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Ralphinho RFC 파이프라인

RFC 기반 다중 에이전트 DAG 실행 패턴으로, 품질 게이트, 병합 큐, 작업 단위 오케스트레이션을 제공합니다. RFC 기반 다중 에이전트 실행과 품질 게이트 및 병합 큐가 필요할 때 사용하세요.

Ralphinho RFC 파이프라인란 무엇인가요?

이 스킬은 단일 에이전트 패스로 처리하기에는 너무 큰 기능을 독립적으로 검증 가능한 작업 단위로 분할하여 실행하는 RFC 기반 다중 에이전트 DAG 실행 패턴을 구현합니다. [humanplane](https://github.com/humanplane) 스타일의 RFC 분해 패턴과 다중 단위 오케스트레이션 워크플로우에서 영감을 받았습니다. Claude Code, Cursor, Codex 등의 AI 에이전트 플랫폼에서 사용할 수 있으며, RFC 수집 → DAG 분해 → 단위 할당 → 구현 → 검증 → 병합 큐 → 최종 시스템 검증의 7단계 파이프라인으로 구성됩니다. 각 작업 단위는 의존성, 범위, 승인 테스트, 위험 수준, 롤백 계획을 포함한 명세 템플릿을 따르며, 복잡성에 따라 3단계(Tier 1~3)로 분류되어 품질 게이트를 통과해야 합니다. 병합 큐 규칙에 따라 의존성 실패가 해결되지 않은 단위는 절대 병합하지 않으며, 단위가 정체될 경우 활성 큐에서 제거하고 좁혀진 범위로 재시도하는 복구 메커니즘을 제공합니다. 최종 산출물로 RFC 실행 로그, 단위 스코어카드, 의존성 그래프 스냅샷, 통합 위험 요약을 생성합니다.

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

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문서

Ralphinho RFC 파이프라인은(는) 무엇을 하나요?

humanplane 스타일의 RFC 분해 패턴 및 다중 단위 오케스트레이션 워크플로우에서 영감을 받았습니다.

단일 에이전트 패스로 처리하기에는 너무 큰 기능을 독립적으로 검증 가능한 작업 단위로 분할해야 할 때 이 스킬을 사용하세요.

파이프라인 단계

  1. RFC 수집
  2. DAG 분해
  3. 단위 할당
  4. 단위 구현
  5. 단위 검증
  6. 병합 큐 및 통합
  7. 최종 시스템 검증

단위 명세 템플릿

각 작업 단위는 다음을 포함해야 합니다:

  • id
  • depends_on
  • scope
  • acceptance_tests
  • risk_level
  • rollback_plan

복잡성 계층

  • Tier 1: 격리된 파일 편집, 결정론적 테스트
  • Tier 2: 다중 파일 동작 변경, 중간 정도의 통합 위험
  • Tier 3: 스키마/인증/성능/보안 변경

단위별 품질 파이프라인

  1. 연구
  2. 구현 계획
  3. 구현
  4. 테스트
  5. 검토
  6. 병합 준비 보고서

병합 큐 규칙

  • 해결되지 않은 의존성 실패가 있는 단위는 절대 병합하지 않습니다.
  • 단위 브랜치는 항상 최신 통합 브랜치로 리베이스합니다.
  • 각 큐에 병합된 후에는 통합 테스트를 다시 실행합니다.

복구

단위가 정체된 경우:

  • 활성 큐에서 제거
  • 결과물 스냅샷
  • 좁혀진 단위 범위 재생성
  • 업데이트된 제약 조건으로 재시도

산출물

  • RFC 실행 로그
  • 단위 스코어카드
  • 의존성 그래프 스냅샷
  • 통합 위험 요약

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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