discussion

maestro:discussion

설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. PM(Claude)이 사회자 역할로 발산점을 식별하고 수렴을 유도합니다. Maestro 모드 활성 여부에 관계없이 사용 가능합니다.

ideation과의 차이

	ideation	discussion
목적	다양한 관점 수집 (발산)	합의 도달 (수렴)
라운드	1회	N회 반복
종료 조건	PM 종합 완료	참여자 합의 또는 max rounds
출력	synthesis.md	consensus.md

실행 프로토콜

경로 규칙 (MANDATORY): 이 스킬의 모든 .gran-maestro/ 경로는 절대경로로 사용합니다. 스킬 실행 시작 시 PROJECT_ROOT를 취득하고, 이후 모든 경로에 {PROJECT_ROOT}/ 접두사를 붙입니다.

PROJECT_ROOT=$(pwd)

{PLUGIN_ROOT}는 이 스킬의 "Base directory"에서 skills/{스킬명}/을 제거한 절대경로입니다. 상대경로(.claude/...)는 절대 사용하지 않습니다.

Step 1: 초기화

1. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 디렉토리 존재 확인, 없으면 생성
2. 새 세션 ID 채번 (DSC-NNN):
   • 스크립트 우선: python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py counter next --type dsc → 출력 ID 사용
   • Fallback (counter.json 기반):
     • {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/counter.json 파일 Read
     • 파일 존재 시: next_id = last_id + 1
     • 파일 미존재 시 (최초 또는 복구): a. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 하위의 기존 DSC-* 디렉토리 스캔 b. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/archive/ 내 discussion-* tar.gz 파일명에서 ID 범위 추출 (예: discussion-DSC001-DSC006-*.tar.gz → max 6) c. 모든 소스에서 최대 번호 결정 → counter.json 생성: { "last_id": {max_number} } d. next_id = last_id + 1
     • counter.json 업데이트: { "last_id": {next_id} }
3. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/ 디렉토리 생성 (NNN은 3자리 zero-padded)
4. session.json 작성:

⏱️ 타임스탬프 취득 (MANDATORY): TS=$(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py timestamp now) 위 명령 실패 시 폴백: python3 -c "from datetime import datetime, timezone; print(datetime.now(timezone.utc).isoformat())" 출력값을 created_at 필드에 기입한다. 날짜만 기입 금지.

{
  "id": "DSC-NNN",
  "topic": "{사용자 주제}",
  "source_ideation": "{IDN-NNN 또는 null}",
  "focus": "{focus 또는 null}",
  "status": "analyzing",
  "max_rounds": "{Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.default_max_rounds) 출력값}",
  "current_round": 0,
  "created_at": "{TS — mst.py timestamp now 출력값}",
  "dispatch_started_at": null,
  "participants": [
    { "key": "architect(codex)", "role": "architect", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "ux(codex)", "role": "ux", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "security(codex)", "role": "security", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "architecture(gemini)", "role": "architecture", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "gemini", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "cost(gemini)", "role": "cost", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "gemini", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "risk(claude)", "role": "risk", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "claude", "started_at": null, "completed_at": null }
  ],
  "critics": {
    "claude": { "status": "pending", "provider": "claude" }
  },
  "critic_count": 1,
  "participant_config": { "codex": 3, "gemini": 2, "claude": 1 },
  "rounds": []
}

participants는 config의 discussion.agents를 읽어 생성합니다.

participants 동적 생성 규칙

1. 각 provider(codex, gemini, claude)의 count 읽기
2. count == 1 → key는 {role}(provider) 형태
3. count > 1 → role 키를 순차 생성, {role}(provider) 형태 유지
4. 각 항목에 provider 필드 기록
5. 합계 검증: 2~7명, 위반 시 에러 후 중단
6. count == 0 → 해당 provider 완전 skip

participants 키 없으면 기본값 { codex:1, gemini:1, claude:1 } 사용.

