tfx-auto description: > 통합 CLI 오케스트레이터이자 실행 스킬 front door. 단일/병렬 구현·수정 작업을 자동 분류해 Codex 우선으로 dispatch 하고, 명시 플래그로 mode/parallel/consensus 등 동작을 오버라이드한다. '코드 짜줘', '구현해줘', '만들어줘', '수정해줘', '고쳐줘', 'implement', 'build', 'fix' 같은 구현/수정 요청에 사용. 플래그 상세는 argument-hint, 라우팅 정책은 .claude/rules/tfx-routing.md 참조. argument-hint: "<command|task> [args...] [--cli auto|codex|antigravity|claude] [--mode quick|deep|consensus] [--risk-tier auto|low|medium|high] [--shape consensus|debate|panel] [--cli-set triad|no-antigravity|custom] [--parallel 1|N|swarm] [--retry 0|1|ralph] [--isolation none|worktree] [--remote |none] [--skill ]"

tfx-auto — 통합 CLI 오케스트레이터

ARGUMENTS 처리: 이 스킬이 ARGUMENTS: <값>과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다.

Step 0: 스마트 라우팅 (tfx-auto 진입 시 자동 실행)

preamble에서 routing-weights.json을 읽고, 사용자 입력을 분석하여 dispatch 결정.

SLUG=$(basename "$(git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null)" 2>/dev/null || echo "unknown")
WEIGHTS_FILE="$HOME/.gstack/projects/$SLUG/routing-weights.json"
USER_MODE=""
if [ -f "$WEIGHTS_FILE" ]; then
  USER_MODE=$(node -e "
    const w=JSON.parse(require('fs').readFileSync('$WEIGHTS_FILE','utf8'));
    const m=w.weights?.mode_bias||{};
    const top=Object.entries(m).sort((a,b)=>b[1]-a[1])[0];
    if(top && top[1]>0.3) console.log(top[0]);
  " 2>/dev/null)
fi
echo "USER_PREFERRED_MODE: ${USER_MODE:-none}"

판단 기준 (우선순위 순):

0. 명시 플래그 (최우선, 추론 스킵): ARGUMENTS 에 --cli/--mode/--risk-tier/--shape/--cli-set/--parallel/--retry/--isolation/--remote 플래그가 있으면 분류/추론을 건너뛰고 플래그 값대로 즉시 dispatch. 자세한 플래그 동작은 아래 "플래그 오버라이드" 섹션 참조.

   • --parallel swarm → tfx-swarm 엔진 위임 (PRD 필요)
   • --parallel N → tfx-multi 엔진 위임 (headless)
   • --cli codex|antigravity → TFX_CLI_MODE 설정 + 단일 실행
   • --mode deep → -t/--thorough 동일 동작 (pipeline init)
   • --risk-tier low|medium|high → risk-tier 기준으로 verification 강도와 mode 결정
   • --mode ... 명시 시 --risk-tier 는 무시 (mode 우선)
   • --mode consensus --shape debate|panel → prompt ensemble fold 경로
   • --retry ralph → stderr 경고 후 bounded 3회 degrade (Phase 2 미구현)

1. 사용자 명시 키워드 (플래그 없을 때):

   • "병렬", "swarm", "PRD 돌려" → --parallel swarm --mode consensus --isolation worktree
   • "꼼꼼히", "제대로", "deep" → --mode deep
   • "끝까지", "멈추지마", "ralph" → --retry ralph
   • "multi", "팀", "협업" → --parallel N --mode deep
   • "codex로", "antigravity로" → --cli codex 또는 --cli antigravity

2. PRD 인자 분석:

   • PRD 경로 2개 이상 → --parallel swarm --mode consensus --isolation worktree
   • PRD 1개 + XL 규모 → --mode deep --parallel 1

3. 선호도 가중치 (tiebreaker):

   • USER_PREFERRED_MODE가 있고 가중치 > 0.3이면 제안
   • "[tfx] 사용자 선호: {mode}. 이 모드로 실행할까요?" 1줄 표시
   • 응답 없으면 기본(auto) 진행

4. 기본: 기존 tfx-auto 워크플로우 그대로 실행

정규화된 플래그를 현재 tfx-auto 실행 인자로 적용한다. legacy Skill 이름은 compatibility alias 문서에서만 다룬다.

