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Blueprint — 건설 계획 생성기

한 줄의 목표를 단계별 건설 계획으로 변환하여 모든 코딩 에이전트가 초기 설정 없이 실행할 수 있도록 합니다.

Blueprint — 건설 계획 생성기란 무엇인가요?

Blueprint는 대규모 기능을 여러 PR로 분할하거나, 여러 세션에 걸친 리팩터링 또는 마이그레이션을 계획하거나, 하위 에이전트 간 병렬 워크스트림을 조정해야 할 때 유용한 스킬입니다. 이 스킬은 단일 PR로 완료 가능한 작업에는 사용하지 않아야 합니다. Blueprint는 5단계 파이프라인(Research, Design, Draft, Review, Register)을 사용하여 목표를 분석하고, 각 단계가 독립적으로 실행 가능한 세부 계획을 생성합니다. 각 단계에는 상황 요약, 작업 목록, 검증 명령, 종료 기준이 포함되어 있어, 새로운 에이전트가 이전 단계를 읽지 않고도 실행할 수 있습니다. 또한, 가장 강력한 모델을 사용한 적대적 검토 과정을 통해 계획의 완전성과 의존성의 정확성을 보장하며, git/GitHub CLI가 없을 경우 자동으로 직접 모드로 전환됩니다. 주요 기능으로는 냉시작 실행, 브랜치/PR/CI 워크플로우, 병렬 단계 감지, 계획 변경 프로토콜 등이 있으며, 순수 Markdown 스킬이므로 설치나 호출 시 아무것도 실행되지 않아 런타임 위험이 없습니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/blueprint

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문서

Blueprint — 건설 계획 생성기은(는) 무엇을 하나요?

한 줄의 목표를 단계별 건설 계획으로 변환하여 모든 코딩 에이전트가 초기 설정 없이 실행할 수 있습니다.

사용 시점

  • 큰 기능을 명확한 의존성 순서가 있는 여러 PR로 분할할 때
  • 여러 세션에 걸친 리팩터링 또는 마이그레이션을 계획할 때
  • 하위 에이전트 간 병렬 워크스트림을 조정할 때
  • 세션 간 컨텍스트 손실로 인해 재작업이 발생할 수 있는 모든 작업

사용하지 말아야 할 때 — 단일 PR로 완료 가능한 작업, 3회 미만의 도구 호출이 필요한 작업, 또는 사용자가 "그냥 해"라고 말하는 경우.

작동 방식

Blueprint는 5단계 파이프라인을 실행합니다:

  1. Research — 사전 점검(git, gh 인증, 원격 저장소, 기본 브랜치) 후 프로젝트 구조, 기존 계획, 메모리 파일을 읽어 컨텍스트를 수집합니다.
  2. Design — 목표를 하나의 PR 크기 단계(보통 3~12개)로 분할합니다. 각 단계에 의존성 엣지, 병렬/직렬 순서, 모델 티어(가장 강력함 vs 기본), 롤백 전략을 할당합니다.
  3. Draft — plans/ 디렉토리에 독립적인 Markdown 계획 파일을 작성합니다. 모든 단계에는 상황 요약, 작업 목록, 검증 명령, 종료 기준이 포함되어 있어 새로운 에이전트가 이전 단계를 읽지 않고도 어떤 단계든 실행할 수 있습니다.
  4. Review — 가장 강력한 모델 하위 에이전트(예: Opus)에게 체크리스트와 안티패턴 카탈로그에 기반한 적대적 검토를 위임합니다. 모든 중요 발견 사항을 수정한 후 최종 확정합니다.
  5. Register — 계획을 저장하고, 메모리 인덱스를 업데이트하며, 단계 수와 병렬 처리 요약을 사용자에게 제시합니다.

Blueprint는 git/gh 가용성을 자동으로 감지합니다. git과 GitHub CLI가 있으면 전체 브랜치/PR/CI 워크플로우 계획을 생성합니다. 없으면 직접 모드(제자리 편집, 브랜치 없음)로 전환됩니다.