Step 1.5: PM 역할 배정

PM이 주제/포커스를 분석해 participants 수만큼 관점을 배정하고 critics를 결정합니다.

• Codex/Gemini/Claude 강점에 맞춰 관점 배정
• Critic 규칙: Claude 1명+ → Claude 우선, Claude 0명 → Codex → Gemini. critic_count 2 → 2명 배정

session.json에 participants, critics, critic_count, participant_config, status: "initializing" 기록.

AUTO-CONTINUE 원칙 (CRITICAL)

• 백그라운드 작업 완료 시 사용자에게 확인 질문 금지
• 모든 단계는 사용자 입력 없이 자동 진행
• 모든 호출이 모두 완료되면 즉시 다음 step 진행
• Step 4e 종료 판단은 PM이 자율적으로 처리
• 최종 사용자 보고는 Step 6에서만
• ⚠️ Step 4c 건너뜀 금지: critic_count > 0이면 opinions 수집 후 반드시 Critic 평가 수행

프롬프트 파일 생성 원칙 (CRITICAL)

shared-context.md는 단독 Write, 프롬프트 파일은 단일 combined 파일 Write → 스크립트 split 패턴을 사용합니다:

• session.json, shared-context.md 작성은 기존대로 단일 응답 내 Write 처리
• 프롬프트 파일(N+M개)은 prompts/combined-prompts.txt 1개에 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 모두 포함
• combined-prompts.txt Write 직후 python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts 실행

Step 2: 초기 의견 수집

IDN-NNN 입력 시: ideation 의견 파일들을 rounds/00/{participant.key}.md로 복사 → Step 4 진입

새 주제인 경우:

1. Dispatch 프롬프트 조립 — feature flag 분기

   config 확인:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get prompt_builder.enabled prompt_builder.fallback_on_error
   

   (a) prompt_builder.enabled=true (하이브리드 JSON 경로, 권장)

   1. shared-context.md 본문을 .gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md로 Write (기존 shared-context.md와 동일 내용, tmp 복사본)
   2. dispatch-input.json을 아래 스키마로 Write:

      {
        "format": "mst.dispatch",
        "schema_version": 1,
        "common": {
          "topic": "{DSC-NNN 주제}",
          "constraints": ["..."],
          "reference_context_file": ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
        },
        "tasks": [
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask": "핵심 질문 1~3개 ≤200자"},
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask_file": ".gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md"}
        ]
      }
      

      • format: "mst.dispatch", schema_version: 1
      • common: topic, constraints[], reference_context_file: ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
      • tasks[]: 각 participant/critic마다 {role: "{participant.key}", angle: "{perspective}", ask: "...≤200자"} 또는 ask_file: "..."}
      • 200자 초과 질문은 .gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md로 Write 후 ask_file 경로 참조
   3. CLI 호출:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py prompt build \
        --input {absolute_path}/dispatch-input.json \
        --out-dir {absolute_path}/rounds/00/prompts \
        --sid {session_id}
      

   4. 성공 시 생성된 rounds/00/prompts/combined-prompts.txt를 기존대로 session split-prompts로 분할:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
      

      → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성
   5. 실패 시 (exit != 0) → (b) fallback 경로로 자동 전환

   (b) prompt_builder.enabled=false 또는 CLI fallback (기존 직접 조립 경로)

   단일 응답에서 동시 Write 후 split 실행:

   • rounds/00/shared-context.md — 주제 배경 + 핵심 논점
   • rounds/00/prompts/combined-prompts.txt — N+M개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함 (participant N개 + critic M개, 아래 포맷 그대로 적용)

   combined-prompts.txt Write 완료 직후:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
   

   → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성

   fallback 규약 (MANDATORY)

   (a) 경로 실행 중 mst.py prompt build가 exit 2/3 등 실패 반환 시:

   • stderr 로그와 구조화 errors JSON을 Read
   • PM이 지적된 오류를 기반으로 JSON을 1회 수정 후 재시도 (repair 1회)
   • 재시도 실패 시 즉시 (b) 기존 직접 조립 경로로 전환 (workflow 차단 금지)
   • config.prompt_builder.fallback_on_error=false이면 repair 실패 시 워크플로우를 중단하고 사용자 에스컬레이션

   참고: mst.py prompt build는 오류 반환만 담당하며, repair 1회/fallback 전환은 본 스킬(discussion)의 책임이다.

