name: background-implementer description: 백그라운드에서 여러 에이전트(Claude, Codex, Gemini 등)가 병렬로 구현 작업을 수행합니다. 기획 문서를 기반으로 독립적인 작업을 분리하고, 각 에이전트가 직접 코드를 작성합니다. 컨텍스트 제한에도 안전합니다. "백그라운드 구현", "bg impl", "병렬 구현", "Codex로 구현" 요청 시 활성화됩니다. allowed-tools: Read, Bash, Grep, Glob, Task, Write, Edit, TodoWrite, AskUserQuestion priority: high tags: [implementation, background, parallel-execution, autonomous, codex, gemini, multi-llm]

Background Implementer Skill

Purpose

컨텍스트 제한에 안전한 멀티 LLM 백그라운드 구현 스킬입니다. Claude, Codex, Gemini 등 여러 AI 에이전트가 기획 문서를 기반으로 독립적인 구현 작업을 분리하고, 병렬로 실제 코드를 작성합니다.

핵심 특징:

멀티 LLM 지원: Claude(Task), Codex CLI, Gemini API, Ollama 등 다양한 프로바이더 활용
컨텍스트 안전: 에이전트가 run_in_background: true로 실행
기획 기반: PRD/기획서에서 구현 작업 자동 추출
병렬 구현: 독립적인 작업들을 동시에 구현
자동 저장: 구현 결과와 변경 파일 목록 기록
진행 추적: 파일 기반 상태 추적
프로바이더 최적화: 작업 유형에 맞는 AI 자동 선택

When to Invoke

다음 키워드가 포함된 요청에서 활성화:

"백그라운드 구현", "bg impl", "background implement"
"병렬 구현", "parallel implement"
"기획서 기반 구현", "PRD 구현"
"여러 기능 동시 구현"
"Codex로 구현", "Gemini로 구현"
"멀티 AI 구현", "여러 LLM으로 구현"

예시:

"API 토큰 기능을 백그라운드로 구현해줘"
"5개 기능을 병렬로 구현해주세요"
"이 기획서들 기반으로 bg impl 해줘"
"Codex로 백엔드, Claude로 프론트엔드 구현해줘"
"여러 AI로 병렬 구현 (claude, codex)"

Supported LLM Providers

프로바이더별 권장 구현 작업

프로바이더	실행 방법	강점	권장 작업
Claude	Task 도구	복잡한 로직, 컨텍스트 유지	비즈니스 로직, API 설계
Codex	Bash (CLI)	코드 생성, 리팩토링	백엔드, DB 마이그레이션
Gemini	Bash (API)	긴 코드베이스 이해	문서화, 테스트 생성
Ollama	Bash (CLI)	로컬, 무료	간단한 유틸리티, 타입 정의

환경 변수 설정

# Codex CLI (OpenAI)
export OPENAI_API_KEY="sk-..."

# Gemini
export GOOGLE_API_KEY="..."

# Ollama (로컬, API 키 불필요)
ollama serve  # 서비스 시작

CLI 설치

# Codex CLI
npm install -g @openai/codex

# Gemini CLI
pip install google-generativeai

# Ollama
brew install ollama
ollama pull codellama  # 코드 특화 모델

Instructions

Overall Workflow

User Request (기획 문서들)
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  1. 기획 문서 분석                       │
│     - 구현할 기능 목록 추출              │
│     - 의존성 분석                        │
│     - 병렬 가능 작업 식별                │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  2. 구현 작업 분해                       │
│     - 독립적 작업 단위로 분리            │
│     - 각 작업에 기획 컨텍스트 할당       │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  3. 출력 디렉토리 준비                   │
│     - .context/impl/{timestamp}/ 생성   │
│     - status.json 초기화                │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  4. 백그라운드 에이전트 실행 (병렬)      │
│     - run_in_background: true           │
│     - 각 에이전트가 직접 코드 작성       │
│     - 완료 시 결과 파일 저장             │
└─────────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│  5. 결과 수집 및 통합                    │
│     - 변경된 파일 목록                   │
│     - 구현 요약                          │
│     - 남은 작업 TODO                     │
└─────────────────────────────────────────┘

Step 1: 기획 문서 분석

기획 문서에서 구현 가능한 작업을 추출합니다.

