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FFS — 마찰 → 수정 → 보호

에이전트 세션 기록에서 반복되는 사용자 수정과 워크플로 마찰을 채굴한 후, 기계적으로 탐지 가능한 패턴을 검증된 규칙으로 변환합니다. "규칙 채굴", "어떤 규칙을 만들어야 하나", "이 마찰을 규칙으로", 반복 수정, 또는 "/ffs" 명령어에 사용합니다.

FFS — 마찰 → 수정 → 보호란 무엇인가요?

FFS(Friction → Fix → Safeguard)는 AI 에이전트 세션 기록에서 반복되는 사용자 수정 사항과 워크플로 마찰을 채굴하여 기계적으로 탐지 가능한 패턴을 검증된 규칙으로 변환하는 기술 스킬입니다. 주로 Claude Code, Cursor, Codex 등 AI 에이전트 플랫폼에서 사용되며, 사용자가 동일한 수정을 두 번 이상 반복해야 하는 경우 이를 자동으로 감지하여 프로젝트 또는 전역 규칙으로 저장합니다. 이 스킬은 기존 규칙 생성기를 재구현하지 않고, 기존 계층(추출, 분류, 생성/검증, 적용, 확인)을 활용하여 효율적으로 작동합니다. 최종적으로 생성된 규칙은 긍정/부정 테스트를 통해 검증되며, 일주일 후 재채굴을 통해 수정이 더 이상 반복되지 않는지 확인함으로써 규칙의 효과를 입증합니다. 주요 사용 사례로는 사용자가 반복적으로 동일한 지침을 제공해야 하거나, 특정 명령어나 경로, 플래그, 출력 문구 등이 기계적으로 탐지 가능한 패턴을 보일 때 적합합니다. 복잡한 판단이 필요한 다단계 워크플로나 안정적인 선호도, 도구 팩트 등은 각각 스킬, AGENTS.md, 노트/프로젝트 지식 같은 적절한 저장소로 라우팅됩니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/ankitg12/agent-skills/tree/HEAD/ffs

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문서

FFS — 마찰 → 수정 → 보호은(는) 무엇을 하나요?

세션 마찰을 활용하여 하네스를 개선합니다. 사용자가 수정을 반복해야 하는 두 번째 시점은, 글로 설명이 실패했으며 기계적 보호가 필요할 수 있음을 증명하는 증거입니다.

아키텍처

또 다른 규칙 생성기를 구축하지 마십시오. 기존 계층을 활용하십시오:

  1. 추출 — 에이전트 세션 기록에서 결정론적 마이너가 반복되는 사용자 수정을 찾아내고, 각 수정을 그 이전의 어시스턴트 동작 및 수정된 이후의 동작과 쌍을 이룹니다. (AgentsView 기반 설정의 경우 avmine.py rules와 같은 추출기가 이를 수행합니다. 모든 JSONL 기록 저장소도 동일한 방식으로 채굴할 수 있습니다.)
  2. 분류 — 실패가 기계적으로 탐지 가능한지 결정합니다.
  3. 생성 및 검증 — 하나의 증거 묶음을 하네스의 기존 규칙 생성 경로(예: /omfg 스타일 명령어)로 전달하여 재구현하지 않습니다.
  4. 적용 — 수락된 출력을 프로젝트 규칙(.omp/rules/<name>.md) 또는 전역 규칙(~/.omp/agent/rules/<name>.md)으로 저장합니다.
  5. 확인 — 긍정 및 부정 예제를 규칙 엔진에 대해 테스트합니다. 나중에 기록을 다시 채굴하여 수정이 더 이상 반복되지 않는지 확인합니다.

