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From mst
Conducts multi-round structured discussions among AI team roles (architect, UX, security) until consensus or max rounds. For converging diverse opinions into a single decision.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/mst:discussion {주제 또는 IDN-NNN} [--max-rounds {N}] [--focus {분야}]{주제 또는 IDN-NNN} [--max-rounds {N}] [--focus {분야}]The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
설정된 AI 팀원들이 **합의에 도달할 때까지** 반복 토론합니다. PM(Claude)이 사회자 역할로 발산점을 식별하고 수렴을 유도합니다. Maestro 모드 활성 여부에 관계없이 사용 가능합니다.
설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. PM(Claude)이 사회자 역할로 발산점을 식별하고 수렴을 유도합니다. Maestro 모드 활성 여부에 관계없이 사용 가능합니다.
| 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 |
경로 규칙 (MANDATORY): 이 스킬의 모든
.gran-maestro/경로는 절대경로로 사용합니다. 스킬 실행 시작 시PROJECT_ROOT를 취득하고, 이후 모든 경로에{PROJECT_ROOT}/접두사를 붙입니다.PROJECT_ROOT=$(pwd)
{PLUGIN_ROOT}는 이 스킬의 "Base directory"에서skills/{스킬명}/을 제거한 절대경로입니다. 상대경로(.claude/...)는 절대 사용하지 않습니다.
{PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 디렉토리 존재 확인, 없으면 생성python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py counter next --type dsc → 출력 ID 사용{PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/counter.json 파일 Readnext_id = last_id + 1{PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 하위의 기존 DSC-* 디렉토리 스캔
b. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/archive/ 내 discussion-* tar.gz 파일명에서 ID 범위 추출 (예: discussion-DSC001-DSC006-*.tar.gz → max 6)
c. 모든 소스에서 최대 번호 결정 → counter.json 생성: { "last_id": {max_number} }
d. next_id = last_id + 1counter.json 업데이트: { "last_id": {next_id} }{PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/ 디렉토리 생성 (NNN은 3자리 zero-padded)session.json 작성:⏱️ 타임스탬프 취득 (MANDATORY):
TS=$(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())"출력값을created_at필드에 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(agy)", "role": "architecture", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "agy", "started_at": null, "completed_at": null },
{ "key": "cost(agy)", "role": "cost", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "agy", "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, "agy": 2, "claude": 1 },
"rounds": []
}
participants는 config의 discussion.agents를 읽어 생성합니다.
{role}(provider) 형태{role}(provider) 형태 유지provider 필드 기록participants 키 없으면 기본값 { codex:1, agy:1, claude:1 } 사용.
PM이 주제/포커스를 분석해 participants 수만큼 관점을 배정하고 critics를 결정합니다.
session.json에 participants, critics, critic_count, participant_config, status: "initializing" 기록.
- 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
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 처리prompts/combined-prompts.txt 1개에 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 모두 포함python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts 실행IDN-NNN 입력 시: ideation 의견 파일들을 rounds/00/{participant.key}.md로 복사 → Step 4 진입
새 주제인 경우:
Dispatch 프롬프트 조립 — feature flag 분기
config 확인:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get prompt_builder.enabled prompt_builder.fallback_on_error
shared-context.md 본문을 .gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md로 Write (기존 shared-context.md와 동일 내용, tmp 복사본)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: 1common: 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: "..."}.gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md로 Write 후 ask_file 경로 참조python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py prompt build \
--input {absolute_path}/dispatch-input.json \
--out-dir {absolute_path}/rounds/00/prompts \
--sid {session_id}
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 생성단일 응답에서 동시 Write 후 split 실행:
rounds/00/shared-context.md — 주제 배경 + 핵심 논점rounds/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
(a) 경로 실행 중 mst.py prompt build가 exit 2/3 등 실패 반환 시:
config.prompt_builder.fallback_on_error=false이면 repair 실패 시 워크플로우를 중단하고 사용자 에스컬레이션참고: 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
## 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
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 뒤models.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 $EC"
)
provider: "agy":
Bash(
run_in_background: true,
command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {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 $EC"
)
provider: "agy":
Bash(
run_in_background: true,
command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {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'"
)
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...
── 비평 ── 섹션 전체 생략participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)각 호출은 Task(run_in_background: true)로 병렬 실행됩니다.
rounds/00/synthesis.md 생성: rounds/00/{participant.key}.md 순회 → templates/discussion-round-synthesis.md 템플릿 사용 → status: "debating", current_round: 0
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: "agy"→Bash(agy --print ...),provider: "claude"→Task(...)방식으로 dispatch하되, 경로는rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md→rounds/00/critique-{criticKey}.md를 사용합니다.
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"이전 라운드 발산점 기반으로 단일 응답에서 Write 후 split 실행:
rounds/NN/shared-context.md — 이전 라운드 입장 요약 테이블 + 발산점 목록rounds/NN/prompts/combined-prompts.txt — N개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함combined-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
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 $EC"
)
provider: "agy":
Bash(
run_in_background: true,
command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {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 $EC"
)
provider: "agy":
Bash(
run_in_background: true,
command: "agy --print \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --dangerously-skip-permissions > {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...
── 비평 ── 섹션 전체 생략participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)절대 건너뛰기 금지:
critic_count > 0이면 Step 4d로 진행하기 전critique-{criticKey}.md파일이 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.
사전 조건:
critic_count > 0이면rounds/NN/critique-{criticKey}.md존재 필수. 없으면 Step 4c로 복귀.
rounds/{NN-1}/synthesis.md + rounds/NN/{participant.key}.md + rounds/NN/critique-{criticKey}.mdrounds/NN/synthesis.md (templates/discussion-round-synthesis.md 동적 표 사용)status, current_round 업데이트participants 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
PM이 합의 정도 판정: 기준 충족 또는 최대 라운드 도달 시 Step 5, 미충족 시 다음 라운드 수행.
최종 consensus.md 생성: participants 키/Provider 동적 나열, 미합의 사항 행 반복, 라운드 합의 이력 및 critic 기여 기록.
.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
--focus {architecture|ux|performance|security|cost}: 분석 포커스 지정--max-rounds {N}: 최대 토론 라운드 지정총합 2~7명 규칙과 participants/critics 동적 배정은 ideation과 동일.
npx claudepluginhub myrtlepn/gran-maestro --plugin mstCollects parallel opinions from configured AI team members and synthesizes them into an interactive discussion. Useful for multi-angle analysis before implementation.
Assembles a multi-perspective deliberation committee with adversarial review, external LLM opinions, and community sentiment analysis. Outputs a Tradeoff Map with contention points and step-back insights.
Spawns 2-3 agent roles (reviewer, fixer, architect) to debate a topic from different expertise angles. Helps explore tradeoffs or get multiple perspectives on a question.