어떤 에이전트 워크플로우로든 분화할 수 있는 만능줄기세포(Pluripotent Stem Cell) 프레임워크.

복잡한 작업을 워크플로우로 설계하고, 그 워크플로우를 실제로 구현하여 동작시키는 것이 목표입니다. 줄기세포가 어떤 세포로든 분화하듯, 이 프레임워크는 하나의 코드베이스에서 연구·분석·개발·자동화 등 어떤 도메인의 에이전트 워크플로우든 생성하고 실행할 수 있습니다.

그리고 줄기세포의 분화에서 가장 중요한 사실 — 분화된 모든 세포는 부모의 전체 게놈을 그대로 갖고 있습니다. 이 코드베이스에서 태어나는 모든 자식 시스템은, 목적은 다르지만, 부모의 전체 DNA(절대 기준, 품질 보장, 안전장치, 기억 체계 등)를 구조적으로 내장합니다. 상세: soul.md

Phase 1: 워크플로우 설계  →  workflow.md (설계도)
Phase 2: 워크플로우 구현  →  실제 동작하는 시스템 (최종 산출물)

워크플로우를 만드는 것은 중간 산출물입니다. 워크플로우에 기술된 내용이 실제로 동작하는 것이 최종 목표입니다.

모든 워크플로우는 3단계로 구성됩니다:

1. Research — 정보 수집 및 분석
2. Planning — 계획 수립, 구조화, 사람의 검토/승인
3. Implementation — 실제 실행 및 산출물 생성

AgenticWorkflow/
├── CLAUDE.md              # Claude Code 전용 지시서
├── AGENTS.md              # 모든 AI 에이전트 공통 지시서
├── AGENTICWORKFLOW-USER-MANUAL.md              # 사용자 매뉴얼
├── AGENTICWORKFLOW-ARCHITECTURE-AND-PHILOSOPHY.md  # 설계 철학 및 아키텍처 전체 조감도
├── DECISION-LOG.md            # 프로젝트 설계 결정 로그 (ADR)
├── COPYRIGHT.md              # 저작권
├── soul.md                   # 프로젝트 영혼 (자식 시스템에 유전되는 DNA 정의)
├── .claude/
│   ├── settings.json      # Hook 설정 (Setup + SessionEnd)
│   ├── commands/           # Slash Commands (/install, /maintenance)
│   ├── hooks/scripts/     # 22개 Hook 스크립트 + Setup 2개 + 테스트 3개 (CP 6 + Safety 5 + Validation 9 + Obs/Diag 2 + Setup 2 + Test 3)
│   ├── context-snapshots/ # 런타임 스냅샷 (gitignored)
│   └── skills/
│       ├── workflow-generator/ # 워크플로우 설계·생성 스킬
│       └── doctoral-writing/   # 박사급 학술 글쓰기 스킬
├── prompt/                 # 프롬프트 자료
└── coding-resource/        # 이론적 기반 자료
    └── recursive language models.pdf

컨텍스트 토큰 초과, /clear, 컨텍스트 압축 시 작업 내역이 상실되는 것을 방지하는 자동 저장·복원 시스템입니다. 5개의 Hook 스크립트가 작업 내역을 MD 파일로 자동 저장하고, 새 세션 시작 시 RLM 패턴(포인터 + 요약 + 완료 상태 + Git 상태)으로 이전 맥락을 복원합니다. Knowledge Archive에는 세션별 phase(단계), phase_flow(다단계 전환 흐름), primary_language(주요 언어), error_patterns(Error Taxonomy 12패턴 분류 + resolution 매칭), tool_sequence(RLE 압축 도구 시퀀스), final_status(세션 종료 상태), tags(경로 기반 검색 태그), session_duration_entries(세션 길이) 메타데이터가 자동 기록됩니다. 스냅샷의 설계 결정은 품질 태그 우선순위로 정렬되어 노이즈가 제거되고, 스냅샷 압축 시 IMMORTAL 섹션이 우선 보존되며(압축 감사 추적 포함), 모든 파일 쓰기에 atomic write(temp → rename) 패턴이 적용됩니다. P1 할루시네이션 봉쇄로 KI 스키마 검증, 부분 실패 격리, SOT 쓰기 패턴 검증, SOT 스키마 검증이 결정론적으로 수행됩니다.

테스트 커버리지: Safety Hook 3종에 대해 131개 자동화 테스트 (output_secret_filter: 44 — 단위 22+Tier3 통합 8+Tier1 통합 9+Tier2 통합 5 / security_sensitive_file_guard: 44 / block_destructive_commands: 43). setup_init.py가 세션 시작 시 전체 검증, setup_maintenance.py가 DC-1~DC-6으로 doc-code 동기화 검증.

