By myrtlepn
Orchestrate AI agents as a non-coding PM to deliver software: capture requirements, generate plans/specs, delegate implementation/debug/review to Claude/Codex/Gemini subagents in git worktrees, track via dashboard, and merge via natural language /mst commands.
npx claudepluginhub myrtlepn/gran-maestro --plugin mstAnalysis Squad의 Design Wing 멤버. 시스템 아키텍처, API 설계, 모듈 경계, 의존성 방향을 설계합니다.
> **DEPRECATED**: 이 파일은 스킬로 전환되었습니다. `skills/feedback-composer/SKILL.md`를 참조하세요.
> ⚠️ **대체됨**: Phase 2 구현 요청은 `templates/impl-request.md`를 사용합니다.
> "I am the Maestro — I conduct, I don't code."
> **DEPRECATED**: 이 파일은 스킬로 전환되었습니다. `skills/schema-designer/SKILL.md`를 참조하세요.
> **DEPRECATED**: 이 파일은 스킬로 전환되었습니다. `skills/ui-designer/SKILL.md`를 참조하세요.
완료된 결과물을 최종 수락합니다 (Phase 3 → Phase 5). Worktree를 감지된 base 브랜치에 머지하고 정리합니다. 사용자가 '수락', '머지', '최종 수락'을 말하거나 /mst:accept를 호출할 때 사용. 기본적으로 /mst:approve에서 자동 호출되며, workflow.auto_accept_result=false 시 수동 사용.
프로젝트 목표 + 설계 문서(objective.md)를 JTBD 기반 Q&A로 생성하고, 실행 전 검토 가능한 플래닝 세션을 초기화합니다.
스펙을 승인하고 실행을 시작합니다. 사용자가 '승인', '진행해', 'OK 진행'을 말하거나 /mst:approve를 호출할 때 사용. Gran Maestro 워크플로우 내에서만 의미 있으며, 일반적인 확인 응답에는 사용하지 않음.
세션 아카이브를 관리합니다. 오래된 ideation/discussion/request/capture 항목을 압축 보관하고, 아카이브 현황 조회/복원/삭제를 수행합니다. 사용자가 '아카이브', '정리', '세션 정리'를 말하거나 /mst:archive를 호출할 때 사용.
요청 또는 태스크를 취소하고 worktree를 정리합니다. 사용자가 '취소', '중단', '그만'을 말하거나 /mst:cancel을 호출할 때 사용.
Claude CLI를 호출하여 코드 작업을 실행합니다. 사용자가 '클로드로 실행', '클로드 서브에이전트'를 말하거나 /mst:claude를 호출할 때 사용. Gran Maestro 워크플로우 내 claude-dev 태스크 디스패치는 이 스킬을 경유합니다.
세션을 일괄 정리합니다. ideation/discussion/debug/plans은 최근 N개만 유지하고, completed requests를 최소 유지 갯수 이상 아카이브하며, 오래된 활성 requests는 사용자 선택으로 정리합니다. 사용자가 '정리', '클린업', '청소'를 말하거나 /mst:cleanup을 호출할 때 사용.
Codex CLI를 호출하여 코드 작업을 실행합니다. 사용자가 '코덱스 실행', '코덱스로', '코드 작업'을 말하거나 /mst:codex를 호출할 때 사용. Gran Maestro request 워크플로우(--trace 모드 포함)에서 단일 진입점 역할. discussion/ideation/debug/explore/plan-review의 병렬 dispatch에서는 Bash 직접 호출을 사용합니다.
로컬 대시보드 서버를 시작하거나 엽니다. 사용자가 '대시보드', '대시보드 열어', '모니터링'을 말하거나 /mst:dashboard를 호출할 때 사용. 서버 재시작은 --restart 플래그 사용. CLI 터미널 상태 확인에는 /mst:list 또는 /mst:inspect를 사용.
설정된 AI 에이전트들이 병렬로 버그를 조사하고 종합 리포트를 생성합니다. 사용자가 '디버그', '버그 찾아줘', '문제 분석'을 말하거나 /mst:debug를 호출할 때 사용. 1회성 의견 수집은 /mst:ideation을, 합의 토론은 /mst:discussion을 사용.
설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. 사용자가 '토론', '합의', '디스커션'을 말하거나 /mst:discussion를 호출할 때 사용. 1회성 의견 수집은 /mst:ideation 사용.
에이전트들이 코드베이스를 백그라운드로 자율 탐색해 원하는 정보를 찾아옵니다. 사용자가 '탐색', '코드 찾아줘', '어디 있어'를 말하거나 /mst:explore를 호출할 때 사용.
