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동적 워크플로우 모드

Claude 동적 워크플로우 모드 및 기타 적응형 에이전트 하네스에 대한 태스크-로컬 하네스, 평가 게이트 및 재사용 가능한 스킬 추출을 설계합니다. 태스크-로컬 하네스를 구축하거나, 평가 게이트를 추가하거나, 임시 작업에서 재사용 가능한 스킬을 추출할 때 사용하세요.

동적 워크플로우 모드란 무엇인가요?

이 스킬은 정적 명령 흐름에만 의존하는 대신 태스크-로컬 하네스를 생성하거나 적응할 수 있는 코딩 에이전트를 위한 것입니다. 동적 워크플로우 모드를 체계적인 시스템으로 전환하는 것이 목표입니다: 일회성 작업을 위한 임시 하네스, 반복 작업을 위한 공유 스킬 추출, 그리고 팀을 위한 관찰 가능한 컨트롤 패널 체크포인트를 제공합니다. 사용자가 동적 워크플로우, 커스텀 하네스, 또는 적응형 워크플로우를 언급할 때 활성화됩니다. 핵심 계약은 하네스가 수동으로 동일한 단계를 수행하는 것보다 저렴하고 안전할 때만 생성해야 하며, 목표, 입력, 출력, 평가(통과/실패 검사), 그리고 핸드오프 아티팩트를 포함해야 합니다. 또한 하네스 결정 트리(일회성 인라인, 반복 작업 로컬, 팀 간 공유 스킬), 태스크-로컬 하네스 템플릿, 공유 스킬 추출 조건, 컨트롤 패널 체크포인트(Plan, Queue, Run, Gate, Handoff), 평가 게이트 유형별 표, 그리고 안티-패턴을 제공합니다. Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 환경에서 사용할 수 있습니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/dynamic-workflow-mode

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동적 워크플로우 모드은(는) 무엇을 하나요?

이 스킬은 코딩 에이전트가 정적 명령 흐름만 따르는 대신 태스크-로컬 하네스를 생성하거나 적응할 수 있을 때 사용하세요. 목표는 동적 워크플로우 모드를 체계적인 시스템으로 전환하는 것입니다: 일회성 작업을 위한 임시 하네스, 반복 작업을 위한 공유 스킬 추출, 그리고 팀을 위한 관찰 가능한 컨트롤 패널 체크포인트.

활성화 시점

  • 사용자가 동적 워크플로우, 커스텀 하네스, 하네스-퍼-태스크, 적응형 워크플로우 또는 Claude Code 동적 워크플로우 모드를 언급하는 경우.
  • 태스크에 커스텀 루프, 평가자, 크롤러, 픽스처 생성기, 와처 또는 로컬 대시보드가 필요한 경우.
  • 여러 에이전트가 동일한 반복 가능한 프로세스를 필요로 하지만 아직 공유 스킬로 캡처되지 않은 경우.
  • 워크플로우에 지속적인 핸드오프 아티팩트, 평가 증거 또는 병합 전 운영자 승인이 필요한 경우.

핵심 계약

동적 워크플로우 모드는 하네스가 수동으로 동일한 단계를 수행하는 것보다 저렴하고 안전할 때만 태스크-로컬 하네스를 생성해야 합니다. 하네스는 다음을 포함해야 합니다:

  • 목표: 소유하는 결과와 명시적으로 소유하지 않는 결과.
  • 입력: 파일, URL, 프롬프트, 데이터 소스, 자격 증명 정책 및 사용자 제공 제약 조건.
  • 출력: 커밋, 보고서, 스크린샷, 상태 파일 또는 컨트롤 패널 스냅샷.
  • 평가: "실행됨"뿐만 아니라 태스크와 연결된 통과/실패 검사가 하나 이상 있어야 함.
  • 핸드오프: 다음 운영자에게 무엇이 발생했는지, 무엇이 차단되었는지, 어떻게 재개하는지 알려주는 짧은 아티팩트.

동적 하네스 결정 트리

  1. 일회성 태스크: 인라인으로 유지하십시오. 하네스를 만들지 마십시오.
  2. 입력이 변경되는 반복 태스크: 태스크-로컬 하네스를 만들고 임시 또는 프로젝트-로컬 작업 영역에 유지하십시오.
  3. 동료나 저장소 간 반복 태스크: 패턴을 공유 스킬로 추출하십시오.
  4. 외부 상태, 대기열 또는 승인이 있는 태스크: 추가 자동화 전에 컨트롤 패널 가시성을 추가하십시오.
  5. 안전 위험이 있는 태스크: 자율 실행 전에 평가 게이트와 사람 병합 게이트를 추가하십시오.

