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saibi/gen_kor_subtitle

구현된 계획 <ID>를 다른 에이전트 CLI(claude, codex, agy)로 읽기 전용 교차리뷰하고 리뷰노트를 review/에 남긴 뒤, 지적사항을 검증해 확실한 문제는 바로 고치고 결정이 필요한 것은 선택지와 추천안으로 하나씩 물어 개선합니다.

gen_kor_subtitle란 무엇인가요?

이 스킬은 AI 에이전트가 구현한 계획을 다른 에이전트 CLI(Claude Code, Codex, Agy)를 사용하여 교차리뷰하고 개선하는 자동화된 검토 파이프라인입니다. 사용자가 `/m_review <ID> <claude|codex|agy> [모델]` 명령어로 실행하면, 먼저 리뷰 대상(계획 문서, 구현 노트, 커밋 해시)을 고정하고, 지정된 에이전트 CLI를 읽기 전용 샌드박스 모드로 호출하여 리뷰를 수행합니다. 리뷰 결과는 `review/` 디렉토리에 저장되며, 실행한 에이전트는 각 지적사항을 코드에서 직접 검증하여 '타당', '일부 타당', '기각'으로 판단합니다. 확실한 문제는 즉시 수정하고 회귀 테스트를 추가하며, 결정이 필요한 사항은 사용자에게 선택지와 추천안을 제시하여 한 번에 하나씩 결정하도록 도와줍니다. 이 스킬은 Claude Code, Codex, Agy 세 가지 AI 코딩 도구를 지원하며, 교차리뷰를 통해 보다 객관적이고 포괄적인 코드 품질 향상을 목표로 합니다.

지원 대상✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/saibi/gen_kor_subtitle/tree/HEAD/.agents/skills/m_review

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문서

m_review — 교차리뷰와 개선

리뷰어는 코드를 고치지 않고 리뷰노트만 남깁니다. 고치는 것은 이 스킬을 실행한 에이전트가 지적사항을 직접 확인한 뒤에 합니다.

입력

  • <ID>: 리뷰할 계획 ID. plan/<ID>_plan_*.md, impl/<ID>_impl_*.md가 있어야 합니다.
  • <에이전트>: claude | codex | agy. 교차리뷰가 목적이므로 가능하면 지금 실행 중인 에이전트와 다른 것을 사용합니다.
  • [모델]: 생략하면 각 CLI의 기본 모델을 사용합니다.

절차

  1. 리뷰 대상 고정: 커밋되지 않은 변경이 있으면 커밋할지 먼저 묻습니다. 구현 노트에서 구현 커밋 해시를 확인합니다.
  2. 모델 이름 확인 (파일명에 사용):
    • codex: 지정한 모델, 없으면 ~/.codex/config.toml의 model
    • claude: JSON 출력의 modelUsage 키
    • agy: 지정한 모델, 없으면 ~/.gemini/settings.json의 model, 그것도 없으면 default
  3. 리뷰어 실행: review_prompt.md(이 스킬 폴더)의 {ID}, {PLAN}, {IMPL}(실제 파일 경로), {COMMIT}, {REVIEWER}를 채워 임시 파일(prompt.txt)로 만들고, 결과를 review/<ID>_review_<에이전트>-<모델>.md로 저장합니다.
    • codex: codex exec --sandbox read-only --ephemeral [-m <모델>] -o review/<파일> - < prompt.txt
    • claude: claude -p --tools "Read,Grep,Glob" --output-format json [--model <모델>] < prompt.txt → JSON의 result를 저장
    • agy: agy --sandbox --mode plan --output-format json [--model <모델>] -p "$(cat prompt.txt)" < /dev/null → JSON의 response를 저장
    • 리뷰는 5~15분 걸립니다. 백그라운드로 실행하거나 긴 timeout을 설정합니다. stdin은 반드시 파일이나 /dev/null로 연결합니다 (연결하지 않으면 codex는 입력을 기다리며 멈춥니다).
    • 끝나면 git status로 리뷰어가 파일을 바꾸지 않았는지 확인합니다.
  4. 지적사항 검증: 각 항목을 코드에서 직접 확인하고, 가능하면 재현합니다. 판단은 타당 / 일부 타당 / 기각(이유).
  5. 개선:
    • 확실한 문제는 바로 고치고, 재발을 막는 회귀 검증을 test_*.py에 추가합니다.
    • 결정이 필요한 문제는 D1, D2…로 번호를 붙이고 사용자에게 한 번에 하나씩 묻습니다. 선택지 2~3개를 제시하고 추천안에 (추천)과 이유를 붙입니다. 필요하면 선택지를 실험으로 먼저 확인합니다.
  6. 기록: 아래 템플릿으로 review/<ID>_refine_<에이전트>-<모델>.md를 작성합니다 (이 스킬을 실행한 에이전트 기준). 같은 ID로 다시 리뷰하면 기존 refine 파일에 ## <날짜> <리뷰노트 파일명> 절을 추가합니다. 계획 문서와 구현 노트에도 영향을 반영합니다 (보류 표시, 계획 대비 변경 등). 파일명과 다른 에이전트가 수정하는 문서에는 AGENTS.md 규칙대로 변경 기록을 남깁니다.
  7. 마무리: 자체 검증과 필요한 실제 실행을 다시 실행한 뒤 결과를 보고하고, 커밋합니다 (메시지 규칙은 AGENTS.md).

템플릿 (review/<ID>_refine_<에이전트>-<모델>.md)

# [<ID>] 리뷰 반영

## <날짜> review/<ID>_review_<에이전트>-<모델>.md

| ID | 판단 | 처리 |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-R1 | 타당 (<확인 방법>) | ✅ <수정 내용> / ⏸ 결정 D1 / ✖ 기각: <이유> |

### 결정
- ✅ **D1 (<ID>-R?)** <질문> → 결정: <선택> (<이유>)

### 검증
<수정 후 다시 실행한 검증과 결과>

Individual skills in this repo

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