name	auto-workflow
description	자율 판단 + 자율 발견 워크플로우 (v2.0 - Ralph Wiggum 철학 통합). "할 일 없음 → 종료"가 아닌 "할 일 없음 → 스스로 발견". 5계층 우선순위, 9개 커맨드 자동 트리거, Context 예측 기반 관리.
version	4.0.0
triggers	[object Object]
capabilities	log_all_actions, chunk_logs, monitor_context, auto_checkpoint, prd_management, completion_promise, autonomous_discovery, auto_debug, auto_check, auto_commit, auto_issue_fix, auto_pr, auto_tdd, auto_research, auto_audit, auto_parallel, context_prediction, context_cleanup, context_restart, e2e_validation, e2e_parallel, tdd_validation, prd_analysis, solution_search, solution_migrate
model_preference	opus
phase	1, 2, 3, 4, 5
auto_trigger	false
dependencies	journey-sharing, session, create, check, debug, issue, pr, tdd, research, audit, parallel
token_budget	4000

auto-workflow 스킬 (v4.0 - 9개 커맨드 통합)

개요

/auto 및 /work --loop 커맨드의 핵심 기능을 제공하는 스킬입니다. Ralph Wiggum 철학을 통합하여 "할 일 없음 → 종료" 대신 **"할 일 없음 → 자율 발견"**을 구현합니다.

핵심 원칙

"Iteration > Perfection" - 완벽보다 반복 "Failures Are Data" - 실패는 정보 "Persistence Wins" - 끈기가 승리

핵심 기능

5계층 우선순위: Tier 0(세션) → Tier 1(긴급) → Tier 2(작업) → Tier 3(개발) → Tier 4(자율)
9개 커맨드 자동 트리거: /check, /commit, /issue, /debug, /parallel, /tdd, /research, /pr, /audit
Context 예측 관리: 80%에서 예측 분석, 90%에서 즉시 정리
병렬 처리: 모든 Tier에서 2-4 에이전트 병렬 실행
E2E 4방향 검증: Functional/Visual/Accessibility/Performance 병렬
자율 발견: 명시적 작업 없을 때 PRD 분석 → 솔루션 탐색 → 마이그레이션

파일 구조

.claude/skills/auto-workflow/
├── SKILL.md                    # 이 파일
├── scripts/
│   ├── auto_cli.py             # CLI 진입점 (python auto_cli.py)
│   ├── auto_orchestrator.py    # 메인 루프 엔진
│   ├── auto_discovery.py       # 2계층 자율 발견 로직
│   ├── auto_logger.py          # 로그 관리
│   └── auto_state.py           # 상태/체크포인트 관리
└── references/
    └── log-schema.md           # 로그 스키마 문서

.claude/auto-logs/
├── active/                     # 진행 중인 세션
│   └── session_YYYYMMDD_HHMMSS/
│       ├── state.json          # 세션 상태
│       ├── log_001.json        # 로그 청크
│       └── checkpoint.json     # 체크포인트
└── archive/                    # 완료된 세션

오케스트레이터 실행 (권장)

외부 Python 스크립트로 Claude Code를 호출하여 자율 루프를 실행합니다.

# 기본 경로
cd D:\AI\claude01\.claude\skills\auto-workflow\scripts

# 자율 루프 시작 (E2E/TDD 검증 포함)
python auto_cli.py                    # 무한 루프 + 검증
python auto_cli.py --max 10           # 최대 10회 + 검증
python auto_cli.py --promise "DONE"   # "DONE" 출력 시 종료
python auto_cli.py --dry-run          # 판단만, 실행 안함

# 검증 생략 (빠른 반복)
python auto_cli.py --skip-validation              # 검증 없이 실행
python auto_cli.py --skip-validation --max 5      # 검증 없이 5회

# 다음 작업 확인 (1회)
python auto_cli.py discover
python auto_cli.py discover --report  # 상세 리포트

# 세션 관리
python auto_cli.py status             # 현재 상태
python auto_cli.py resume             # 마지막 세션 재개
python auto_cli.py resume <session>   # 특정 세션 재개
python auto_cli.py pause              # 일시 정지
python auto_cli.py abort              # 세션 취소