태스크-로컬 하네스 템플릿

코드를 작성하기 전에 이 구조를 사용하세요:

# 동적 워크플로우 하네스

목표:
- 제공:
- 제공하지 않음:

입력:
- 저장소 또는 작업 공간:
- 외부 시스템:
- 자격 증명 정책:

루프:
1. 현재 상태를 탐색합니다.
2. 가장 작은 유용한 아티팩트를 생성하거나 업데이트합니다.
3. 평가 검사를 실행합니다.
4. 상태 및 핸드오프를 기록합니다.
5. 실패한 게이트, 불명확한 소유권 또는 안전하지 않은 외부 작업 시 중단합니다.

평가:
- 명령:
- 예상 통과 신호:
- 실패 소유자:

핸드오프:
- 상태:
- 증거:
- 다음 작업:

공유 스킬 추출

다음 중 두 가지 이상이 해당될 때만 태스크-로컬 하네스를 공유 스킬로 승격하세요:

  • 동일한 워크플로우가 여러 세션, 저장소, 팀 또는 시작에서 나타납니다.
  • 워크플로우에 특정 언어, 도구 또는 안전 시퀀싱이 필요합니다.
  • 운영자가 게이트를 건너뛰거나 컨텍스트를 잃어 실패가 반복됩니다.
  • 워크플로우에 안정적인 입력/출력 계약이 있습니다.
  • 워크플로우가 컨트롤 패널, 상태 보드 또는 팀 핸드오프의 이점을 얻습니다.

추출할 때는 먼저 skills/<name>/SKILL.md에 스킬을 작성하십시오. 레거시 슬래시-진입 표면이 여전히 필요한 경우에만 명령 심을 추가하십시오.

컨트롤 패널 체크포인트

동적 워크플로우 모드는 상태를 노출할 때 팀이 사용 가능해집니다. 태스크가 둘 이상의 세션에 걸쳐 있을 때마다 이러한 체크포인트를 기록하십시오:

  • 계획: 목표, 소유자, 수락 기준 및 위험한 외부 시스템.
  • 대기열: 작업 항목, 할당된 에이전트 역할, 분기/작업 트리 및 종속성 가장자리.
  • 실행: 활성 하네스, 현재 루프 단계, 최근 평가 결과 및 가능한 경우 토큰/비용 신호.
  • 게이트: 테스트 결과, 브라우저 스크린샷, 보안 검토 및 병합 준비 상태.
  • 핸드오프: 완료된 작업, 실패한 작업, 사람의 결정이 필요한 작업.

저장소에 ECC2 상태가 활성화된 경우, 추적되지 않은 노트를 흩뿌리는 대신 ECC 컨트롤 패널 또는 상태 저장소 기반 스크립트를 통해 체크포인트를 추가하거나 읽는 것을 선호하십시오.

평가 게이트

모든 동적 하네스에는 태스크별 평가가 필요합니다. 가장 저렴한 신뢰할 수 있는 게이트를 선택하세요:

작업 유형평가 게이트
코드 기능집중된 테스트, 린트, 커버리지 및 하나의 통합 경로
UI/컨트롤 패널스크린샷 및 오버플로/오류 검사가 포함된 브라우저 스모크
에이전트 워크플로우예상 라우팅이 있는 픽스처 기록 또는 시드 작업 항목
연구/콘텐츠소스 중립적 브리핑, 주장 체크리스트 및 게시 준비 개요
통합드라이런 명령, 구성 유효성 검사 및 비밀 검사 없음

평가를 다른 팀원이 다시 실행할 수 있을 때까지 동적 워크플로우가 재사용 가능하다고 주장하지 마십시오.

안티-패턴

  • 운영자로부터 실제 결정 로직을 숨기는 스크립트 생성.
  • 동적 워크플로우 모드를 테스트를 건너뛰는 허가로 간주.
  • 공유 스킬이나 상태 아티팩트가 실제 제품일 때 일회용 문서 생성.
  • 소유권, 병합 게이트 또는 충돌 정책 없이 여러 에이전트 실행.
  • 원시 개인 연구 데이터가 공개 문서로 유출되도록 허용.

출력 표준

다음과 함께 마무리하십시오:

  • 하네스 또는 스킬 경로.
  • 평가 명령 및 결과.
  • 컨트롤 패널 또는 핸드오프 아티팩트 경로.
  • 다음 재사용 가능한 추출 후보.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

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