CS-plan

CS-plan - TDD + Clean Architecture 코딩 플랜 생성

개요

plan-lead 에이전트가 4개의 전문 Claude AI 에이전트 팀을 조율하여 TDD + Clean Architecture 기반의 즉시 실행 가능한 코딩 플랜을 생성합니다.

main context는 plan-lead 하나만 스폰하고, plan-lead가 팀 오케스트레이션 전체를 담당합니다. 이 방식으로 main context에 4개 에이전트의 raw output이 누적되지 않아 토큰 효율이 높습니다.

사용법

/CS-plan "기능 설명"
/CS-plan --lang typescript "기능 설명"
/CS-plan --output docs/plans "기능 설명"
/CS-plan --lang python --output src/plans "기능 설명"

실행 프로토콜

Step 1: 인자 파싱

입력값에서 다음을 추출합니다:

FEATURE  = 큰따옴표 안의 텍스트, 또는 옵션 제외 나머지 텍스트
LANG     = --lang [언어] (미지정 시 "미지정 (plan-lead가 코드베이스에서 추론)")
OUTPUT   = --output [경로] (미지정 시 ".tdd-plans")

기능 설명이 없으면 사용자에게 요청 후 중단:

❓ 플랜을 생성할 기능을 설명해주세요.
예: /CS-plan "사용자 인증 시스템 (이메일+비밀번호, JWT)"

Step 2: 시작 안내 출력

🚀 CS-plan TDD Clean Planner 시작
📋 기능: [FEATURE]
🌐 언어: [LANG 또는 "자동 감지"]
📁 출력: [OUTPUT]/

plan-lead 에이전트가 4개 전문 에이전트 팀을 조율합니다...

cmux 환경: 진행 상황 표시

if [ -n "$CMUX_SOCKET_PATH" ]; then
  cmux set-status "cs-plan" "running" --icon "gear"
  cmux set-progress 0.1 --label "CS-plan 시작: plan-lead 스폰 중..."
fi

Step 3: plan-lead 에이전트 스폰

다음과 같이 plan-lead를 단일 Task로 스폰합니다:

Task(
  subagent_type: "general-purpose",
  name: "plan-lead",
  model: "sonnet",
  prompt: "당신은 CS-plan의 plan-lead입니다. 아래 컨텍스트로 플랜을 생성하세요.

FEATURE: [FEATURE]
LANG: [LANG]
OUTPUT_DIR: [OUTPUT]

plan-lead.md 프로토콜을 따라 4개 에이전트 팀을 오케스트레이션하고 PLAN.md를 생성하세요."
)

plan-lead가 4개 에이전트 조율, 파일 생성, PLAN.md 합성을 모두 처리합니다. plan-lead 완료 후 완료 결과를 사용자에게 전달합니다.

# cmux 환경: 완료 알림
if [ -n "$CMUX_SOCKET_PATH" ]; then
  cmux set-progress 1.0 --label "PLAN.md 생성 완료"
  cmux notify --title "CS-plan 완료" --body "PLAN.md 생성됨 — [FEATURE]"
  cmux set-status "cs-plan" "done" --icon "checkmark"
fi

에러 처리

• 기능 설명 없음: 사용자에게 입력 요청 후 중단
• plan-lead 실패: 에러 메시지와 함께 수동 실행 방법 안내

CS-plan v1 노하우

• 토큰 효율: plan-lead가 하위 에이전트 결과를 자체 context에서 처리 → main context 오염 없음
• 언어 미지정 시: plan-lead가 코드베이스 컨텍스트에서 자동 추론
• VERSION 파일: 새 학습이 추가될 때마다 /experiencing version-up plan 으로 버전 증가

2. PLAN.md에 디자인 시스템 영향도 섹션 추가 (gstack /plan-design-review 학습, 2026-04-13)

• 상황: 현재 PLAN.md는 TDD + 아키텍처 중심. UI 컴포넌트가 포함된 기능에서 디자인 영향이 누락됨.
• 발견: gstack /plan-design-review는 각 디자인 차원(타이포그래피, 색상, 공간, 인터랙션, 반응형)을 0-10으로 평가 후 플랜을 수정. 코딩 전에 디자인 문제를 잡는 것이 훨씬 저렴.
• 교훈: plan-lead가 PLAN.md 생성 시 "## 디자인 시스템 영향도" 섹션 추가. 기능이 UI 컴포넌트를 포함하면 영향받는 디자인 토큰, 컴포넌트 상태, 반응형 분기점 명시.