오케스트레이터 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                   Auto Orchestrator                          │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  1. auto_cli.py (CLI 진입점)                                │
│     - 명령줄 인터페이스                                     │
│     - run/resume/status/discover/pause/abort                │
│                                                              │
│  2. auto_orchestrator.py (루프 엔진)                        │
│     - Claude Code 호출 (subprocess)                         │
│     - 종료 조건 체크 (--max, --promise, Context)            │
│     - 체크포인트 자동 저장                                  │
│                                                              │
│  3. auto_discovery.py (자율 발견)                           │
│     - Tier 1: 명시적 작업 탐지                              │
│     - Tier 2: 자율 발견 (린트, 커버리지, 문서화 등)         │
│                                                              │
│  4. auto_state.py / auto_logger.py                          │
│     - 상태 관리 및 로깅                                     │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

5계층 우선순위 체계

Tier 0: 세션 관리

우선순위	조건	트리거 커맨드
0.1	세션 시작	`/audit quick`
0.2	Context 80% + 예상 20%↑	`/commit` → `/clear` → `/auto`
0.3	Context 90%	`/commit` → `/clear` → `/auto`

Tier 1: 긴급 (즉시 처리)

우선순위	조건	트리거 커맨드
1.1	테스트 실패 + 원인 불명확	`/debug`
1.2	빌드 실패	`/debug`
1.3	린트/보안/타입 경고 10개+	`/check --fix`
1.4	보안 취약점 (Critical/High)	`/check --security`

Tier 2: 작업 처리

우선순위	조건	트리거 커맨드
2.1	커밋 안 된 변경 100줄+	`/commit`
2.2	열린 이슈 존재	`/issue fix #N`
2.3	PR 생성 후 리뷰 대기	`/pr auto`

Tier 3: 개발 지원

우선순위	조건	트리거 커맨드
3.1	새 기능 구현 요청	`/tdd <feature>`
3.2	코드 분석 필요	`/research code`
3.3	오픈소스/솔루션 탐색 필요	`/research web <keyword>`

Tier 4: 자율 개선 (작업 없을 때)

⚠️ "할 일 없음"은 종료 조건이 아님 → 자율 발견 모드로 전환

우선순위	카테고리	발견 방법	작업 예시
4.1	코드 품질	`ruff check`, `tsc --noEmit`	린트 경고 수정
4.2	테스트 커버리지	`pytest --cov`	커버리지 80% 미달 파일 테스트 추가
4.3	문서화	문서 없는 public API 탐지	JSDoc/docstring 추가
4.4	리팩토링	중복 코드, 긴 함수 탐지	함수 분리, 추상화
4.5	의존성	`pip-audit`	취약점 패치

Tier 4+: 자율 발견 (PRD 분석)

조건	동작
Tier 1-4 모두 없음	PRD 분석하여 개선점 탐색
개선 키워드 발견	`/research web` 실행
더 나은 솔루션 발견	마이그레이션 제안

병렬 처리 (모든 Tier)

작업	Agent 수	역할
`/debug`	3	가설 생성 / 코드 분석 / 로그 분석
`/check`	3	Lint / Type / Security
`/check --e2e`	4	Functional / Visual / A11y / Perf
`/issue fix`	3	Coder / Tester / Reviewer
`/pr auto`	4	Security / Logic / Style / Perf

종료 조건 (명시적으로만)

조건	설명
`--max N`	N회 반복 후 종료
`--promise TEXT`	`<promise>TEXT</promise>` 출력 시 종료
`pause` / `abort`	사용자 명시적 중단
Context 90%	체크포인트 저장 후 종료 (resume 가능)

Context 임계값

사용량	상태	액션
0-40%	safe	정상 작업
40-60%	monitor	모니터링 강화
60-80%	prepare	체크포인트 준비
80-90%	warning	체크포인트 저장
90%+	critical	진행 중 작업 완료 → /commit → 세션 종료

90% 도달 시 동작:

추가 작업 없이 현재 작업만 완료
/commit으로 변경사항 커밋
체크포인트 저장
세션 종료 (사용자가 /auto resume으로 재개)

사용 패턴

새 세션 시작

from auto_state import AutoState

state = AutoState(original_request="API 인증 기능 구현")
state.update_phase("analysis")
state.update_progress(total=5, completed=0, pending=5)

로그 기록

from auto_logger import AutoLogger

logger = AutoLogger(session_id=state.session_id)
logger.log_action("file_read", "src/auth.py", "success")
logger.log_decision("JWT 선택", "보안 강화", ["Session", "Basic"])

체크포인트 생성

state.create_checkpoint(
    task_id=3,
    task_content="핸들러 구현",
    context_hint="src/auth/handler.py의 generate_token",
    todo_state=[...]
)

세션 복원

from auto_state import restore_session

state, summary = restore_session("session_20251230_103000")
print(summary)  # 재개용 컨텍스트 출력

PRD 관리

# PRD 상태 업데이트
state.update_prd_status("searching")  # 탐색 중
state.update_prd_status("writing")    # 작성 중
state.update_prd_status("reviewing", path="tasks/prds/0046-prd-auth.md")

# PRD 검토 결과 저장
state.set_prd_review_result({
    "requirements": 5,
    "tech_spec": "clear",
    "test_scenarios": 3,
    "checklist_items": 8
})

# PRD 승인
state.approve_prd()

# PRD 상태 조회
prd_status = state.get_prd_status()

로그 스키마

{
  "timestamp": "2025-12-30T10:30:00.000Z",
  "sequence": 1,
  "event_type": "action|decision|error|milestone|checkpoint",
  "phase": "init|analysis|implementation|testing|complete",
  "data": {
    "action": "file_read|file_write|command|tool_use",
    "target": "path/to/file",
    "result": "success|fail",
    "details": {}
  },
  "context_usage": 45,
  "todo_state": [...]
}

PRD 단계 흐름

새 기능 작업 감지
    │
    ├─ 1. PRD 탐색
    │      tasks/prds/ 검색
    │
    ├─ 2. PRD 없으면 → /create prd 실행
    │      PRD 자동 작성
    │
    ├─ 3. PRD 검토
    │      - 요구사항 완전성
    │      - 기술 실현 가능성
    │      - 테스트 시나리오
    │
    └─ 4. 사용자 승인 대기
           승인 후 구현 진행

Context 90% 도달 흐름

Context 90% 도달
    │
    ├─ 1. 현재 작업 완료 (추가 작업 없음)
    │
    ├─ 2. /commit 실행
    │      변경사항 커밋
    │
    ├─ 3. 체크포인트 저장
    │      - Todo 상태
    │      - 핵심 결정
    │      - 변경 파일
    │      - PRD 상태
    │      - 재개 힌트
    │
    └─ 4. 세션 종료
           "💡 재개하려면: /auto resume"

E2E 및 TDD 검증 (Phase 4, 5)

Phase 4: E2E 엄격 검증

작업 실행 후 자동으로 E2E 테스트를 실행합니다.

작업 실행 성공
    │
    ├─ npx playwright test 실행
    │      │
    │      ├─ 성공 → Phase 5 진행
    │      │
    │      └─ 실패 → /debug 자동 트리거
    │              │
    │              ├─ 디버그 완료 → E2E 재검증
    │              │      │
    │              │      ├─ 통과 → Phase 5 진행
    │              │      └─ 실패 → 다음 반복에서 재시도
    │              │
    │              └─ 디버그 실패 → 작업 실패로 기록

검증 기준:

E2E 테스트 100% 통과
실패 시 /debug 커맨드 자동 실행
디버그 후 재검증 1회

Phase 5: TDD 검증

E2E 통과 후 단위 테스트 및 커버리지를 검증합니다.

E2E 통과
    │
    ├─ pytest tests/ -v --cov=src --cov-report=json 실행
    │      │
    │      ├─ 테스트 통과 + 커버리지 ≥ 80% → 통과
    │      │
    │      └─ 실패 또는 커버리지 < 80% → 경고 (작업은 성공)