라우팅 결정 후 1줄 표시:

[tfx] 규모: {S/M/L/XL}, 모드: {mode} ({profile}) — 오버라이드: /tfx-multi, /tfx-swarm 등

MANDATORY RULES

1. 실행: CLI 에이전트는 반드시 Bash("bash ~/.claude/scripts/tfx-route.sh ..."). Claude 네이티브(explore/verifier/test-engineer/qa-tester)만 Agent().
2. 비용: Codex 우선 → Antigravity → Claude 최후 수단. claude 선택 전 "Codex로 가능한가?" 재확인.
3. DAG: SEQUENTIAL/DAG이면 레벨 기반 순차 실행. .omc/context/{sid}/ 생성, context_output 저장, 실패 시 후속 SKIP.
4. 트리아지: Codex exec --full-auto 분류 + Opus 인라인 분해. Agent 스폰 금지.
5. thorough: -t/--thorough 시 파이프라인 init 필수. 커맨드 숏컷은 항상 quick.
6. 직접 수정 금지: implement/review/analyze 등 커맨드 숏컷 실행 시 절대로 Edit/Write 도구로 직접 코드를 수정하지 마라. 반드시 Bash(tfx-route.sh)를 통해 Codex/Antigravity에 위임하라. 작업이 아무리 사소해도 예외 없음.

모드

tfx-auto는 --quick이 기본. 커맨드 숏컷·단일 실행에서 plan/verify 오버헤드가 불필요하기 때문. 멀티 태스크 시 tfx-multi로 전환되면 tfx-multi의 기본값(--thorough)이 적용된다.

플래그 오버라이드 (명시 제어, Phase 2 v10.9.33+)

ARGUMENTS 에 아래 플래그가 있으면 Step 0 스마트 라우팅의 내부 추론을 건너뛰고 값대로 즉시 dispatch 한다. legacy tfx-codex/antigravity/multi/swarm 등을 이 플래그로 표현할 수 있게 되어, 기존 11개 실행 스킬의 front door 역할을 tfx-auto 가 맡는다.

플래그 표

--risk-tier 계약

• 기본값은 auto.
• --mode 가 명시되면 --risk-tier 는 무시된다. mode 가 최종 우선순위다.
• --risk-tier 만 명시되면 tier 가 mode 를 자동 결정한다.
• low → quick mode + verify skip.
• medium → quick mode + verify (lint + test 만).
• high → deep mode + full verify/fix loop.
• auto → 아래 변경 분류 매트릭스로 tier 를 계산한다.
• auto 분류 입력은 staged + unstaged 전체 변경 파일 기준이다. untracked 파일도 relative path 집합에 포함해 판정한다.

자동 분류 매트릭스

hub/lib/risk-tier.mjs 의 classifyRiskTier({ changedFiles }) 계약을 기준으로 적용한다. 판정 순서는 high → medium → low → default 이다.

플래그 검증

• --mode ... + --risk-tier ... 동시 지정 → mode 우선. risk-tier 는 informational 로그만 남기고 실행 결정에는 사용하지 않음
• --parallel swarm + PRD 없음 → PRD 자동 생성 또는 사용자에게 경로 질의
• --parallel 1 + --isolation worktree → warning, isolation=none 으로 강제
• --remote <host> + --parallel != swarm → warning, remote 무시
• --shape 미지정 + --mode consensus → shape=consensus
• --shape 지정 + --mode != consensus → warning 또는 error. shape 는 consensus family 에서만 유효
• --cli-set custom + 기존 3 CLI 외 participant 지정 → 즉시 error. silent fallback 금지
• --retry ralph → true ralph state machine (Phase 3, retry-state-machine.mjs)
• --retry auto-escalate → CLI 승격 체인 (Phase 3)
• --max-iterations N (N>0) → ralph/auto-escalate 에 상한 부여
• --skill <name> → TFX_INJECT_SKILL=<name> 로 tfx-route.sh 에 전달. 스킬 파일 부재 시 warning 후 주입 생략 (fail-open, 작업은 계속)

스킬 주입 (--skill <name>)

codex/agy 워커 프롬프트 앞에 등록된 스킬의 방법론을 주입하는 opt-in 프레임워크. 설계 근거는 decision-skill-passing (omc 레퍼런스 + codex/agy 네이티브 스킬 조사):