   이후 2번(participant Task 발송)부터는 기존 내용 그대로 진행.

개별 프롬프트 포맷 (Round 0):

# {Role} 관점 의견 요청 — DSC-NNN Round 0


<!-- @include _shared/skill-execution-marker.md -->
## 스킬 실행 마커 (MANDATORY)

- 모든 응답의 첫 줄 또는 각 Step 시작 줄에 아래 마커를 출력한다.
- 기본 마커 포맷: `[MST skill={name} step={N}/{M} return_to={parent_skill/step | null}]`
- 필드 규칙:
  - `skill`: 현재 실행 중인 스킬 이름
  - `step`: 현재 단계(`N/M`) 또는 서브스킬 종료 시 `returned`
  - `return_to`: 최상위 스킬이면 `null`, 서브스킬이면 `{parent_skill}/{step_number}`
- 서브스킬 종료 마커: `[MST skill={subskill} step=returned return_to={parent/step}]`
- C/D 분리 마커 규칙을 추가로 사용하지 않는다. 반드시 단일 MST 마커만 사용한다.
- 예시:
  - `[MST skill={name} step=1/3 return_to=null]`
  - `[MST skill={subskill} step=returned return_to={parent_skill}/{step_number}]`
<!-- @end-include -->

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/00/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{perspective} 관점에서 분석합니다.

## 질문
{역할별 핵심 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

Critic 프롬프트 템플릿 (Round 0):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round 0

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

2. participant Task() + critic Task() 동시 발송 (단일 응답):

   모델 결정: Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.agents.claude.tier models.providers.claude.default_tier)로 tier를 구한 뒤 models.providers.claude[{tier}]로 resolve (opus / sonnet)

   participant 발송 (participants 동적 순회):

   • provider: "codex":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "gemini":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude":

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

   critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

   • provider: "codex":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "gemini":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude":

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

3. 진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

의견 수집 중  ({session_id}  Round 0)
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

각 호출은 Task(run_in_background: true)로 병렬 실행됩니다.

Step 3: PM 초기 종합

rounds/00/synthesis.md 생성: rounds/00/{participant.key}.md 순회 → templates/discussion-round-synthesis.md 템플릿 사용 → status: "debating", current_round: 0

Step 3.5: Critic 초기 평가 (단일 라운드 수렴 시)

critic_count >= 1이면: rounds/00 응답 기반으로 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 생성 → Step 4c와 동일 방식으로 rounds/00/critique-{criticKey}.md 저장. Step 4 미실행 시에도 Critic 평가 보장.

NOTE: "Step 4c와 동일 방식"은 Step 2 (R0) critic 발송 블록의 Bash 직접 호출 패턴을 가리킵니다. provider: "codex" → Bash(codex exec ...), provider: "gemini" → Bash(gemini -p ...), provider: "claude" → Task(...) 방식으로 dispatch하되, 경로는 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md → rounds/00/critique-{criticKey}.md를 사용합니다.

Step 3.6: Round 0 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/00/{participant.key}.md 존재 여부 확인 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write:

• participants 상태 반영, rounds 배열에 { "round": 0, "status": "completed" } 추가, current_round: 0, status: "debating"

Step 4: 토론 라운드 (반복)

4a. PM이 맞춤 프롬프트 작성

이전 라운드 발산점 기반으로 단일 응답에서 Write 후 split 실행:

• rounds/NN/shared-context.md — 이전 라운드 입장 요약 테이블 + 발산점 목록
• rounds/NN/prompts/combined-prompts.txt — N개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함

combined-prompts.txt Write 완료 직후:

