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Ralphinho RFC 파이프라인

품질 게이트, 병합 큐 및 작업 단위 오케스트레이션을 사용하는 RFC 기반 다중 에이전트 DAG 실행 패턴입니다. 품질 게이트와 병합 큐를 사용한 RFC 기반 다중 에이전트 실행이 필요할 때 사용하세요.

Ralphinho RFC 파이프라인란 무엇인가요?

이 스킬은 단일 에이전트 패스로 처리하기에는 너무 큰 기능을 독립적으로 검증 가능한 작업 단위로 분할하여 처리하는 RFC 기반 다중 에이전트 DAG 실행 패턴을 제공합니다. [humanplane](https://github.com/humanplane) 스타일의 RFC 분해 패턴과 다중 단위 오케스트레이션 워크플로우에서 영감을 받았으며, Claude Code, Cursor, Codex와 같은 AI 에이전트 플랫폼에서 사용하도록 설계되었습니다. 파이프라인은 RFC 수집, DAG 분해, 단위 할당, 단위 구현, 단위 검증, 병합 큐 및 통합, 최종 시스템 검증의 7단계로 구성되며, 각 단위는 ID, 종속성, 범위, 승인 테스트, 위험 수준, 롤백 계획을 포함한 템플릿을 따릅니다. 복잡성 계층(Tier 1-3)과 단위별 품질 파이프라인(연구, 구현 계획, 구현, 테스트, 리뷰, 병합 준비 보고서)을 통해 체계적인 품질 관리를 보장하며, 병합 큐 규칙과 복구 메커니즘을 제공하여 안정적인 통합을 지원합니다.

지원 대상~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/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 커서 독립적으로 검증 가능한 작업 단위로 분할해야 하는 기능이 있을 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 수준의 통합 위험
  • Tier 3: 스키마/인증/성능/보안 변경

단위별 품질 파이프라인

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

병합 큐 규칙

  • 해결되지 않은 종속성 실패가 있는 단위는 절대 병합하지 마십시오.
  • 항상 단위 브랜치를 최신 통합 브랜치로 리베이스하십시오.
  • 각 큐 병합 후 통합 테스트를 다시 실행하십시오.

복구

단위가 중단된 경우:

  • 활성 큐에서 제거
  • 결과 스냅샷 저장
  • 축소된 단위 범위 재생성
  • 업데이트된 제약 조건으로 재시도

출력물

  • RFC 실행 로그
  • 단위 성과표
  • 종속성 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/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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