• 메커니즘: --skill <name> → tfx-route.sh TFX_INJECT_SKILL=<name>. skills/<name>/SKILL.md 본문을 --- SKILL: <name> (apply this methodology...) --- delimited block 으로 프롬프트 앞에 prepend. codex·agy 레인 공통 (CLI-agnostic, prepend_skill).
• 기본 off: 미지정이면 no-op → 현행 동작 그대로. 회귀 위험 없음.
• 파싱 안전: prepend 는 printf/cat → temp file 만 사용. codex 는 argv -- 뒤, agy 는 stdin printf %s 로 전달되므로 $(codex)·₩/백슬래시(agy) 같은 특수문자를 셸 재확장 없이 리터럴 보존. 스킬 본문을 그대로 넘겨도 깨지지 않음.
• 네이티브 스킬을 안 쓰는 이유: codex $skill-name//name 슬래시와 agy /name 은 둘 다 인터랙티브 TUI 전용 → headless one-shot 에서 named-skill 강제 호출 불가 (미문서). 그래서 prose 주입을 채택 (레퍼런스 omc 도 role .md 를 raw prepend, 네이티브 회피).

커맨드→스킬 매핑 (tfx-auto convention, opt-in)

tfx-auto 가 커맨드/agent 별로 주입할 스킬을 고를 때 쓰는 권고 테이블. 기본은 매핑 없음 (명시 --skill 만 작동) — 부적절한 스킬이 모든 프롬프트에 새는 것을 막는다. 프로젝트가 명시적으로 활성화할 때만 아래를 적용해 --skill 을 자동 부여한다.

매핑된 스킬 파일이 없으면 prepend_skill 이 warning 후 주입을 생략한다 (fail-open). 존재하지 않는 매핑을 "주입됨"으로 가정하지 않는다.

agy anti-overclaim (자동, agy 레인 전용)

agy 레인은 TFX_AGY_ANTI_OVERCLAIM(기본 on) 으로 완료/grounding 규율 블록을 프롬프트 END 에 자동 append (append_agy_anti_overclaim). Gemini 3.x 과신(AA-Omniscience 실측: 정확도 53-56% 대비 환각률 88-91%) 대응:

• fresh 증거 없이 done/fixed/passing 주장 금지.
• 검증 불가 시 No Info / 확인 불가 후 중단 (날조 금지).
• 추론은 주어진 context 로, confident guessing 보다 accurate abstention 우선.

부정 제약은 Gemini 3 공식 가이드대로 END 배치하고 blanket "do not guess" 는 역효과라 피한다. opt-out: TFX_AGY_ANTI_OVERCLAIM=0.

Retry state machine 계약 (legacy autoroute / persist 이관)

--retry ralph 와 --retry auto-escalate 는 모두 hub/team/retry-state-machine.mjs 를 사용한다.

• --retry ralph 는 true ralph state machine 으로 동작한다. 기본값 --max-iterations 0 은 unlimited 의미다.
• 실행 상태는 .omc/state/ralph-<sessionId>.json 에 append 저장한다. resumeFromStateFile() 로 재개 가능해야 한다.
• 동일 failureReason 이 3회 연속 반복되면 stuckCounter 가 올라가고 STUCK 으로 중단한다.
• --retry auto-escalate 는 DEFAULT_ESCALATION_CHAIN 을 기본으로 사용한다. 커스텀 체인이 필요하면 .triflux/config/escalation-chain.json 으로 override 한다.

DEFAULT_ESCALATION_CHAIN 정확한 모델 ID는 .claude/rules/tfx-escalation-chain.md와 CLI 프로필 설정을 따른다.

1. codex : 표준 코드/추론 프로필 (profile optional; 미지정 시 config 기본값)
2. claude : 최종 수단 프로필

커스텀 체인은 .triflux/config/escalation-chain.json 으로 override 한다.

체인 규칙:

• 각 단계에서 max-iterations 를 모두 소진하면 다음 CLI/모델로 전이한다.
• 체인 끝까지 소진하면 BUDGET_EXCEEDED 와 reason: "escalation-chain-exhausted" 를 기록한다.
• 체인 항목은 optional profile 필드를 지원한다. 값이 있으면 파싱/전달만 하고, 없으면 기존 CLI/config 기본 동작을 따른다.

Codex lead 계약 (legacy auto-codex 이관)

--cli codex --lead codex --no-claude-native 조합이 tfx-auto-codex 의 canonical 표현이다.

• --cli codex 는 CLI 워커를 Codex 로 고정한다.
• --lead codex 는 분류·메타판단도 Codex 가 담당하게 한다.
• --no-claude-native 는 Claude native sub-agent 경로를 끄고 CLI 기반 worker 만 허용한다.
• 하위 호환 env TFX_NO_CLAUDE_NATIVE=1 는 계속 읽되, 플래그가 우선한다.

