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grahama1970/agent-status

장기 실행 프로젝트-에이전트 작업을 위한 아티팩트 기반 상태 표면을 유지합니다. 대시보드 극장 없이 status.json, events.jsonl, 증명 매니페스트 및 지연 인식 STATUS.html을 생성하여 사람이 에이전트의 위치, 통과한 항목, 아직 입증되지 않은 항목 및 다음에 취해야 할 결정이나 작업을 알 수 있도록 합니다.

agent-status란 무엇인가요?

이 스킬은 다단계 작업을 수행하는 프로젝트 에이전트가 인간에게 실제 진행 상황을 투명하게 공개할 수 있도록 설계된 아티팩트 기반 상태 관리 시스템입니다. '대시보드 극장'과 반대되는 원칙을 따르며, 기계가 읽을 수 있는 JSON, JSONL 및 증명 매니페스트 파일을 진실 공급원(source of truth)으로 삼고, 이를 HTML로 렌더링합니다. 지원되는 플랫폼은 Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 에이전트 도구 전반이며, `/plan-iterate`, `/orchestrate`, `/review-design` 등 다양한 워크플로우에서 사용할 수 있습니다. 핵심 작동 방식은 `status.json`을 먼저 생성한 후 HTML이 이를 렌더링하여 인간이 증명을 검사할 수 있도록 하는 것입니다. 백분율, 진행률, 모호한 완료 주장을 금지하고, 모든 상태 전환은 `events.jsonl`에 추가 전용으로 기록되며, 각 PASS 주장은 구체적인 증명 아티팩트를 가리켜야 합니다. 상태 모델은 `not_started`부터 `done`, `idle`까지 8가지이며, `passed_scoped_gate`와 `done`을 엄격히 구분합니다. 에이전트가 인간의 결정을 기다릴 때는 선택 메뉴를 제공하고, 차단 상태에서는 누락된 아티팩트나 서비스를 명시해야 합니다. HTML은 지연 인식 기능이 있어 `status.json`이 오래되면 페이지에 'stale'이라고 표시합니다. 이 스킬은 단일 명령어 이상 지속되는 모든 다단계 프로젝트-에이전트 작업에 필수적입니다.

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

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문서

agent-status은(는) 무엇을 하나요?

프로젝트 에이전트가 다단계 작업을 수행 중이고 인간이 실제로 무슨 일이 일어나고 있는지 알아야 할 때마다 이 스킬을 사용하세요.

이 스킬은 의도적으로 대시보드 생성기가 아닙니다. 기계가 읽을 수 있는 아티팩트로 뒷받침되는 진실 표면을 생성합니다:

.plan-iterate/<campaign-id>/status/
  status.json
  events.jsonl
  proof_manifest.json
  STATUS.html

HTML은 현재 상태 아티팩트만 렌더링합니다. 진행률, 백분율 또는 완료 주장을 임의로 만들면 안 됩니다.

핵심 원칙

상태 아티팩트 우선 → HTML이 아티팩트를 렌더링 → 인간이 증명 검사 가능

절대 이렇게 하지 마세요:

예쁜 페이지 우선 → 모호한 초록색 언어 → 인간이 진행 추론

필요한 첫 뷰포트 답변

생성된 상태 페이지는 다음 질문에 답해야 합니다:

  1. 에이전트가 완료하려는 것은 무엇인가?
  2. 정확히 현재 위치는 어디인가?
  3. 방금 통과한 것은 무엇인가?
  4. 아직 입증되지 않은 것은 무엇인가?
  5. 다음 행동은 무엇인가?
  6. 에이전트가 실행 중, 차단됨, 유휴 상태, 또는 인간을 기다리는 중인가?
  7. 현재 주장을 뒷받침하는 증명은 무엇인가?
  8. 에이전트가 다음에 하지 말아야 할 것은 무엇인가?

상태 모델

허용되는 상태:

  • not_started
  • running
  • needs_attention
  • blocked
  • failed
  • passed_scoped_gate
  • done
  • idle

중요한 구분:

passed_scoped_gate != done

최종 명시된 목표에 대한 명시적인 최종 증명 아티팩트가 있을 때만 done을 사용하세요.

일반 명령어

캠페인 초기화:

./run.sh init \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --goal "범위가 지정된 리팩터 하네스 E2E 증명 완료"

게이트를 실행 중으로 표시:

./run.sh update \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --state running \
  --current-step "강화된 동시 LLM + OpenCode 요약 게이트 실행"

범위 통과 게이트 기록:

./run.sh gate-passed \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --label "A01-A18 강화된 동시 LLM + OpenCode 요약" \
  --verdict PASS_SPEC \
  --proof ".plan-iterate/refactor-harness-e2e/proof/refactor-concurrent-mixed.json" \
  --next-action "리뷰어 패킷 + 리뷰어 팬인 단계 시작" \
  --not-proven "Transport Room B1 UI" \
  --not-proven "build_review_packet 리뷰어 팬인" \
  --not-proven "전체 OpenCode 메시지 전달"

인간에게 결정 요청:

./run.sh needs-human \
  --campaign refactor-harness-e2e \
  --question "에이전트가 다음에 실행해야 할 캠페인은 무엇입니까?" \
  --option "A=하네스 계속: 리뷰어 패킷 + 리뷰어 팬인" \
  --option "B=Transport UI: Transport Room B1 시작" \
  --option "C=안정화만: 체크포인트 및 중지"

상태 페이지 다시 렌더링:

./run.sh render --campaign refactor-harness-e2e

대시보드 극장 방지 규칙

  1. 백분율 없음.
  2. 최종 목표 증명이 없으면 녹색 "완료" 표시 금지.
  3. 모든 PASS는 해당 증명 아티팩트를 명명해야 함.
  4. 모든 상태는 입증되지 않은 것을 표시해야 함.
  5. 모든 유휴 상태는 에이전트가 유휴 상태인 이유를 명시해야 함.
  6. 모든 인간 대기 상태는 결정 메뉴를 포함해야 함.
  7. 모든 차단 상태는 누락된 아티팩트, 서비스, 게이트 또는 결정을 명명해야 함.
  8. 자동 새로고침은 페이지가 status.json을 읽는 경우에만 허용됨.
  9. status.json이 오래된 경우 페이지에서 오래됨(stale)을 표시해야 함.
  10. 리뷰어 평결은 완료 증명이 아닌 영수증임.

사용 시기

다음과 같은 경우에 사용하세요:

  • /plan-iterate
  • /orchestrate
  • /review-design
  • /review-code
  • /debugger
  • /ask deep-review
  • /code-runner
  • /subagent-runner
  • 한 번의 집중 명령어 이상 지속되는 모든 다단계 프로젝트-에이전트 작업

아티팩트 기대 사항

status.json이 진실 공급원입니다.

events.jsonl은 추가 전용이며 상태 전환을 기록합니다.

proof_manifest.json은 상태 주장에서 명명된 증명 아티팩트를 나열합니다.

STATUS.html은 생성되며, 지연 인식 기능이 있고 브라우저에서 열어도 안전합니다.

완료 기준

장기 실행 에이전트 작업에 대한 최종 답변은 현재 상태 아티팩트를 요약하고 가능한 경우 STATUS.html 경로를 링크하거나 인용해야 합니다.

다음 경우가 아니면 완료를 주장하지 마세요:

  • 상태가 done인 경우;
  • last_completed.proof_path가 최종 증명 아티팩트를 가리키는 경우;
  • not_proven이 비어 있거나 명시적으로 범위를 벗어난 경우;
  • 차단 항목이 비어 있는 경우.

Individual skills in this repo

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

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

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/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