분석 포인트:

DB 마이그레이션
Rust 모델/구조체
API 엔드포인트 (핸들러)
서비스 로직
프론트엔드 컴포넌트
타입 정의

의존성 분석:

DB Migration (선행)
    │
    ├── Models (병렬 가능)
    │
    ├── Handlers (Models 이후)
    │
    └── Frontend (독립적, 병렬 가능)

Step 2: 구현 작업 분해

각 기능을 독립적인 작업 단위로 분리합니다.

예시: API 토큰 기능

feature: api-tokens
tasks:
  - id: api-tokens-migration
    type: migration
    description: "api_tokens, api_token_usage_logs 테이블 생성"
    files: ["migrations/xxx_api_tokens.sql"]
    depends_on: []

  - id: api-tokens-models
    type: model
    description: "ApiToken, TokenScopes 구조체"
    files: ["src/models/api_token.rs", "src/models/mod.rs"]
    depends_on: [api-tokens-migration]

  - id: api-tokens-handlers
    type: handler
    description: "토큰 CRUD API 엔드포인트"
    files: ["src/handlers/tokens.rs", "src/handlers/mod.rs", "src/main.rs"]
    depends_on: [api-tokens-models]

  - id: api-tokens-frontend
    type: frontend
    description: "토큰 관리 UI 컴포넌트"
    files: ["src/pages/Settings/ApiTokens.tsx", "src/types/index.ts"]
    depends_on: []  # 독립적으로 진행 가능

Step 3: 출력 디렉토리 준비

# 디렉토리 생성
mkdir -p .context/impl/20260115_api-tokens

# status.json 초기화 (멀티 LLM 포함)
{
  "feature": "api-tokens",
  "started_at": "2026-01-15T01:00:00Z",
  "tasks": [
    {
      "id": "api-tokens-migration",
      "type": "migration",
      "provider": "codex",
      "status": "pending",
      "agent_id": null,
      "output_file": "01-migration-result.md",
      "files_changed": []
    },
    {
      "id": "api-tokens-models",
      "type": "model",
      "provider": "codex",
      "status": "pending",
      "agent_id": null,
      "output_file": "02-models-result.md",
      "files_changed": []
    },
    {
      "id": "api-tokens-handlers",
      "type": "handler",
      "provider": "claude",
      "status": "pending",
      "agent_id": null,
      "output_file": "03-handlers-result.md",
      "files_changed": []
    },
    {
      "id": "api-tokens-frontend",
      "type": "frontend",
      "provider": "claude",
      "status": "pending",
      "agent_id": null,
      "output_file": "04-frontend-result.md",
      "files_changed": []
    }
  ],
  "completed": 0,
  "total": 4
}

Step 4: 백그라운드 에이전트 실행

각 프로바이더별로 적합한 실행 방법을 사용합니다.

Provider 1: Claude (Task 도구)

복잡한 비즈니스 로직, API 구현에 적합

Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: `당신은 "${task_type}" 구현을 담당하는 시니어 개발자입니다.

## 프로젝트 컨텍스트
- 경로: ${project_path}
- 언어: Rust (백엔드), TypeScript/React (프론트엔드)
- 기획 문서: ${planning_doc_path}

## 구현 작업
${task_description}

## 구현할 파일
${files_to_create_or_modify}

## 지시사항
1. 기획서의 스키마/API 설계를 정확히 따르세요
2. Write/Edit 도구로 실제 파일 생성/수정
3. 완료 후 결과를 ${output_file}에 저장`,
  description: `${task_type} 구현 (Claude)`,
  run_in_background: true
})