사용 예시

/tfx-auto "리팩터링" --mode deep               # = 기존 -t/--thorough
/tfx-auto "구현" --cli codex                   # = legacy tfx-codex
/tfx-auto "문서만 수정" --risk-tier low        # = quick + verify skip
/tfx-auto "설정/빌드 손봄" --risk-tier medium  # = quick + lint/test verify
/tfx-auto "hub 라우팅 개편" --risk-tier high   # = deep + full verify/fix loop
/tfx-auto "병렬" --parallel N --mode deep      # = legacy tfx-multi 기본값
/tfx-auto "PRD 실행" --parallel swarm          # = legacy tfx-swarm
/tfx-auto "REST vs GraphQL" --mode consensus --shape debate
/tfx-auto "모놀리스 분해 전략" --mode consensus --shape panel --experts "claude:Fowler|Beck;codex:Newman|Hohpe;antigravity:Porter|Wiegers"

Consensus shape 계약 (Phase 4a — ensemble fold)

--mode consensus 는 orchestration family 를 뜻하고, --shape 는 그 family 내부의 출력/해석 surface 를 뜻한다.

• --mode consensus --shape consensus → 기존 tfx-consensus
• --mode consensus --shape debate → 기존 tfx-debate
• --mode consensus --shape panel → 기존 tfx-panel

canonical 호출:

tfx-auto \
  "<task or topic>" \
  --mode consensus \
  --shape consensus|debate|panel \
  --cli-set triad|no-antigravity|custom \
  [--experts "..."] \
  [--options "..."] \
  [--criteria "..."] \
  [--analysis-prompt-file <path>]

shape 의미:

--cli-set 규약:

shape 입력 정규화:

{
  "mode": "consensus",
  "shape": "consensus|debate|panel",
  "topic": "...",
  "cli_set": "triad",
  "participants": ["claude", "codex", "antigravity"],
  "context": "...",
  "analysis_prompt": "...",
  "shape_input": {}
}

shape 별 shape_input:

{
  "consensus": {
    "analysis_prompt_file": "optional-path",
    "resolution_threshold": 70
  },
  "debate": {
    "options": ["A", "B", "C"],
    "criteria": ["latency", "complexity", "operability"]
  },
  "panel": {
    "experts": {
      "claude": ["Martin Fowler", "Kent Beck"],
      "codex": ["Sam Newman", "Gregor Hohpe"],
      "antigravity": ["Michael Porter", "Karl Wiegers"]
    }
  }
}

공통 orchestration 루프:

1. ARGUMENTS + 플래그 파싱
2. --mode consensus 확인
3. --shape 기본값 보정 (consensus)
4. shape 별 payload 정규화
5. Claude native + headless Codex/Antigravity 동시 dispatch
6. 결과 수집
7. 공통 meta_judgment 생성
8. shape renderer 로 markdown/json 출력
9. artifact 저장

공통 메타/렌더링 계약:

• 공통 유틸: hub/team/consensus-meta.mjs
• 공통 meta_judgment 스키마:

{
  "severity_classification": { "p1": [], "p2": [], "p3": [] },
  "consensus_vs_dispute": { "agreements": [], "conflicts": [] },
  "recommended_action": "merge|FIX_FIRST|close|defer|split",
  "followup_issues": [],
  "mode_specific_meta": {}
}

• 공통 root 메타:

{
  "mode": "consensus",
  "shape": "consensus|debate|panel",
  "topic": "...",
  "cli_set": "triad",
  "participants": [
    { "name": "claude", "status": "success" },
    { "name": "codex", "status": "success" },
    { "name": "antigravity", "status": "timeout" }
  ],
  "status": "complete|partial|needs_user_input"
}

• 필수 markdown 섹션:

  • shape=consensus: 합의 결과, Consensus Score, 합의 항목, disputed items, resolved items, user decision needed, meta judgment
  • shape=debate: 토론 결과, 비교 대상, 평가 기준, 합의 사항, 최종 추천, 리스크 및 완화 방안, meta judgment
  • shape=panel: 전문가 패널 보고서, 패널 구성, 패널 합의, 소수 견해, 핵심 추천, 미해결 쟁점, 다음 단계, meta judgment

• artifact 경로:

• markdown: .omc/artifacts/consensus/<session-id>/<shape>.md

• json: .omc/artifacts/consensus/<session-id>/<shape>.json

shape 별 orchestration 정책:

shape=consensus

정책:

• 목적: 각 participant 의 findings 를 합의/충돌 항목으로 압축하고 FIX_FIRST / merge / defer 같은 실행 결정을 빠르게 내린다.
• 수집 단위: 옵션 비교가 아니라 finding/assertion 단위다. 동일 결론이라도 근거가 다르면 separate evidence 로 보존한다.
• 합의 판정: 3자 중 2자 이상이 같은 remediation 또는 risk assessment 를 지지하면 provisional agreement 로 분류하고, Claude 가 최종 resolved_items 승격 여부를 결정한다.
• 충돌 승격: P1/P2 급 충돌은 score 와 무관하게 user_decision_needed 또는 FIX_FIRST 로 승격한다. score 가 높아도 안전 이슈를 묻지 않는다.
• degrade: no-antigravity 또는 partial timeout 시 2자 합의를 허용하되 root meta 의 status=partial 과 누락 participant 이유를 반드시 남긴다.

출력 schema 예시:

{
  "mode": "consensus",
  "shape": "consensus",
  "topic": "Phase 5 alias removal readiness",
  "cli_set": "triad",
  "participants": [
    { "name": "claude", "status": "success" },
    { "name": "codex", "status": "success" },
    { "name": "antigravity", "status": "success" }
  ],
  "status": "complete",
  "shape_output": {
    "consensus_score": 82,
    "consensus_items": [
      "15 legacy alias can be removed after usage reaches zero",
      "alias usage gate must be verified before physical deletion"
    ],
    "disputed_items": [
      {
        "item": "Delete tfx-psmux-rules in same PR as remote aliases",
        "positions": {
          "claude": "defer",
          "codex": "proceed",
          "antigravity": "defer"
        },
        "severity": "p2"
      }
    ],
    "resolved_items": [
      "Delete consensus/debate/panel aliases after routing docs are updated"
    ],
    "user_decision_needed": [],
    "meta_judgment": {
      "severity_classification": {
        "p1": [],
        "p2": [
          "Remote alias removal ordering still disputed"
        ],
        "p3": []
      },
      "consensus_vs_dispute": {
        "agreements": [
          "Phase 5 requires zero alias usage before deletion"
        ],
        "conflicts": [
          "Remote alias deletion bundling"
        ]
      },
      "recommended_action": "FIX_FIRST",
      "followup_issues": [
        "Confirm remote migration docs before deleting remote aliases"
      ],
      "mode_specific_meta": {
        "threshold_passed": true,
        "needs_resolution_round": false
      }
    }
  }
}

shape=debate

정책:

• 목적: 2개 이상 옵션을 criteria 기반으로 비교하고 최종 추천안 1개를 만든다.
• 수집 단위: option x criterion matrix 다. participant 자유서술을 그대로 합치지 말고 각 옵션의 장단점/score 를 정규화한다.
• 라운드 운영: 1차 독립 평가 후 상위 2개 옵션 간 반론 라운드 1회를 허용한다. --max-rounds 로 늘리더라도 기본은 2라운드 이하로 제한한다.
• 추천 규칙: 단순 다수결이 아니라 weighted ranking 을 사용하되, P1 risk 가 있는 옵션은 총점이 높아도 최종 추천에서 제외 가능하다.
• criteria 누락: 사용자가 criteria 를 주지 않으면 latency, implementation complexity, operability, migration risk 를 기본 축으로 채운다.

출력 schema 예시:

{
  "mode": "consensus",
  "shape": "debate",
  "topic": "REST vs GraphQL for triflux remote control API",
  "cli_set": "triad",
  "participants": [
    { "name": "claude", "status": "success" },
    { "name": "codex", "status": "success" },
    { "name": "antigravity", "status": "success" }
  ],
  "status": "complete",
  "shape_output": {
    "options": [
      "REST",
      "GraphQL"
    ],
    "criteria": [
      "latency",
      "complexity",
      "operability",
      "migration_risk"
    ],
    "scorecard": [
      {
        "option": "REST",
        "total_score": 84,
        "criterion_scores": {
          "latency": 86,
          "complexity": 88,
          "operability": 83,
          "migration_risk": 79
        }
      },
      {
        "option": "GraphQL",
        "total_score": 68,
        "criterion_scores": {
          "latency": 64,
          "complexity": 55,
          "operability": 70,
          "migration_risk": 83
        }
      }
    ],
    "agreements": [
      "REST is simpler to roll out incrementally"
    ],
    "disputes": [
      "GraphQL may reduce future overfetching but adds current operational complexity"
    ],
    "recommendation": {
      "winner": "REST",
      "decision_type": "majority_with_risk_adjustment",
      "why": "REST wins on complexity and operability while avoiding a new query layer"
    },
    "meta_judgment": {
      "severity_classification": {
        "p1": [],
        "p2": [
          "GraphQL rollout would widen migration scope"
        ],
        "p3": []
      },
      "consensus_vs_dispute": {
        "agreements": [
          "REST is lower risk for the current phase"
        ],
        "conflicts": [
          "Long-term schema flexibility payoff"
        ]
      },
      "recommended_action": "merge",
      "followup_issues": [
        "Re-evaluate GraphQL after remote surface stabilizes"
      ],
      "mode_specific_meta": {
        "rounds_run": 2,
        "winning_margin": 16
      }
    }
  }
}

