Help us improve
Share bugs, ideas, or general feedback.
Share bugs, ideas, or general feedback.
Share bugs, ideas, or general feedback.
By SeokRae
FDE(Forward Deployed Engineer) 실천 일부를 차용한 AI 코딩 에이전트 하네스 — 현재 등급 FDE-inspired (2-차원 평가). 지원 모드 3/3: 스플릿 🟢, 딥다이브 ✅, 챔피언 🟢. 자기평가 docs/fde-self-evaluation.md 참조.
npx claudepluginhub seokrae/fde-harness스플릿 모드의 매일 끝 한 줄 학습 기록. .harness/daily-ratchet.log 에 추가하고 AGENTS.md promote 후보 안내.
스플릿 모드 sprint 종료 시점의 movable demo 실행 + 가설 검증 기록. .harness/demo-log.md 에 추가하고 다음 사이클 결정 트리거.
현재 진행 중인 spec을 검증 후 완료 처리합니다. Done means 체크리스트를 한 항목씩 확인합니다.
notes/ 의 Discovery 노트를 spec 초안(discovery-drafts/DRAFT-*.md)으로 옮깁니다. 정식 spec 폴더에는 쓰지 않습니다.
챔피언 모드의 transfer 메커니즘. Engineer 가 고객측 champion 에게 도메인·패턴·오픈 큐를 이양하는 양식을 생성합니다.
FDE 딥다이브 모드의 *Discovery 단계* 보조 — 인터뷰·관찰 노트(notes/*.md)를 spec 초안(discovery-drafts/DRAFT-*.md)으로 옮기는 스킬. 사용자가 "노트로 draft 만들어줘", "discovery-drafts", "DRAFT-", "/fde-draft", "인터뷰 노트", "딥다이브 Discovery"를 언급하거나, 프로젝트 루트에 notes/ 폴더가 있는 상태에서 spec 초안화를 시작할 때 자동으로 트리거됩니다.
FDE 챔피언 모드 (6개월~1년+ 사이클) 의 자동 트리거·의식 오케스트레이션. 사용자가 "champion 인수", "Long-term", "6개월 후", "월간 리뷰", "내가 떠난 후", "고객측 챔피언" 을 언급하거나, `graduation/` 폴더가 있는 상태에서 챔피언 의식을 시작할 때 자동으로 트리거됩니다. 스플릿·딥다이브 모드 키워드 감지 시 본 스킬 비활성 권장.
FDE 스플릿 모드 (며칠~2주 사이클) 의 자동 트리거·의식 오케스트레이션. 사용자가 "스프린트", "며칠 안에", "movable demo", "throwaway", "매일 끝", "데일리 ratchet", "/fde-sprint", "/fde-daily", "/fde-demo" 를 언급하거나, `mode: split` frontmatter 가 있는 spec 작업 시 자동으로 트리거됩니다. 딥다이브·챔피언 모드 키워드 감지 시 본 스킬 비활성 권장.
FDE 딥다이브 모드 (1-3개월 사이클) 의 Spec → Plan → Implement → Verify → Ratchet 워크플로우. 사용자가 "spec을 구현해줘", "다음 작업할 spec", "딥다이브 사이클", "specs/ 폴더의 작업"을 언급하거나, 프로젝트 루트에 specs/ 폴더가 있는 작업을 시작할 때 자동으로 트리거됩니다. 스플릿·챔피언 모드 키워드 감지 시 본 스킬 비활성 권장.
Share bugs, ideas, or general feedback.
Own this plugin?
Verify ownership to unlock analytics, metadata editing, and a verified badge.
Sign in to claimOwn this plugin?
Verify ownership to unlock analytics, metadata editing, and a verified badge.
Sign in to claimBased on adoption, maintenance, documentation, and repository signals. Not a security audit or endorsement.
Upstash Context7 MCP server for up-to-date documentation lookup. Pull version-specific documentation and code examples directly from source repositories into your LLM context.
Comprehensive skill pack with 66 specialized skills for full-stack developers: 12 language experts (Python, TypeScript, Go, Rust, C++, Swift, Kotlin, C#, PHP, Java, SQL, JavaScript), 10 backend frameworks, 6 frontend/mobile, plus infrastructure, DevOps, security, and testing. Features progressive disclosure architecture for 50% faster loading.