Provider 2: Codex CLI

DB 마이그레이션, 모델 생성, 백엔드 코드에 적합

# Codex CLI로 구현 작업 실행
codex --approval-mode full-auto \
  --quiet \
  "당신은 시니어 개발자입니다. 다음 구현 작업을 수행하세요:

프로젝트: ${PROJECT_PATH}
작업: ${TASK_DESCRIPTION}
파일: ${FILES_TO_CREATE}

기획서 내용:
${PLANNING_CONTENT}

지시사항:
1. 파일을 생성/수정하세요
2. 완료 후 ${OUTPUT_FILE}에 결과 요약을 저장하세요" \
  > /dev/null 2>&1 &

Bash 도구로 실행:

Bash({
  command: `cd ${project_path} && codex --approval-mode full-auto "${prompt}" 2>&1 | tee "${output_file}"`,
  run_in_background: true,
  description: `${task_type} 구현 (Codex)`
})

Provider 3: Gemini API

테스트 생성, 문서화, 긴 코드베이스 분석에 적합

# Gemini로 테스트 생성
gemini -m gemini-2.0-flash \
  "다음 코드에 대한 단위 테스트를 작성하세요:

${CODE_CONTENT}

테스트 파일: ${TEST_FILE_PATH}" \
  > "${OUTPUT_FILE}" 2>&1 &

Bash 도구로 실행:

Bash({
  command: `gemini -m gemini-2.0-flash "${prompt}" > "${output_file}" 2>&1`,
  run_in_background: true,
  description: `${task_type} 구현 (Gemini)`
})

Provider 4: Ollama (로컬 LLM)

타입 정의, 간단한 유틸리티, 민감한 코드에 적합

# Ollama로 타입 정의 생성
ollama run codellama \
  "다음 API 응답에 대한 TypeScript 타입을 생성하세요:

${API_RESPONSE_EXAMPLE}" \
  > "${OUTPUT_FILE}" 2>&1 &

Bash 도구로 실행:

Bash({
  command: `ollama run codellama "${prompt}" > "${output_file}" 2>&1`,
  run_in_background: true,
  description: `${task_type} 구현 (Ollama)`
})

멀티 프로바이더 병렬 실행 예시

작업 유형에 따라 최적의 AI 선택:

// Wave 1: 의존성 없는 작업들 (병렬)

// Codex - DB 마이그레이션 (코드 생성에 강점)
Bash({
  command: `codex --approval-mode full-auto "${migrationPrompt}" 2>&1`,
  run_in_background: true,
  description: "DB 마이그레이션 (Codex)"
})

// Claude - 프론트엔드 컴포넌트 (복잡한 로직)
Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: frontendPrompt,
  description: "프론트엔드 UI (Claude)",
  run_in_background: true
})

// Ollama - 타입 정의 (간단한 작업, 무료)
Bash({
  command: `ollama run codellama "${typesPrompt}" > types.ts`,
  run_in_background: true,
  description: "TypeScript 타입 (Ollama)"
})

// Wave 2: 의존성 있는 작업들 (Wave 1 완료 후)

// Codex - Rust 모델 (마이그레이션 후)
// Claude - API 핸들러 (모델 후)

작업 유형별 권장 프로바이더

작업 유형	1순위	2순위	이유
DB Migration	Codex	Claude	SQL 생성 강점
Rust Models	Codex	Claude	타입 시스템 이해
API Handlers	Claude	Codex	복잡한 비즈니스 로직
Frontend UI	Claude	Gemini	React 패턴 이해
TypeScript Types	Ollama	Codex	간단, 비용 절감
Unit Tests	Gemini	Claude	다양한 케이스 생성
Documentation	Gemini	Claude	상세한 설명

Step 5: 결과 수집

모든 에이전트 완료 후 통합 결과 생성:

# 구현 결과: {feature_name}

## 완료된 작업

### 1. DB 마이그레이션
- 파일: migrations/xxx_api_tokens.sql
- 상태: ✅ 완료

### 2. Rust 모델
- 파일: src/models/api_token.rs
- 상태: ✅ 완료

### 3. API 핸들러
- 파일: src/handlers/tokens.rs
- 상태: ✅ 완료

### 4. 프론트엔드
- 파일: src/pages/Settings/ApiTokens.tsx
- 상태: ✅ 완료

## 변경된 파일 목록
- migrations/xxx_api_tokens.sql (신규)
- src/models/api_token.rs (신규)
- src/models/mod.rs (수정)
- src/handlers/tokens.rs (신규)
- src/handlers/mod.rs (수정)
- src/main.rs (수정)
- src/pages/Settings/ApiTokens.tsx (신규)
- src/types/index.ts (수정)