shape=panel

정책:

• 목적: 전문가 roster 기반으로 관점이 다른 조언을 구조화하고 majority/minority view 를 명시한다.
• roster 규칙: --experts 미지정 시 기본 roster 를 채우되 각 CLI 가 서로 다른 전문성을 대표하도록 배분한다. 동일 전문가를 중복 배정하지 않는다.
• 발언 구조: participant raw answer 를 그대로 이어붙이지 말고 expert -> thesis -> supporting evidence -> concern -> recommendation 구조로 정리한다.
• 합의 규칙: panel 은 unanimity 보다 "majority view + minority view + open questions" 보존이 중요하다. minority 가 P1/P2 를 제기하면 별도 open_questions 로 승격한다.
• moderator 역할: Claude 는 moderator 로서 panel synthesis 를 담당하지만, 자기 의견을 추가 participant 처럼 중복 집계하지 않는다.

출력 schema 예시:

{
  "mode": "consensus",
  "shape": "panel",
  "topic": "How should triflux remove 15 legacy aliases in Phase 5?",
  "cli_set": "triad",
  "participants": [
    { "name": "claude", "status": "success" },
    { "name": "codex", "status": "success" },
    { "name": "antigravity", "status": "success" }
  ],
  "status": "complete",
  "shape_output": {
    "panelists": [
      { "cli": "claude", "experts": ["Martin Fowler", "Kent Beck"] },
      { "cli": "codex", "experts": ["Sam Newman", "Gregor Hohpe"] },
      { "cli": "antigravity", "experts": ["Michael Porter", "Karl Wiegers"] }
    ],
    "majority_view": "Delete routing aliases first, then consensus family, then remote aliases after usage and docs converge",
    "minority_views": [
      {
        "position": "Delete remote aliases together with consensus family in one release",
        "supporters": ["Sam Newman"],
        "severity": "p3"
      }
    ],
    "open_questions": [
      "Should tfx-psmux-rules be deleted in the same PR as tfx-remote-setup/spawn?"
    ],
    "action_items": [
      "Verify alias-usage.log aggregate is zero",
      "Update README and routing docs before physical deletion"
    ],
    "meta_judgment": {
      "severity_classification": {
        "p1": [],
        "p2": [
          "Docs drift would make remote alias deletion unsafe"
        ],
        "p3": []
      },
      "consensus_vs_dispute": {
        "agreements": [
          "Usage-zero gate is mandatory"
        ],
        "conflicts": [
          "Exact ordering of remote alias deletion"
        ]
      },
      "recommended_action": "split",
      "followup_issues": [
        "Run a repo-wide reference-zero audit before remote alias deletion"
      ],
      "mode_specific_meta": {
        "panel_size": 6,
        "moderator": "claude",
        "majority_strength": "5/6"
      }
    }
  }
}

Legacy 스킬 매핑

legacy 스킬은 thin alias 로 유지. 호출 시 stderr 에 [deprecated] {legacy} -> use: tfx-auto --{flag} {value} 1회 출력, stdout 머리부에 [DEPRECATED] 마커를 남기고 .omc/state/alias-usage.log 에 usage 를 append 한다. Phase 5 (v11) 에 물리 삭제.

Phase 5 삭제 게이트:

• 코드 검색에서 alias 파일 자체만 남아야 함
• integration + golden test 100% pass
• .omc/state/alias-usage.log 7일 집계 0

파싱 규칙

• 플래그는 ARGUMENTS 어느 위치에든 올 수 있다. 순서 자유.
• 플래그 값은 공백 뒤 다음 토큰 (예: --cli codex). = 문법 (--cli=codex) 도 허용.
• 알 수 없는 플래그는 무시 후 warning. 작업 설명으로 포함.
• 플래그 제외한 나머지 텍스트를 작업 설명 <task> 로 추출.

