
background-implementer
by jiunbae
SKILL.md
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)
スコア
総合スコア
リポジトリの品質指標に基づく評価
SKILL.mdファイルが含まれている
ライセンスが設定されている
100文字以上の説明がある
GitHub Stars 100以上
3ヶ月以内に更新がある
10回以上フォークされている
オープンIssueが50未満
プログラミング言語が設定されている
1つ以上のタグが設定されている
レビュー
レビュー機能は近日公開予定です