## 다음 단계
1. `cargo check` 실행하여 컴파일 확인
2. DB 마이그레이션 적용
3. 테스트 작성
4. 프론트엔드 통합 테스트

Parallel Execution Strategy

Wave-based Execution

의존성을 고려하여 웨이브 단위로 병렬 실행:

Wave 1 (의존성 없음, 병렬):
├── DB Migration (모든 기능)
└── Frontend Types (모든 기능)

Wave 2 (Migration 완료 후, 병렬):
├── Rust Models (모든 기능)
└── Frontend Components (모든 기능)

Wave 3 (Models 완료 후, 병렬):
└── API Handlers (모든 기능)

Wave 4 (통합):
└── main.rs 라우팅 업데이트

동시 실행 가능한 작업 식별

작업 유형	병렬 가능	이유
DB Migration (서로 다른 기능)	✅	독립적 테이블
같은 기능의 Model → Handler	❌	순차 의존성
서로 다른 기능의 Handler	✅	독립적 모듈
Frontend (서로 다른 기능)	✅	독립적 컴포넌트
같은 파일 수정	❌	충돌 가능

Examples

Example 1: 단일 기능 구현 (Claude Only)

User: "API 토큰 기능을 백그라운드로 구현해줘"

Actions:

기획 문서 분석: 07-api-tokens-backend.md
작업 분해:
- Migration (독립)
- Models (Migration 후)
- Handlers (Models 후)
- Frontend (독립)
Wave 1 실행: Migration + Frontend (병렬)
Wave 2 실행: Models
Wave 3 실행: Handlers
결과 수집

Example 2: 멀티 LLM 구현

User: "Codex로 백엔드, Claude로 프론트엔드 구현해줘"

Actions:

프로바이더별 작업 할당:

Codex:
├── DB Migration (SQL 생성 강점)
├── Rust Models (타입 시스템)
└── API Handlers (코드 생성)

Claude:
├── Frontend Components (복잡한 로직)
└── State Management (비즈니스 로직)

status.json 초기화:

{
  "tasks": [
    {"id": "migration", "provider": "codex", "status": "pending"},
    {"id": "models", "provider": "codex", "status": "pending"},
    {"id": "handlers", "provider": "codex", "status": "pending"},
    {"id": "frontend", "provider": "claude", "status": "pending"}
  ]
}

병렬 실행:

Bash (Codex) ─── Migration ──┐
Task (Claude) ── Frontend ───┼── Wave 1 병렬

결과 수집 및 통합

Example 3: 다중 기능 멀티 LLM 구현

User: "5개 기능을 Codex, Claude, Ollama로 나눠서 구현해줘"

Actions:

작업 유형별 프로바이더 매핑:

기능          | Migration  | Models   | Handlers | Frontend | Types
─────────────|------------|----------|----------|----------|-------
API Tokens   | Codex      | Codex    | Claude   | Claude   | Ollama
Custom Status| Codex      | Codex    | Claude   | Claude   | Ollama
Webhooks     | Codex      | Codex    | Claude   | Claude   | Ollama
Automations  | Codex      | Codex    | Claude   | Claude   | Ollama
Filters Ext  | Codex      | Codex    | Claude   | Claude   | Ollama

Wave 실행 (프로바이더 혼합):

Wave 1 (독립 작업):
├── Codex: 5개 Migration (병렬)
├── Ollama: 5개 Types (병렬)
└── Claude: 5개 Frontend (병렬)

Wave 2 (Migration 후):
└── Codex: 5개 Models (병렬)

Wave 3 (Models 후):
└── Claude: 5개 Handlers (병렬)

비용 최적화:
- Codex: 코드 생성 (유료, 효율적)
- Claude: 복잡한 로직 (유료, 정확)
- Ollama: 단순 작업 (무료)