Access thousands of AI prompts and skills directly in your AI coding assistant. Search prompts, discover skills, save your own, and improve prompts with AI.
Develop, test, build, and deploy Godot 4.x games with Claude Code. Includes GdUnit4 testing, web/desktop exports, CI/CD pipelines, and deployment to Vercel/GitHub Pages/itch.io.
Upstash Context7 MCP server for up-to-date documentation lookup. Pull version-specific documentation and code examples directly from source repositories into your LLM context.
Comprehensive feature development workflow with specialized agents for codebase exploration, architecture design, and quality review
7-Phase Context Engineering plugin: a single pipeline to collect, select, structure, compress, generate, and verify AI context.
착수보고서(Project Charter) 체크리스트 기반 검토 플러그인. PM 표준 기반으로 완성도·모호성·일관성·리스크를 분석한다.
JD(채용공고) 기반 이력서 맞춤 최적화 스킬. JD를 채점 기준표로 분석하고 경험을 PHER 구조로 재구성한다.
Generate self-contained HTML visualizations from documents and data
Obsidian 제텔카스텐 + 프로젝트 문서 관리 플러그인 — capture·study·wiki·lint-wiki·daily·weekly·retro·scaffold·iss·hub·wbs·history·visualize·audit·migrate·search·archive·defuddle·canvas·obsidian-bases
Forward Deployed Engineer 실천 일부를 차용한 AI 코딩 에이전트 하네스 플러그인입니다. Claude Code와 OpenAI Codex 양쪽에서 동일하게 작동합니다.
현재 등급: FDE-inspired (2-차원 평가) — 헌장
docs/fde-criteria.md§ 5.2 기준.지원 모드 (헌장 § 1.4 의 3 모드 모두):
- 스플릿 (며칠~2주 사이클) 🟢 거의 완전 (sprint·daily·demo —
/fde-sprint+/fde-daily+/fde-demo)- 딥다이브 (1~3개월 사이클) ✅ 기본
- 챔피언 (6개월+ 사이클) 🟢 거의 완전 (graduation + 월간 리뷰 —
/fde-graduate+/fde-monthly-review)자기평가 결과·등급 결정 근거·강화 후보는
docs/fde-self-evaluation.md참조.
specs/ 폴더에 사람이 작성한 명세를 AI 에이전트가 읽고 코드로 변환합니다AGENTS.md의 "절대 하지 말 것" 섹션에 누적시켜 같은 실수를 반복하지 않게 합니다 (Ratchet 원리)flowchart TB
subgraph Cycle["🔄 5단계 사이클"]
Plan["/fde-plan<br/>① Discovery + ② Planning"]
Imp[③ Implementation]
Done["/fde-done<br/>④ Verification + ⑤ Ratchet"]
Plan --> Imp --> Done --> Plan
end
Spec[📄 specs/*.md<br/>Echo가 쓰는 계약]
Rules[📜 AGENTS.md<br/>Ratchet으로 자라는 규칙]
Spec --> Plan
Done -. "실패 경험" .-> Rules
Rules -. "다음 세션부터 적용" .-> Plan
style Spec fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,stroke-width:2px
style Rules fill:#dbeafe,stroke:#3b82f6,stroke-width:2px
specs/*.md. Why · What · Done means · Out of scope 4슬롯./fde-plan 이 코드 작성 전 Echo의 명시적 합의 를 강제한다.AGENTS.md. 한 방향으로만 자란다 (제거 금지).4가지 중 하나라도 빠지면 방법론이 작동하지 않습니다.