리뷰 결과를 분석해 외주 에이전트가 한 번에 수정할 수 있는 정밀하고 실행 가능한 피드백 문서를 작성하는 템플릿 스킬. PM Conductor가 변수를 치환하여 /mst:codex로 실행.
Gran Maestro 워크플로우 내에서 수동 피드백을 제공합니다 (Phase 4). 사용자가 진행 중인 요청에 대해 '피드백'을 말하거나 /mst:feedback을 호출할 때 사용. 일반적인 코드 수정 요청이나 워크플로우 외부의 '수정해줘', '변경해줘'에는 사용하지 않음.
.gran-maestro/의 stale plan/request/intent 리포트를 출력합니다. /mst:gardening 호출 시 mst.py gardening scan을 실행해 결과를 그대로 중계합니다.
Gemini CLI를 호출하여 대용량 컨텍스트 작업을 실행합니다. 사용자가 '제미니 실행', '제미니로', '대용량 분석'을 말하거나 /mst:gemini를 호출할 때 사용. Gran Maestro request 워크플로우(--trace 모드 포함)에서 단일 진입점 역할. discussion/ideation/debug/explore/plan-review의 병렬 dispatch에서는 Bash 직접 호출을 사용합니다.
완료된 요청의 이력을 조회합니다. 사용자가 '이력', '히스토리', '완료된 요청'을 말하거나 /mst:history를 호출할 때 사용. 활성 요청 목록은 /mst:list를, 특정 요청 상세 상태는 /mst:inspect를 사용.
MST HUD statusline 래퍼를 설치합니다. 기존 statusLine.command를 백업하고 MST 래퍼로 교체합니다. 사용자가 'HUD 설치', 'statusline 설치', '/mst:hud-install'을 호출할 때 사용.
태스크 우선순위 및 실행 순서를 변경합니다. 사용자가 '우선순위 변경', '순서 변경', '먼저 실행'을 말하거나 /mst:priority를 호출할 때 사용. 태스크 상태 확인에는 /mst:inspect를, 태스크 취소에는 /mst:cancel을 사용.
미완료 요청을 복구하고 마지막 Phase부터 재개합니다. 사용자가 '복구', '재개', '이어서', '계속해줘'를 말하거나 /mst:recover를 호출할 때 사용. 새 요청 시작에는 /mst:request를 사용. queue(pending.ndjson) 기반 단일 pop 재진입은 /mst:resume을 사용하며, mst-loop wrapper가 이 경로를 호출합니다.
요구사항을 분석하고 구현 스펙(spec.md)을 작성합니다. 실행 승인은 /mst:approve로 별도 진행합니다. 사용자가 '구현해줘', '만들어줘', '개발해줘', '추가해줘'를 말하거나 /mst:request를 호출할 때 사용.
Gran Maestro workflow queue에서 다음 액션 하나를 pop하여 실행하는 단일 재진입 진입점. mst-loop wrapper에서 claude -p /mst:resume 한 줄로 호출됨. queue가 비어 있으면 즉시 종료.
구현 완성도를 반복 검토합니다. AC 충족 여부 검증 + 병렬 코드/아키텍처/UI 리뷰 수행. 갭 발견 시 태스크 자동 추가 후 재실행. approve 루프 내에서 자동 호출되거나 /mst:review REQ-NNN으로 직접 실행 가능.
DB 스키마, 데이터 모델, ERD, 마이그레이션 계획을 설계하는 Design Wing 템플릿 스킬. PM Conductor가 변수를 치환하여 /mst:codex로 실행.
Gran Maestro 설정을 조회하거나 변경합니다. 사용자가 '설정', '설정 변경', '환경 설정'을 말하거나 /mst:settings를 호출할 때 사용. 모드 전환에는 /mst:on 또는 /mst:off를 사용.
Chrome Extension(UI Picker)을 안정 경로에 복사하고 Load Unpacked 방식으로 설치하도록 안내합니다. Extension 안정 경로 복사, chrome://extensions 페이지 오픈, 절대 경로 표시, 클립보드 복사, Dashboard 서버 연결 확인을 순서대로 실행합니다. 사용자가 'Extension 설치', '크롬 확장 설정', '/mst:setup-extension'를 호출할 때 사용.
Codex CLI 프로젝트에 oh-my-codex(OMX)를 설치·초기화·gitignore 등록·AGENTS.md 주입하는 4단계 자동화를 수행합니다. 사용자가 'OMX 설치', 'oh-my-codex 설정', '/mst:setup-omx'를 호출할 때 사용.