3. 범위 과대 설계 방지를 위한 강제 질문 (gstack /office-hours 학습, 2026-04-13)

• 상황: plan-lead가 기능 설명을 받으면 즉시 full plan을 생성. 과대 설계 위험 있음.
• 발견: gstack /office-hours는 "이 기능이 정말 필요한가?", "더 단순한 대안은?" 같은 forcing questions를 먼저 던져 범위를 검증함. 이를 통해 불필요한 복잡성을 사전에 제거.
• 교훈: plan-lead 프로토콜에 Step 0 추가: 기능 설명 수신 직후 1개의 반론 질문 생성 (예: "이 기능의 MVP 버전은 무엇인가요?"). 사용자가 답변 후 플랜 생성 진행.

4. 빌드 검증 시 pre-existing 에러와 신규 에러 구분 (2026-04-17)

• 상황: subagent가 bun run build 실행 시 rollup native 모듈 에러 발생
• 발견: 에러가 이번 변경과 무관한 기존 환경 문제였음. subagent가 DONE_WITH_CONCERNS로 보고하여 혼동 없이 진행 가능했음.
• 교훈: 빌드 검증 실패 시 git diff로 변경 범위 확인 후 pre-existing 에러 여부 판단. subagent는 DONE_WITH_CONCERNS로 명확히 구분하여 보고해야 함.

5. 플랜 생성 전 Think-Before-Coding 프리플라이트 (Karpathy 학습, 2026-04-20)

• 상황: 기능 설명이 모호한 채로 플랜을 생성하면 4개 에이전트가 서로 다른 가정 위에서 설계함
• 발견: Karpathy의 "Think Before Coding" — 구현 전 모호성을 명시적으로 드러내고 정리해야 함. "if 200 lines could be 50, rewrite it" 원칙: 플랜이 과도하게 복잡하면 단순화 질문을 먼저 던져야 함.
• 교훈: plan-lead Step 1(인자 파싱) 직후, 기능 설명의 모호성 평가(명확/보통/모호). 모호하면 AskUserQuestion으로 명확화 질문 1회. 명확하면 스킵.

6. 아키텍처 선택 체크포인트 (bkit checkpoint 패턴 학습, 2026-04-20)

• 상황: plan-lead가 아키텍처 옵션 없이 단일 설계만 생성하여 사용자가 방향 조정 기회를 놓침
• 발견: bkit Checkpoint 3 패턴 — Design 단계에서 Minimal/Clean/Pragmatic 3가지 옵션을 제시하고 사용자가 선택하게 함. 선택 후 해당 방향으로 깊게 들어감.
• 교훈: arch-designer가 결과 제출 시 "핵심 설계 결정 1가지 + 대안 접근법 1개" 명시. plan-lead가 이를 요약해 사용자 확인 후 checklist-builder로 진행.

7. 부가 기능(히스토리/로그) 저장 실패는 메인 작업을 블로킹 금지 (2026-04-21)

• 상황: push 히스토리 스냅샷 저장 기능을 push 흐름에 삽입. 스냅샷 실패 시 push 자체가 롤백되는 설계 위험.
• 발견: push_snapshots 테이블 저장을 try-catch로 감싸고 에러를 삼키는 non-blocking 패턴 적용. 히스토리 부재 = 복원 불가이지, 데이터 유실이 아님. 메인 작업(push)은 반드시 완료되어야 함.
• 교훈: 플랜 설계 시 부가 기능(히스토리, 감사 로그, 통계 기록)은 항상 non-blocking으로 분리. try { await sideEffect() } catch {} 패턴을 명시적으로 문서화. 스냅샷 테이블은 (table_name, device_id) 복합 키로 도메인+기기 격리, 쓰기 시 MAX_SNAPSHOTS 초과분 즉시 prune-on-write.

8. Notion child_page 2-depth API 탐색 패턴 (2026-04-23)

• 상황: Notion 페이지에서 테이블 데이터를 가져오려 했으나 직접 table 블록이 아닌 child_page 블록 안에 테이블이 있어 1회 API 호출로 데이터를 얻지 못함.
• 발견: Notion 페이지 구조가 parent → child_page → table 2-depth인 경우, GET /blocks/{parent_id}/children로 child_page 블록 ID를 얻고, 다시 GET /blocks/{child_page_id}/children으로 table 블록을 얻어야 함. 1회 API 호출로 가정하면 데이터 없음 → 빈 결과.
• 교훈: Notion 데이터 소스 플랜 수립 시 "페이지 구조 depth 확인" 단계 추가. child_page 블록 타입이 나오면 자동으로 한 단계 더 내려가는 순회 로직 설계.