Example 4: 로컬 전용 구현 (보안 프로젝트)

User: "내부 API를 Ollama로만 구현해줘 (외부 API 금지)"

Actions:

Ollama 전용 설정:

ollama pull codellama
ollama pull llama3.2

모든 작업을 Ollama로 실행:

ollama run codellama "${migration_prompt}" > migration.sql &
ollama run codellama "${model_prompt}" > model.rs &
ollama run llama3.2 "${handler_prompt}" > handler.rs &

외부 API 미사용으로 데이터 보안 유지

Example 5: 진행 상황 확인

User: "구현 진행 상황 확인해줘"

Actions:

status.json 읽기

각 에이전트 상태 확인:

┌──────────────────┬────────────┬────────────┬────────────────────┐
│       작업       │ 프로바이더  │    상태    │    변경 파일       │
├──────────────────┼────────────┼────────────┼────────────────────┤
│ API Tokens - DB  │ Codex      │ ✅ 완료    │ 1 file             │
│ API Tokens - Model│ Codex      │ 🔄 진행중  │ -                  │
│ API Tokens - UI  │ Claude     │ ✅ 완료    │ 2 files            │
│ Types            │ Ollama     │ ✅ 완료    │ 1 file             │
│ Custom Status-DB │ Codex      │ ⏳ 대기    │ -                  │
└──────────────────┴────────────┴────────────┴────────────────────┘
진행률: 3/10 (30%)

Agent Prompt Templates

DB Migration 에이전트

당신은 데이터베이스 마이그레이션을 담당하는 DBA입니다.

## 작업
{migration_description}

## 기획서 스키마
{schema_from_planning}

## 지시사항
1. migrations/ 폴더에 새 마이그레이션 파일 생성
2. 파일명: {timestamp}_{feature_name}.sql
3. CREATE TABLE, INDEX, CONSTRAINT 모두 포함
4. 롤백용 DROP 문도 주석으로 포함

## 완료 후
Write 도구로 결과를 {output_file}에 저장

Rust Model 에이전트

당신은 Rust 백엔드 개발자입니다.

## 작업
{model_description}

## 기획서 구조체
{struct_from_planning}

## 기존 패턴 참고
{existing_model_example}

## 지시사항
1. src/models/{feature}.rs 파일 생성
2. 필요한 derive 매크로 추가 (Serialize, Deserialize, sqlx::FromRow)
3. src/models/mod.rs에 pub mod 추가
4. 관련 타입 정의

## 완료 후
Write 도구로 결과를 {output_file}에 저장

API Handler 에이전트

당신은 Rust/Axum API 개발자입니다.

## 작업
{handler_description}

## 기획서 API
{api_endpoints_from_planning}

## 기존 패턴 참고
{existing_handler_example}

## 지시사항
1. src/handlers/{feature}.rs 파일 생성
2. Axum Router 함수들 구현
3. Request/Response DTO 정의
4. 에러 처리 포함
5. src/handlers/mod.rs에 pub mod 추가
6. src/main.rs에 라우트 등록

## 완료 후
Write 도구로 결과를 {output_file}에 저장

Frontend 에이전트

당신은 React/TypeScript 프론트엔드 개발자입니다.

## 작업
{frontend_description}

## 기획서 UI
{ui_from_planning}

## 기존 패턴 참고
{existing_component_example}

## 지시사항
1. src/pages/ 또는 src/components/에 컴포넌트 생성
2. TypeScript 타입 정의
3. API 호출 함수
4. TailwindCSS 스타일링
5. src/types/index.ts 업데이트

## 완료 후
Write 도구로 결과를 {output_file}에 저장

Configuration

기본 설정

설정	기본값	설명
max_parallel_agents	5	동시 실행 최대 에이전트 수
output_dir	.context/impl/	결과 저장 위치
auto_wave	true	의존성 기반 자동 웨이브
default_provider	claude	기본 프로바이더

작업 유형별 우선순위 + 권장 프로바이더

유형	우선순위	Wave	권장 프로바이더
migration	1	1	Codex
types	1	1	Ollama
models	2	2	Codex
services	3	2	Claude
handlers	4	3	Claude
frontend	2	1-2	Claude
tests	5	4	Gemini