Stitch SDK를 사용해 UI 화면을 설계합니다. 명시적 디자인 요청, 새 화면 추가, 전체 디자인 변경 시 사용.
화면 설계, 컴포넌트 구조, 인터랙션 흐름, 디자인 시스템을 설계하는 Design Wing 템플릿 스킬. PM Conductor가 변수를 치환하여 /mst:codex로 실행.
MST HUD statusline 래퍼를 제거하고 백업된 원래 statusLine.command를 복원합니다. 사용자가 'HUD 제거', 'statusline 복원', '/mst:hud-uninstall'을 호출할 때 사용.
설정된 AI 팀원들의 의견을 병렬 수집하고 종합 토론합니다. 사용자가 '아이디어', '브레인스토밍', '의견 수렴'을 말하거나 /mst:ideation을 호출할 때 사용. 구현 전 다각도 분석이 필요할 때 독립적으로 실행.
특정 요청의 상세 상태를 표시합니다. 사용자가 '상세 상태', '자세히 보여줘', '상태 확인'을 말하거나 /mst:inspect를 호출할 때 사용. 전체 목록은 /mst:list를 사용.
기능 의도(Intent) 문서를 자연어로 빠르게 생성/조회/수정/삭제합니다. 사용자가 'intent', '의도 저장', '의도 조회'를 말하거나 /mst:intent를 호출할 때 사용.
모든 요청 및 태스크의 현황 목록을 표시합니다. 사용자가 '현황', '상태 보여줘', '목록'을 말하거나 /mst:list를 호출할 때 사용. 특정 요청의 상세 상태는 /mst:inspect를 사용.
Maestro 모드를 비활성화합니다. 사용자가 '마에스트로 꺼', '지휘자 모드 끝'을 말하거나 /mst:off를 호출할 때 사용. 요청 취소에는 /mst:cancel을 사용.
Maestro 모드를 활성화합니다. 사용자가 '마에스트로 켜', '마에스트로 시작', '지휘자 모드'를 말하거나 /mst:on을 호출할 때 사용. 새 요청 시작은 /mst:request를 사용 (자동 부트스트래핑 포함).
captures/ 큐에서 자연어로 항목을 선택하고, 변경 요청 시 /mst:plan --from-picks로 자동 전환합니다.
문서 작성을 위한 전용 플래닝 스킬. 다양한 소스 조사 → 구조화/정제 → 팩트체크 검증의 반복 루프로 문서 plan을 수립합니다.
"I am the Maestro — I conduct, I don't code."
AI에게 모호한 요청을 던지면 빠르게 엉뚱한 결과가 나옵니다. 필요한 건 코드를 짜기 전, AI와 함께 계획을 세우는 단계입니다. Gran Maestro는 그 계획 수립 단계에서 AI를 사고 파트너로 만들고, 검증된 계획을 자동으로 구현까지 이어주는 plan 중심 end-to-end AI 오케스트레이션 플랫폼입니다.
/plugin marketplace add myrtlepn/gran-maestro

Q&A 계획 수립 | 다각도 브레인스토밍 | 팀 토론 | UI 시각화 | 코드 탐색
가장 중요한 것은 계획입니다. 기존 스펙 문서나 PRD는 작성과 구현 사이에 단절을 만듭니다. 문맥이 끊긴 채 구현에 들어가면, 시간과 집중과 신뢰를 함께 잃습니다. Gran Maestro는 계획 → 스펙 작성 → 구현 → 검증 → 머지의 전 과정을 하나의 흐름으로 연결합니다.
/mst:plan은 코드를 짜는 대신 핵심 결정을 질문으로 꺼냅니다. 답변이 돌아올 때마다 다음 질문이 구체화되어, 모호했던 요청이 실행 가능한 플랜으로 정제됩니다. 막히면 AI 팀이 다각도로 의견을 모으고(ideation), 합의에 도달할 때까지 토론합니다(discussion).
> /mst:plan "로그인 화면 개선해줘"
[PM] 두 가지 결정이 필요합니다:
1. 소셜 로그인을 추가할까요, 기존 폼을 개선할까요?
2. 세션 유지는 JWT로 바꿀까요?
> 막히면 ideation으로 AI 팀의 의견을 모을 수 있습니다.