설계 근거: .triflux/plans/phase2-tfx-run-design.md (GitHub Issue #112 umbrella Phase 2 산출물).

커맨드 숏컷

커맨드명 매칭 시 트리아지 없이 즉시 실행. 패턴: Bash("bash ~/.claude/scripts/tfx-route.sh {에이전트} '{PROMPT}' {MCP}").

Codex 직행

2단계: improve

1단계 code-reviewer '{PROMPT}' review → 사용자 승인 → 2단계 executor '리뷰 반영: {요약}' implement

병렬

Antigravity 직행

Claude 네이티브

복합

트리아지

자동 모드:

1. Codex 분류: codex exec --full-auto --skip-git-repo-check → JSON {parts: [{description, agent: "codex|antigravity|claude"}]}
2. Opus 인라인 분해: {graph_type: "INDEPENDENT|SEQUENTIAL|DAG", subtasks: [{id, description, scope, agent, mcp_profile, depends_on, context_output, context_input}]}
3. 실패 시 Opus가 직접 분류+분해

수동 모드 (N:agent_type): Codex 분류 건너뜀 → Opus가 N개 서브태스크 분해. N > 10 거부.

--thorough 모드

-t 또는 --thorough 플래그 시 파이프라인 기반 실행. 커맨드 숏컷에서는 무시된다.

분기점은 "실행 전략"이지 "계획"이 아님:

TRIAGE
  │
  ├─ [thorough] → PIPELINE INIT(plan) → PLAN → PRD → [APPROVAL]
  │                                                      │
  │                                      ┌───────────────┤
  │                                      │               │
  │                                  [1 task]        [2+ tasks]
  │                                      │               │
  │                                  AUTO 직접 실행   TEAM EXEC (multi Phase 3)
  │                                      │               │
  │                                      └───────┬───────┘
  │                                              │
  │                                          VERIFY → FIX loop → COMPLETE
  │
  └─ [quick] → [1 task] → fire-and-forget
               [2+ tasks] → TEAM EXEC → COLLECT → CLEANUP

단일 태스크 thorough

1. Bash("node hub/bridge.mjs pipeline-init --team ${sid}") — 파이프라인 초기화 (phase: plan)
2. Plan: Codex architect → 결과를 pipeline.writePlanFile() 저장
3. PRD: Codex analyst → acceptance criteria 확정
4. pipeline_advance_gated → [Approval Gate] → 사용자 승인 대기
5. Exec: tfx-auto 직접 실행 (아래 "실행" 섹션)
6. Verify: Codex verifier → 검증
7. 실패 시 Fix loop (최대 3회) → Exec 재실행
8. Complete

멀티 태스크 thorough

Plan/PRD/Approval은 tfx-auto에서 실행, 그 후 tfx-multi Phase 3로 전환. 서브태스크 배열 + thorough: true 신호를 함께 전달하여 multi 측에서 verify/fix를 수행.

PRE-CONTEXT GATE

legacy tfx-fullcycle 가 맡던 deep/fullcycle 계약은 tfx-auto --mode deep --parallel 1 로 이관되었다. Phase 1 시작 전 아래 intake 를 먼저 수행한다.

1. task slug 를 생성한다.
2. 최근 관련 컨텍스트와 산출물을 탐색한다.
3. 현재 작업용 context-snapshot.md 를 생성한다.
4. ambiguity 가 높으면 .tfx/plans/interview-* 산출물을 우선 재사용한다.

권장 저장 경로:

• .tfx/fullcycle/{run-id}/context-snapshot.md

STATE & ARTIFACT CONTRACT

deep/fullcycle 경로는 phase 별 산출물과 상태를 남긴다.

• 기본 아티팩트 디렉토리: .tfx/fullcycle/{run-id}/
• 최소 산출물: context-snapshot.md, expanded-spec.md, implementation-plan.md, execution-summary.md, qa-findings.md, validation-decision.md, state.json
• state.json 최소 필드: current phase, started_at, last_successful_phase, retry_count, failure_reason
• 재실행 시 전체를 처음부터 다시 돌리지 않는다. state.json 을 읽고 마지막 미완료 phase 부터 resume 한다.
• QA / Validation 재시도는 해당 phase 만 다시 실행한다.

deep/fullcycle 추가 규칙:

• task slug 와 context-snapshot.md 는 항상 같이 생성한다.
• /deep-interview 또는 기존 .tfx/plans/interview-{timestamp}.md 산출물이 있으면 raw prompt 대신 재사용한다.
• 동일한 실패 / 동일한 에러가 3회 반복되면 무한 루프를 중단하고 근본 이슈 보고서를 남긴다.