프로바이더 조합 프리셋

# 비용 최적화 (Ollama 우선)
cost_optimized:
  migration: codex
  types: ollama
  models: ollama
  handlers: claude
  frontend: claude
  tests: ollama

# 품질 우선 (Claude/Codex 중심)
quality_first:
  migration: codex
  types: codex
  models: codex
  handlers: claude
  frontend: claude
  tests: claude

# 속도 우선 (병렬 최대화)
speed_first:
  migration: codex
  types: ollama
  models: codex
  handlers: codex
  frontend: gemini
  tests: gemini

# 보안 우선 (로컬 전용)
security_first:
  migration: ollama
  types: ollama
  models: ollama
  handlers: ollama
  frontend: ollama
  tests: ollama

환경 변수

# 프로바이더별 설정
export BG_IMPL_DEFAULT_PROVIDER="claude"
export BG_IMPL_CODEX_MODEL="codex"
export BG_IMPL_GEMINI_MODEL="gemini-2.0-flash"
export BG_IMPL_OLLAMA_MODEL="codellama"

Token Efficiency

백그라운드 에이전트 실행 시 토큰 사용을 최적화하는 방법입니다.

입력: Markdown 파일로 컨텍스트 전달

긴 프롬프트를 직접 전달하는 대신, markdown 파일로 작성하여 파일 경로만 전달합니다.

WHY: 프롬프트를 문자열로 직접 전달하면 escape 처리, 줄바꿈 등으로 토큰이 낭비됩니다.

# 1. 작업 지시서를 markdown 파일로 생성
mkdir -p .context/impl/20260115_api-tokens/tasks

# 작업 지시서 파일 생성
cat > .context/impl/20260115_api-tokens/tasks/01-migration-task.md << 'EOF'
# DB Migration 작업 지시서

## 목표
api_tokens 테이블 생성

## 스키마
- id: UUID PRIMARY KEY
- user_id: UUID REFERENCES users(id)
- name: VARCHAR(255)
- token_hash: VARCHAR(255) UNIQUE
- scopes: JSONB
- created_at: TIMESTAMP
- expires_at: TIMESTAMP

## 참고 파일
- migrations/0001_initial.sql (기존 패턴 참고)

## 출력
- migrations/0002_api_tokens.sql 파일 생성
- 완료 후 .context/impl/20260115_api-tokens/01-migration-result.md에 결과 저장
EOF

// 2. 에이전트 실행 시 파일 경로만 전달
Task({
  subagent_type: "general-purpose",
  prompt: `작업 지시서를 읽고 수행하세요: .context/impl/20260115_api-tokens/tasks/01-migration-task.md`,
  description: "DB Migration 구현",
  run_in_background: true
})

// Codex/Gemini도 마찬가지
Bash({
  command: `codex --approval-mode full-auto "작업 지시서를 읽고 수행하세요: .context/impl/20260115_api-tokens/tasks/02-models-task.md"`,
  run_in_background: true
})

출력: Markdown 요약 보고

각 에이전트는 작업 완료 후 구조화된 markdown 요약을 저장합니다.

WHY: 메인 세션이 결과를 확인할 때 전체 출력 대신 요약만 읽으면 됩니다.

# 작업 결과: DB Migration

## 상태
✅ 완료

## 생성/수정된 파일
| 파일 | 작업 | 라인 수 |
|------|------|---------|
| migrations/0002_api_tokens.sql | 신규 | 45 |

## 요약
- api_tokens 테이블 생성 완료
- api_token_usage_logs 테이블 생성 완료
- 인덱스 3개 추가 (user_id, token_hash, expires_at)

## 주요 결정사항
- token_hash에 UNIQUE 제약 추가
- scopes는 JSONB로 유연하게 처리

## 다음 단계
- [ ] Models 구현 (이 마이그레이션 의존)
- [ ] 마이그레이션 실행: `sqlx migrate run`

## 상세 로그
<details>
<summary>펼치기</summary>

[상세 실행 로그...]