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts

→ rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md × N 자동 생성

Round N의 critic 프롬프트가 있는 경우 같은 combined 파일에 포함하여 함께 split

shared-context.md 구조 (Round N):

# DSC-NNN Round N — 공유 컨텍스트

## 이전 라운드 입장 요약
| 역할 | 핵심 주장 |
|------|----------|
| {role} ({provider}) | {1~2줄 요약} |
...

## 핵심 발산점
1. {발산점 1}
2. {발산점 2}

## 이번 라운드 목표
{PM이 수렴 방향 제시}

개별 프롬프트 포맷 (Round N):

# {Role} 반론 수용 요청 — DSC-NNN Round N

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/NN/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{role} 관점에서 응답합니다.
이전 라운드 당신의 핵심 입장: {1~2줄}

## 이번 라운드 질문
{역할에 맞춘 반론/수렴 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

4b. 역할 기반 병렬 호출

단일 응답에서 participant 프롬프트 파일 + critic 프롬프트 파일을 함께 생성 후, participant Task() + critic Task() 동시 발송.

Critic 프롬프트 템플릿 (Round N):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round {N}

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

participant 발송 (participants 동적 순회):

• provider: "codex":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "gemini":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude":

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

• provider: "codex":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "gemini":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude":

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

토론 라운드 {N}  ({session_id})
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

Step 4c. Critic 완료 확인 ⚠️ MANDATORY

절대 건너뛰기 금지: critic_count > 0이면 Step 4d로 진행하기 전 critique-{criticKey}.md 파일이 존재해야 한다.

critics 키 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 + 비어있지 않음: "done", 아니면: "failed". 실패 시 에러 처리는 기존 에러 처리 섹션 준수.

Step 4d. 라운드 종합

사전 조건: critic_count > 0이면 rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 필수. 없으면 Step 4c로 복귀.

• 입력: rounds/{NN-1}/synthesis.md + rounds/NN/{participant.key}.md + rounds/NN/critique-{criticKey}.md
• 출력: rounds/NN/synthesis.md (templates/discussion-round-synthesis.md 동적 표 사용)
• status, current_round 업데이트

Step 4d.5: Round N 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/NN/{participant.key}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed") critics 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write: participants/critics 상태 반영, rounds 배열에 { "round": N, "status": "completed" } 추가, current_round: N

Step 4e. 수렴 판단

PM이 합의 정도 판정: 기준 충족 또는 최대 라운드 도달 시 Step 5, 미충족 시 다음 라운드 수행.

Step 5: 합의문 작성

최종 consensus.md 생성: participants 키/Provider 동적 나열, 미합의 사항 행 반복, 라운드 합의 이력 및 critic 기여 기록.

에러 처리

• 과반 이상 성공: 실패 항목 제외 후 진행
• 과반 미만 성공: PM 자체 보완 분석
• 전원 실패: 에러 + 재시도 안내

세션 파일 구조

.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/
├── session.json
├── rounds/
│   ├── 00/
│   │   ├── shared-context.md           # 공유 배경 컨텍스트 (Step 2 병렬 Write)
│   │   ├── prompts/
│   │   │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│   │   │   ├── critique-{criticKey}-prompt.md
│   │   │   └── synthesis-prompt.md
│   │   ├── {participant.key}.md
│   │   ├── critique-{criticKey}.md
│   │   └── synthesis.md
│   └── NN/
│       ├── shared-context.md           # 이전 입장 요약 + 발산점 (Step 4a 병렬 Write)
│       ├── prompts/
│       │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│       │   └── critique-{criticKey}-prompt.md
│       ├── {participant.key}.md
│       ├── critique-{criticKey}.md
│       └── synthesis.md
├── consensus.md

옵션

• --focus {architecture|ux|performance|security|cost}: 분석 포커스 지정
• --max-rounds {N}: 최대 토론 라운드 지정

참고

총합 2~7명 규칙과 participants/critics 동적 배정은 ideation과 동일.