마찰이 규칙이 되는 경우

다음 조건이 모두 참인 경우에만 규칙을 생성하십시오:

  • 사용자가 동일한 동작을 최소 두 번 수정했거나, 명시적인 안전 결과와 함께 한 번 수정했습니다.
  • 문제가 되는 동작이 어시스턴트 텍스트나 도구 인수에서 기계적으로 인식 가능합니다.
  • 안전한 대체 동작을 컨텍스트 없이 명시할 수 있습니다.
  • 기존 규칙이 이미 해당 패턴을 다루고 있지 않습니다.

그렇지 않으면 다른 곳으로 라우팅하십시오:

실패 유형저장소
탐지 가능한 명령어, 경로, 플래그 또는 출력 문구규칙
판단이 필요한 다단계 워크플로스킬
안정적인 선호도 또는 원칙AGENTS.md
도구 팩트 또는 절차노트 / 프로젝트 지식
일회성 역사적 수정저널 / 소스 기록

채굴 절차

먼저 결정론적 추출기를 실행하십시오. 사용할 수 없는 경우 원시 기록에서 수정 문구를 검색하고 주변 어시스턴트 응답을 검사하십시오. 수정 자체만으로 문제가 되는 동작을 추론하지 마십시오.

각 후보에 대해 다음을 유지하십시오:

  • 정확한 사용자 수정 및 타임스탬프
  • 프로젝트 및 안정적인 세션 ID
  • 바로 앞의 어시스턴트 명령어/텍스트
  • 바로 뒤의 수정된 명령어/텍스트
  • 서로 다른 논리적 세션 간 반복 횟수
  • 권장 범위: 프로젝트 또는 전역
  • 긍정 테스트 (반드시 트리거되어야 함)
  • 부정 테스트 (반드시 트리거되지 않아야 함)

자동 생성된 세션 요약을 증거로 사용하지 마십시오. 이들은 의역하고 중복됩니다. 원시 기록 메시지와 도구 호출을 사용하십시오.

규칙 생성 핸드오프

불만 사항과 구체적인 before/after 쌍을 기존 규칙 생성기에 전달하십시오. 이 생성기는 이미 다음을 수행합니다:

  • 규칙 후보를 생성합니다.
  • 조건을 어시스턴트 기록에 대해 검증합니다.
  • 프로젝트 vs 전역 범위를 제공합니다.
  • 저장 전 수정을 허용합니다.

추출기나 이 스킬에서 해당 메커니즘을 중복 구현하지 마십시오.

확인

수락된 모든 규칙에 대해, 규칙 엔진(예: OMP의 TTSR 사용)을 통해 부정 및 긍정 케이스를 각각 실행하십시오:

omp ttsr test --rule <절대-규칙-경로> --source tool --tool <도구> '<잘못된 입력>' -v
omp ttsr test --rule <절대-규칙-경로> --source tool --tool <도구> '<올바른 입력>' -v

첫 번째는 반드시 트리거되어야 하고, 두 번째는 트리거되지 않아야 합니다. 안전한 경로를 차단하는 규칙은 규칙이 없는 것보다 나쁩니다.

일주일 후, 동일한 수정을 다시 채굴하십시오. 반복이 0회이면 규칙이 효과가 있었음을 증명합니다. 반복이 발생하면 조건이 실제 형태를 놓친 것입니다. 증거에 기반하여 수정하고, 맹목적으로 확장하지 마십시오.

참고 예제: "puttys pls"

기록에서 이틀 연속으로 동일한 수정이 나타났습니다. 수정 전에는 원격 테스트베드 호스트에 대해 불투명한 한 줄짜리 SSH/exec 명령어가 실행되었으며, 눈에 보이는 터미널이 없었습니다. 수정 후에는 이름이 지정된 putty-* 래퍼 스크립트를 통해 보이는 터미널 세션이 실행되었습니다.

결과 프로젝트 규칙(<project>/.omp/rules/visible-putty-operations.md)은 불투명한 명령어 경로를 포착하고, 보이는 래퍼를 허용합니다. 이 규칙은 세 번의 증거를 통해 뒷받침됩니다. 추측이 아닌 실제 수정 이벤트에 기반합니다.

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