예시

기본 사용법

/blueprint myapp "migrate database to PostgreSQL"

plans/myapp-migrate-database-to-postgresql.md를 생성하며 다음과 같은 단계가 포함됩니다:

  • 단계 1: PostgreSQL 드라이버 및 연결 구성 추가
  • 단계 2: 각 테이블에 대한 마이그레이션 스크립트 생성
  • 단계 3: 새 드라이버를 사용하도록 저장소 계층 업데이트
  • 단계 4: PostgreSQL에 대한 통합 테스트 추가
  • 단계 5: 이전 데이터베이스 코드 및 구성 제거

다중 에이전트 프로젝트

/blueprint chatbot "extract LLM providers into a plugin system"

가능한 경우 병렬 단계(예: "Anthropic 플러그인 구현" 및 "OpenAI 플러그인 구현"은 플러그인 인터페이스 단계 이후 병렬 실행)가 포함된 계획을 생성하며, 모델 티어 할당(인터페이스 설계 단계에는 가장 강력한 모델, 구현에는 기본 모델) 및 모든 단계 후 검증된 불변 조건(예: "모든 기존 테스트 통과", "코어에 공급자 임포트 없음")이 포함됩니다.

주요 기능

  • 냉시작 실행 — 모든 단계에는 독립적인 상황 요약이 포함되어 있습니다. 이전 컨텍스트가 필요하지 않습니다.
  • 적대적 검토 게이트 — 모든 계획은 완전성, 의존성 정확성, 안티패턴 탐지를 다루는 체크리스트에 대해 가장 강력한 모델 하위 에이전트에 의해 검토됩니다.
  • 브랜치/PR/CI 워크플로우 — 모든 단계에 내장되어 있습니다. git/gh가 없으면 자동으로 직접 모드로 전환됩니다.
  • 병렬 단계 감지 — 의존성 그래프가 공유 파일이나 출력 의존성이 없는 단계를 식별합니다.
  • 계획 변경 프로토콜 — 공식 프로토콜과 감사 추적을 통해 단계를 분할, 삽입, 건너뛰기, 재정렬 또는 폐기할 수 있습니다.
  • 런타임 위험 제로 — 순수 Markdown 스킬입니다. 전체 저장소에는 .md 파일만 포함되어 있습니다. 후크, 셸 스크립트, 실행 코드, package.json, 빌드 단계가 없습니다. Claude Code의 네이티브 Markdown 스킬 로더 외에는 설치나 호출 시 아무것도 실행되지 않습니다.

설치

이 스킬은 Everything Claude Code와 함께 제공됩니다. ECC가 설치된 경우 별도 설치가 필요하지 않습니다.

전체 ECC 설치

ECC 저장소 체크아웃에서 작업하는 경우 다음 명령으로 스킬이 있는지 확인하세요:

test -f skills/blueprint/SKILL.md

나중에 업데이트하려면 업데이트 전에 ECC diff를 검토하세요:

cd /path/to/everything-claude-code
git fetch origin main
git log --oneline HEAD..origin/main       # 새 커밋을 검토한 후 업데이트
git checkout <reviewed-full-sha>          # 검토된 특정 커밋으로 고정

벤더드 독립 실행형 설치

전체 ECC 설치 외부에서 이 스킬만 벤더링하는 경우, ECC 저장소에서 검토된 파일을 ~/.claude/skills/blueprint/SKILL.md로 복사하세요. 벤더드 복사본에는 git 원격 저장소가 없으므로 git pull을 실행하는 대신 검토된 ECC 커밋에서 파일을 다시 복사하여 업데이트하세요.

요구 사항

  • Claude Code (/blueprint 슬래시 명령어용)
  • Git + GitHub CLI (선택 사항 — 전체 브랜치/PR/CI 워크플로우 활성화; Blueprint가 부재를 감지하고 자동으로 직접 모드로 전환)

출처

antbotlab/blueprint에서 영감을 받았습니다 — 업스트림 프로젝트 및 참조 설계.

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

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