</details>

워크플로우 요약

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 작업 지시서 생성 (Markdown)                              │
│     └─ .context/impl/{session}/tasks/01-task.md             │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  2. 에이전트 실행 (파일 경로만 전달)                         │
│     └─ "작업 지시서를 읽고 수행: {task_file_path}"          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  3. 결과 저장 (Markdown 요약)                                │
│     └─ .context/impl/{session}/01-result.md                 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  4. 메인 세션에서 요약만 확인                                │
│     └─ 토큰 절약: 전체 출력 대신 구조화된 요약만 읽음        │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

토큰 절약 효과

방식	입력 토큰	출력 확인 토큰	총 절약
기존 (직접 전달)	~2000	~5000	-
최적화 (파일 기반)	~100	~500	~90%

Best Practices

DO:

기획 문서 경로를 명시적으로 제공
의존성 순서 확인 후 실행
각 웨이브 완료 후 빌드 체크
작은 단위로 나누어 실행
작업 지시서를 markdown 파일로 생성하여 전달
결과를 구조화된 markdown 요약으로 저장

DON'T:

같은 파일을 여러 에이전트가 동시 수정
의존성 무시하고 병렬 실행
10개 이상 동시 실행 (API 비용/속도)
결과 검토 없이 다음 웨이브 진행
긴 프롬프트를 문자열로 직접 전달
전체 출력을 그대로 반환

Troubleshooting

"에이전트가 파일을 생성하지 않았어요"

에이전트 output 확인
Write 도구 호출 여부 확인
프롬프트에 파일 경로가 명확한지 확인

"컴파일 에러가 발생해요"

의존성 순서 확인 (Models → Handlers)
mod.rs 업데이트 확인
import 누락 확인

"충돌이 발생해요"

같은 파일을 여러 에이전트가 수정했는지 확인
순차 실행으로 전환
수동으로 병합

Files

이 스킬이 생성하는 파일들:

.context/impl/{timestamp}_{feature}/
├── status.json           # 진행 상황 추적
├── 01-migration-result.md
├── 02-models-result.md
├── 03-handlers-result.md
├── 04-frontend-result.md
└── summary.md            # 통합 결과

Version: 2.0.0 Last Updated: January 2026 Changelog:

v2.0.0: 멀티 LLM 프로바이더 지원 (Claude, Codex, Gemini, Ollama)
v1.0.0: 초기 버전 (Claude only)

background-implementer

SKILL.md

Background Implementer Skill

Purpose

When to Invoke

Supported LLM Providers

프로바이더별 권장 구현 작업

환경 변수 설정

CLI 설치

Instructions

Overall Workflow

Step 1: 기획 문서 분석

Step 2: 구현 작업 분해

Step 3: 출력 디렉토리 준비

Step 4: 백그라운드 에이전트 실행

Provider 1: Claude (Task 도구)

Provider 2: Codex CLI

Provider 3: Gemini API

Provider 4: Ollama (로컬 LLM)

멀티 프로바이더 병렬 실행 예시

작업 유형별 권장 프로바이더

Step 5: 결과 수집

Parallel Execution Strategy

Wave-based Execution

동시 실행 가능한 작업 식별

Examples

Example 1: 단일 기능 구현 (Claude Only)

Example 2: 멀티 LLM 구현

Example 3: 다중 기능 멀티 LLM 구현

Example 4: 로컬 전용 구현 (보안 프로젝트)

Example 5: 진행 상황 확인

Agent Prompt Templates

DB Migration 에이전트

Rust Model 에이전트

API Handler 에이전트

Frontend 에이전트

Configuration

기본 설정

작업 유형별 우선순위 + 권장 프로바이더

프로바이더 조합 프리셋

환경 변수

Token Efficiency

입력: Markdown 파일로 컨텍스트 전달

출력: Markdown 요약 보고

워크플로우 요약

토큰 절약 효과

Best Practices

DO:

DON'T:

Troubleshooting

"에이전트가 파일을 생성하지 않았어요"

"컴파일 에러가 발생해요"

"충돌이 발생해요"

Files

Score

Reviews