- 두 역할의 책임 상세 →
/fde-init후 생성되는AGENTS.md의## 두 역할섹션- 개념도 전체 (5단계 사이클·Ratchet·컴포넌트 매핑·설계 근거) → docs/concepts.md
skills/fde-workflow/ — 딥다이브 모드 5단계 워크플로우 (Discovery → Plan → Implement → Verify → Ratchet)skills/discovery-echo/ — 딥다이브 모드의 Discovery 단계 보조 (노트→draft, 5가지 최소 규칙)skills/fde-champion-workflow/ — 챔피언 모드 오케스트레이션 (graduation + 월간 리뷰 + champion 식별)skills/fde-sprint-workflow/ — 스플릿 모드 오케스트레이션 (며칠 sprint + daily + demo)/fde-init — 새 프로젝트에 FDE 폴더 구조 초기화/fde-note <제목> — 새 Discovery 노트를 템플릿으로 생성 (딥다이브 모드)/fde-draft [노트ID] — 노트를 spec 초안으로 옮김 (딥다이브)/fde-spec <제목> — 정식 spec 파일을 템플릿으로 생성 (딥다이브)/fde-plan — 다음 spec의 구현 계획 보고 (코드 작성 없음)/fde-done — 검증 후 완료 처리 및 Ratchet 학습/fde-graduate <champion> — 챔피언 모드 transfer (Long-term 사용 후 고객측 champion 인수)/fde-monthly-review [YYYY-MM] — 챔피언 모드 월간 리듬 의식/fde-sprint <제목> [며칠] — 스플릿 모드 sprint spec 생성 (deadline 강제)/fde-daily [학습] — 스플릿 모드 매일 끝 한 줄 학습 기록/fde-demo — 스플릿 모드 sprint 종료 demo + 가설 검증templates/): spec·note·AGENTS·graduation·monthly-review·spec-sprint·daily-ratchethooks/post-tool-use.json): Edit/Write 직후 사용자 프로젝트의 ./test.sh 자동 실행 (없으면 no-op). 이 레포 자체도 ./test.sh 를 갖고 있어 fde-harness 의 PostToolUse hook 을 dogfood 한다 (검증 항목은 test.sh 참조)..mcp.json): filesystem, git (최소 구성)# 방법 1: 마켓플레이스를 통한 설치 (이 리포지토리가 GitHub에 있을 경우)
/plugin marketplace add SeokRae/fde-harness
/plugin install fde-harness
# 방법 2: 로컬 설치
git clone https://github.com/SeokRae/fde-harness ~/.claude/plugins/fde-harness
# Claude Code 재시작
# 로컬 마켓플레이스에 등록
mkdir -p ~/.agents/plugins
cp -r ./fde-harness ~/.agents/plugins/
# ~/.agents/plugins/marketplace.json 에 항목 추가
codex plugin marketplace add ~/.agents/plugins
또는 ~/.codex/config.toml 에 직접 추가:
[[plugins]]
name = "fde-harness"
path = "/path/to/fde-harness"
enabled = true
1. 프로젝트 루트에서 /fde-init 실행
→ specs/, notes/, discovery-drafts/, .harness/, AGENTS.md 생성
2. AGENTS.md를 프로젝트 도메인에 맞게 수정 (도메인 용어, 코딩 규칙 등)
3. /fde-spec 로그인 기능 실행
→ specs/001-로그인-기능.md 생성
4. spec 파일의 What/Why/Done means 채우기
5. /fde-plan 실행
→ AI가 구현 계획 보고, 사용자 승인 대기
6. "진행해" 응답
→ AI가 계획대로만 구현
7. /fde-done 실행
→ Done means 체크리스트 검증, 통과 시 done.log 기록
→ 일부 실패 시 4가지 분기(implementation-retry/spec-revise/split-spec/reject) 중 결정 → failure-log 기록
→ 실패 경험이 있었다면 AGENTS.md에 Ratchet 규칙 추가
1. /fde-init (Track A 와 동일)
2. /fde-note 첫-고객-인터뷰
→ notes/001-첫-고객-인터뷰.md 빈 양식 생성
3. 인터뷰 진행 → 사람이 직접 노트 작성 (AI는 읽기만)
4. /fde-draft
→ discovery-echo 스킬이 notes/001 → discovery-drafts/DRAFT-001-*.md 초안 생성
→ 모든 줄에 (notes/...) 출처 인용, 빈 슬롯은 Open questions 로 외화
5. 사람이 DRAFT 검토 → 만족스러우면 본문을 specs/001-*.md 로 직접 이동
(AI는 specs/ 폴더에 쓰지 않음 — 사람의 승인 경계)
6. 이후 Track A 의 5~7 단계와 동일 (/fde-plan → 구현 → /fde-done)
Discovery 트랙은 5가지 최소 규칙으로 AI 추론을 강하게 제약합니다 (노트에 있는 것만 사용 / 모든 줄에 출처 / Why 는 명시된 가치만 / 빈 자리는 Open questions / 정식 spec 폴더와 물리적 분리). 상세는
skills/discovery-echo/SKILL.md참조.