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grahama1970/acceptance-contract

클라이언트 브리프, ZIP 번들, 디렉토리 또는 단일 요구사항 파일을 추출된 요구사항, 승인 검사, 미해결 질문, 불변 목표 초안 및 create-report 기반 결정 보고서가 포함된 타입화된 승인 계약 번들로 변환합니다. 사용자가 'acceptance contract', 'brief to requirements', 'freeze the goal', 'create immutable goal', 'amend immutable goal', 'build a Battle requirements bundle' 또는 'extract requirements from this bundle'이라고 말할 때 사용하세요.

acceptance-contract란 무엇인가요?

이 스킬은 브리프, 티켓, 이메일, README, ZIP 번들 또는 증거 패킷을 실행 가능한 승인 기준으로 변환하는 구현 전 도구입니다. `ensure`, `extract`, `validate`, `status` 명령을 제공하며, `ensure`는 기존 `acceptance_bundle.json`의 유효성을 검증하고 없으면 자동 추출하며, 소스 번들이 변조되면 실패합니다. pydantic으로 검증된 JSON 번들과 create-report 기반 보고서를 출력하며, `--goal-mode` 플래그로 목표 초안 생성, 수정 제안 또는 생성을 제어합니다. 소스가 모호하면 `open_questions[]`와 Needs Changes 보고서를 생성하고, 기본적으로 리포지토리 루트를 거부하여 구현 파일이 승인 소스로 오용되는 것을 방지합니다. 고위험 클라이언트 브리프의 경우 $ask 라운드테이블 검토를 지원하며, WebGPT를 검토자로 포함할 수 있습니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/acceptance-contract

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문서

acceptance-contract은(는) 무엇을 하나요?

브리프, 티켓, 이메일, README, ZIP 번들 또는 증거 패킷을 실행 가능한 승인 기준으로 변환해야 하는 경우, 구현 전에 이를 사용하세요.

구현 작업의 첫 번째 명령:

skills/acceptance-contract/run.sh ensure <zip|directory|file> \
  --out /tmp/acceptance-contract \
  --project-name oai-trial \
  --goal-mode create

ensure는 기계적 가드입니다. 기존 acceptance_bundle.json의 유효성을 검증하고, 없을 경우 자동 추출하며, 제공된 소스 번들이 동결된 계약이 작성된 이후 변경된 경우 오류와 함께 실패합니다. JSON 출력에는 percent, checks, outstanding, next_steps를 포함하는 acceptance_contract.progress.v1 미터가 포함됩니다. ensure가 status=PASS를 반환하고 진행 미터가 남은 작업을 표시할 때까지는 브리프를 기반으로 구현하지 마세요.

클라이언트 브리프, ZIP 번들 또는 의도적으로 준비된 사양 디렉토리를 입력으로 전달하세요. CLI는 기본적으로 리포지토리 루트를 거부하므로 구현 파일이 조용히 승인 소스가 될 수 없습니다. 사람이 명시적으로 리포지토리 전체 계약을 요청하는 경우에만 --allow-repo를 사용하세요.

고위험 클라이언트 브리프의 경우, 구현 전에 브리프/ZIP과 acceptance_bundle.json에 대해 2차 $ask 라운드테이블 검토를 실행하세요. 가능한 경우 WebGPT를 검토자 중 하나로 포함하세요. 명확하게 질문하세요: "이 계약 요구사항이 올바른가요? 놓친 것이 있나요?" 검토자는 동결된 계약에서 누락된 클라이언트 의무사항(특히 표현 클래스, 타입화된 값, 경계 조건, 실격 처리 실패 모드)이 없는지 확인해야 합니다. 검토는 조언적 증거이며, 결정적 게이트는 여전히 PASS/FAIL을 결정합니다. oai-trial 검토 결과, 타입화된 스칼라 커버리지는 표준 동치(정규화된 정책 문자열, 숫자 전용 숫자 스칼라, 10진수 형식, 과학적 표기법, SQLite 숫자 값)도 필요하다는 것이 밝혀졌습니다.

기능

skills/acceptance-contract/run.sh extract <zip|directory|file> \
  --out /tmp/acceptance-contract \
  --project-name oai-trial \
  --goal-mode create

출력:

  • acceptance_bundle.json — pydantic으로 검증된 진실 공급원
  • acceptance_report.json — create_report.report.v1 JSON
  • acceptance_report.md — $create-report를 통해 렌더링됨
  • IMMUTABLE_GOAL.draft.md — 목표 텍스트 초안 또는 수정 제안

명령:

  • extract는 항상 제공된 소스로부터 새로운 초안 번들/보고서를 작성합니다.
  • ensure는 동결된 번들의 유효성을 검증하거나 생성하며, 오래된 소스 해시를 거부합니다.
  • validate는 기존 acceptance_bundle.json의 유효성만 검증하고 진행 미터를 출력합니다.
  • status는 기존 acceptance_bundle.json을 읽고 기계 판독 가능한 진행 미터만 출력합니다.

목표 정책

기본 동작은 초안 작성, 변형 금지입니다.

  • --goal-mode create는 새로운 불변 목표 초안을 작성합니다.
  • --goal-mode amend는 수정 제안을 작성하며, 조용히 편집하지 않습니다.
  • --goal-mode none은 목표 텍스트 없이 요구사항을 추출합니다.

실제 불변 목표는 사람의 승인 후에만 생성 또는 수정되어야 합니다. 이 규칙은 oai-trial이 구현에 의해 정의된 테스트가 클라이언트 브리프를 대신했을 때 실패했기 때문에 존재합니다.

경계

이 스킬은 제공된 로컬 파일에서 명확하고 소스에 기반한 요구사항을 추출합니다. 소스 번들이 모호한 경우 추출된 계약이 완전하다고 주장하지 않습니다. 모호함은 open_questions[]와 Needs Changes 보고서가 됩니다. 기본적으로 리포지토리 루트를 거부합니다. oai-trial이 코드 형태의 검사가 전달된 브리프를 대신했을 때 실패했기 때문입니다.

Battle의 경우, 결과 acceptance_bundle.json을 경기장의 acceptance_floor로 전달하고 각 acceptance_cases[].id를 Battle 캠페인 프로필의 required_case_ids에 있는 하나 이상의 생성기 케이스 ID에 매핑하세요. 매핑된 케이스는 퍼즈 또는 계약 외 공격이 인정되기 전에 통과해야 하는 계약 기준입니다. Battle이 요구사항을 발명하게 하지 마세요.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

grahama1970/batch-quality

Pre-flight validation and quality gates for batch LLM operations. ACTUALLY tests samples through LLM before burning tokens. Uses SPARTA contracts for DuckDB validation queries. Integrates with task-monitor for enforced quality gates.

관련 스킬