워크플로우를 무중단으로 실행하는 모드입니다. (human) 단계를 품질 극대화 기본값으로 자동 승인하고, (hook) exit code 2는 그대로 차단합니다.

• Anti-Skip Guard: 각 단계 완료 시 산출물 파일 존재 + 최소 크기(100 bytes) 검증
• Decision Log: 자동 승인 결정은 autopilot-logs/step-N-decision.md에 기록
• 런타임 강화: Hook 기반 컨텍스트 주입 + 스냅샷 내 Autopilot 상태 보존

상세: AGENTS.md §5.1

프롬프트에 ulw를 포함하면 활성화되는 철저함 강도(thoroughness intensity) 오버레이입니다. Autopilot(자동화 축)과 직교하여 어떤 조합이든 가능합니다.

• I-1. Sisyphus Persistence: 최대 3회 재시도, 각 시도는 다른 접근법. 100% 완료 또는 불가 사유 보고
• I-2. Mandatory Task Decomposition: TaskCreate → TaskUpdate → TaskList 필수
• I-3. Bounded Retry Escalation: 동일 대상 3회 초과 재시도 금지(품질 게이트는 별도 예산 적용)
• Compliance Guard: Python Hook이 3개 강화 규칙의 준수를 결정론적으로 검증 (스냅샷 IMMORTAL 보존)

상세: docs/protocols/ulw-mode.md

워크플로우 각 단계의 산출물이 기능적 목표를 100% 달성했는지 검증하는 다계층 품질 보장 시스템입니다.

• 검증 기준 선행 선언: 워크플로우의 각 단계에 Verification 필드로 구체적·측정 가능한 기준을 Task 앞에 정의
• pACS (predicted Agent Confidence Score): Pre-mortem Protocol 후 F(Factual Grounding), C(Completeness), L(Logical Coherence) 채점. min-score 원칙: pACS = min(F,C,L)
• 행동 트리거: GREEN(≥70) 자동 진행, YELLOW(50-69) 플래그 후 진행, RED(<50) 재작업
• Adversarial Review (L2): @reviewer(코드/산출물 비판적 분석) + @fact-checker(외부 사실 검증) Sub-agent로 독립적 검토. P1 검증(validate_review.py)으로 리뷰 품질 보장
• Team 3계층 검증: L1(Teammate 자기검증) + L1.5(pACS 자기채점) + L2(Team Lead 종합검증 + 단계 pACS)
• 검증 로그: verification-logs/step-N-verify.md, pacs-logs/step-N-pacs.md
• Abductive Diagnosis: 품질 게이트(Verification/pACS/Review) FAIL → 재시도 사이에 3단계 구조화된 진단(P1 사전 증거 수집 → LLM 원인 분석 → P1 사후 검증) 수행. Fast-Path(FP1-FP3)로 결정론적 단축 가능
• 하위 호환: Verification 필드 없는 기존 워크플로우는 Anti-Skip Guard만으로 동작

상세: AGENTS.md §5.3, §5.4, §5.5, §5.6

이 프로젝트의 모든 설계·구현 의사결정에 적용되는 최상위 규칙:

1. 품질 최우선 — 속도, 비용, 작업량보다 최종 결과물의 품질이 유일한 기준
2. 단일 파일 SOT — Single Source of Truth + 계층적 메모리 구조로 데이터 일관성 보장
3. 코드 변경 프로토콜 (CCP) — 코드 변경 전 의도 파악 → 영향 범위 분석 → 변경 설계 3단계 수행. 분석 깊이는 변경 규모에 비례. 코딩 기준점(CAP-1~4): 코딩 전 사고, 단순성 우선, 목표 기반 실행, 외과적 변경
4. 품질 > SOT, CCP — 세 기준이 충돌하면 품질이 우선. SOT와 CCP는 수단이지 목적이 아님

coding-resource/recursive language models.pdf — 장기기억(long-term memory) 구현에 필수적인 이론을 담은 논문입니다. 에이전트가 세션을 넘어 지식을 축적하고 활용하는 메커니즘의 이론적 토대입니다.

이 프로젝트는 Hub-and-Spoke 패턴으로 모든 AI CLI 도구에서 동일한 방법론이 자동 적용됩니다.

Hub (방법론 SOT):

Spoke (도구별 확장):

모든 Spoke 파일의 절대 기준과 설계 원칙은 AGENTS.md와 동일합니다. 차이는 도구별 구현 매핑의 구체성뿐입니다.

이 코드베이스로 만든 개별 프로젝트의 사용법과 혼동하지 마세요. 개별 프로젝트의 매뉴얼은 해당 프로젝트 내에 별도로 존재합니다.