CLEANUP & CANCEL RULES

• 성공 시 state.json 을 complete 상태로 기록하고 orphan state 가 남지 않도록 정리한다.
• 취소/비정상 종료 시에도 마지막 phase, failure_reason, 재개 힌트를 남겨 다음 실행에서 resume 가능해야 한다.
• cleanup 은 상태를 무조건 삭제하는 것이 아니라, 성공/취소 여부가 판별되도록 메타데이터를 남긴 뒤 정리한다.

멀티 태스크 라우팅 (트리아지 후)

트리아지 결과에 따라 실행 경로 결정. v6.0.0부터 CLI 워커는 Lead-Direct Headless 가 기본. Agent 래퍼 불필요. OS별 primary multiplexer는 macOS/Linux = tmux, Windows = psmux다. macOS에서 psmux 미설치는 fallback 사유가 아니다.

MANDATORY: 2개+ 서브태스크 시 headless 엔진 필수 Agent() 백그라운드나 Bash(tfx-route.sh) 개별 호출로 대체 금지. 반드시 아래 Bash("tfx multi ...") 명령으로 headless 엔진에 위임한다. headless dispatch는 기본적으로 Claude agents native bridge UI에 노출된다. 필요 시 --no-native-bridge-ui 로 opt-out 한다.

전환 방법:

thorough = args에 -t 또는 --thorough 포함

if subtasks.length >= 2:
  if OS primary multiplexer 사용 가능(macOS/Linux tmux, Windows psmux):
    → Bash("tfx multi --teammate-mode headless --auto-attach --dashboard --native-bridge-ui --assign 'cli:prompt:role' ...")
    → if thorough: verify → fix loop
  else:
    → fallback: tfx-multi Native/in-process fallback
else:
  if thorough:
    → Pipeline init → Plan → PRD → Approval → 직접 실행 → Verify → Fix loop
  else:
    → tfx-auto 직접 실행 (아래)

실행

CLI 에이전트 (Codex/Antigravity)

# Level 0 / INDEPENDENT
Bash("bash ~/.claude/scripts/tfx-route.sh {agent} '{prompt}' {mcp_profile}", run_in_background=true)

# Level 1+ (컨텍스트 의존) — 4번째=timeout(빈값), 5번째=context_file
Bash("bash ~/.claude/scripts/tfx-route.sh {agent} '{prompt}' {mcp_profile} '' .omc/context/{sid}/combined-{tid}.md", run_in_background=true)

Claude 네이티브

Agent(subagent_type="oh-my-claudecode:{agent}", model="{model}", prompt="{prompt}", run_in_background=true)
# 컨텍스트 있으면 prompt에 <prior_context>...</prior_context> 추가

에이전트 매핑

MCP 프로필 자동 결정

결과 파싱

여기서 failed는 tfx-route.sh/CLI 종료 결과를 뜻한다. Claude Code TaskUpdate 상태값이 아니다.

OUTPUT 추출: echo "$result" | sed -n '/^=== OUTPUT ===/,/^=== /{/^=== OUTPUT ===/d;/^=== /d;p}'

실패 처리

1차 → Agent(subagent_type="oh-my-claudecode:executor", model="sonnet") fallback. 2차 연속 실패 → 실패 보고 + 성공 결과만 종합.

보고 형식

## tfx-auto 완료
**모드**: {auto|manual} | **그래프**: {type} | **레벨**: {N}
| # | 서브태스크 | Agent | CLI | MCP | 레벨 | 상태 | 시간 |
### 워커 {n}: {제목}
(출력 요약)
### Token Savings Report
(node ~/.claude/scripts/token-snapshot.mjs report {session-id})

필수 조건

• ~/.claude/scripts/tfx-route.sh (필수)
• codex: npm install -g @openai/codex | antigravity: curl -fsSL https://antigravity.google/cli/install.sh | bash

에러 레퍼런스

Claude Code TaskUpdate를 사용할 때는 status: "failed"를 쓰지 않는다. 실패 보고는 status: "completed" + metadata.result: "failed"로 표현한다.

Troubleshooting

/tfx-doctor 진단 | /tfx-doctor --fix 자동 수정 | /tfx-doctor --reset 캐시 초기화

상세 레퍼런스

DAG 알고리즘, 컨텍스트 머지 규칙, 토큰 스냅샷, 보고서 상세는 scripts/tfx-route.sh 내부 주석 및 hub/ 모듈 참조.