텍스트만으로 합의하면 빈칸이 남습니다 — 화면은 Stitch로 즉석 시각화하고, 완성된 플랜은 다중 AI가 역할별로 검토합니다(Plan Review). 검증된 플랜은 /mst:request로 구현 스펙이 되고, /mst:approve로 Codex와 Gemini 개발팀에 전달되어 자동으로 구현됩니다. 구현이 끝나면 /mst:review가 AC 기준으로 검증하고, /mst:accept로 머지까지 완료됩니다. 대시보드에서 진행 상태와 근거를 실시간으로 확인할 수 있습니다. 아래 Quick Start에서 바로 시작하세요.
사전 요구사항: Claude Code(v1.0.33 이상), Codex CLI, Gemini CLI — 멀티 에이전트 구현에 사용됩니다.
/plugin marketplace add myrtlepn/gran-maestro
/plugin install mst@gran-maestro
# 1. plan으로 상세화 → request로 스펙 생성
/mst:plan 로그인 화면 개선 # → PLN-001
/mst:request --plan PLN-001 # → REQ-001
# 2. 또는 바로 request (plan + spec 한번에)
/mst:request 대시보드 오류 수정 # → REQ-002
# 3. 스펙 확인 후 승인
/mst:list
/mst:approve REQ-001 REQ-002
상세 설치 가이드: docs/quick-start.md
0.54.x 주요 업데이트:
/mst:plan·/mst:agile-plan의 D3 Gate 직전과 /mst:request의 질문 생성 직전에, 독립 에이전트가 plan/objective를 적대적으로 검토해 사용자가 놓친 엣지케이스·빠진 흐름·페르소나/NFR/통합 gap을 찾아 DoD/AC에 보강합니다. 대시보드 Settings 탭 "적대적 검토" 섹션에서 전체/perspective별 on/off가 가능하고, config로는 agile.adversarial_review.enabled=false로 끌 수 있습니다./mst:intent)/mst:gardening)/mst:picks로 선택하여 plan으로 전환할 수 있습니다35개 이상의 스킬을 제공합니다.
핵심 실행 체인
| 기능 | 명령 | 용도 |
|---|---|---|
| Q&A 계획 수립 | /mst:plan | 질문으로 요구사항 정제, 검증된 플랜 생성 |
| 구현 스펙 작성 | /mst:request | 플랜을 구현 가능한 스펙(spec.md)으로 변환 |
| 스펙 승인 & 실행 | /mst:approve | 스펙 검증 후 Codex/Gemini 개발팀에 자동 전달 |
| AC 검증 리뷰 | /mst:review | 다중 AI가 수락 조건 기준으로 병렬 검증 |
| 머지 & 정리 | /mst:accept | worktree 머지 + 정리 완료 |
협업 & 분석
| 기능 | 명령 | 용도 |
|---|---|---|
| 다각도 브레인스토밍 | /mst:ideation | AI 팀이 병렬로 의견 수집, PM이 종합 |
| 팀 토론 | /mst:discussion | 합의에 도달할 때까지 반복 토론 |
| 버그 조사 | /mst:debug | 3 AI가 병렬로 버그 조사, 종합 리포트 |
| 기능 의도 관리 | /mst:intent | JTBD 기반 의도 저장·추적·검증 |
도구 & 유틸리티
| 기능 | 명령 | 용도 |
|---|---|---|
| UI 시각화 | /mst:stitch | Stitch로 UI 목업 즉석 생성 |
| 코드 탐색 | /mst:explore | 코드베이스 자율 탐색, 스펙 근거 확보 |
| 캡처 관리 | /mst:picks | Chrome Extension 캡처 선택 → plan 전환 |
| 대시보드 | /mst:dashboard | 대시보드 서버 시작/관리 |
| 정리 리포트 | /mst:gardening | stale plan/request/intent 자동 감지 |
전체 스킬 목록: docs/skills-reference.md
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심화
레퍼런스
MIT License — 자세한 내용은 LICENSE를 참조하세요.
Agent-optimized development orchestrator with parallel task execution and workflow enforcement
Uses power tools
Uses Bash, Write, or Edit tools
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Structured project planning and execution through brainstorm, spec, and build phases across three execution tiers: sequential, delegated sub-agents, and full agent teams
AI-powered cascading development framework with design document system and multi-agent collaboration. Breaks down projects into Features (Mega Plan), Features into Stories (Hybrid Ralph), with auto-generated technical design docs, dependency-driven batch execution, Git Worktree isolation, and support for multiple AI agents (Codex, Amp, Aider, etc.).
Skills for AI agent orchestration - memory search, code graph queries, documentation search, inter-agent messaging, and task planning
Multi-agent team orchestration for parallel task execution, research, and implementation
Ultra-compressed communication mode. Cuts ~75% of tokens while keeping full technical accuracy by speaking like a caveman.