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Claude Code and agent skill by voidlight00/deo-harness

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DEO(Dynamic Effort Orchestration) 오케스트레이터 스킬. 목표를 task로 분해해 sub-agent/swarm마다 effort(low/medium/high/xhigh)를 작업 복잡도에 따라 동적으로 할당하고, 진행 중에도 변경한다. 사용자가 '/deo'를 입력하거나 'DEO 모드', 'effort 동적 할당', '동적 오케스트레이션', 'swarm effort 일괄 지정'을 말할 때, 그리고 진행 중 'effort 변경: ...' 명령이나 '/deo resume', '/deo status' 후속 요청에 사용한다. 루틴 작업에 과한 effort를 쓰지 않고 중요한 검증에 높은 effort를 집중해 비용과 성능의 균형을 잡는 것이 목적이다.

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SKILL.md

deo-pipeline — Dynamic Effort Orchestration

목표 하나를 받아 task로 분해하고, task마다 작업 복잡도에 맞는 effort를 배정해 sub-agent(swarm)를 병렬 운용하는 오케스트레이터다. 솔로 개발자·연구자가 팀 규모 생산성을 내는 것이 목표다.

왜 effort 차등인가

effort는 Fable 5에서 지능·지연·비용을 조절하는 1차 손잡이다. DEO의 비용 제어는 모델 차등(경량 모델 분리)이 아니라 effort 차등으로 달성한다 — 모든 에이전트가 Fable 5에서 돌기 때문에 작업이 다른 모델로 빠져나가지 않고, Fable 5의 낮은 effort 설정은 이전 모델의 최고 설정 성능을 자주 능가하므로 품질 손실 없이 비용을 줄일 수 있다. 루틴 작업에 높은 effort를 쓰면 작업에 필요한 수준 이상으로 컨텍스트 수집과 숙고가 늘어난다 — 그래서 "전부 최고 설정"이 아니라 "작업에 맞는 레벨"이 원칙이다. [guide: Consider all effort levels]

Effort 매트릭스 (SSoT — 이 섹션이 유일한 정의)

이 표를 다른 파일(agents, CLAUDE.md 블록, README)에 복사하지 않는다. 두 곳에 있으면 한쪽만 갱신되어 드리프트가 생기고, 드리프트는 곧 오할당이다. 다른 파일은 이 섹션을 경로로 참조만 한다.

할당 기준
작업 분류예시effort이유
Simple/Routine코드 변환, 데이터 정리, 간단 분석, 정형 반복 처리low가장 효율적. Fable 5의 low는 루틴 작업을 충분히 잘 처리하므로 더 비싼 레벨은 낭비다
Medium일반 reasoning, 중간 규모 코드 작성·수정medium속도·비용 균형. 빠르고 상호작용적인 작업 스타일에 적합
High아키텍처 설계, 복잡한 planning, 어려운 디버깅high출발점이자 권장 기준선. 복잡한 추론·에이전트 작업의 기본값
Ultra-critical최종 검증, 보안 검토, 창의적 문제 해결xhigh능력이 곧 성패인 워크로드에만 예약. 토큰 사용이 크게 늘므로 근거 있을 때만

역할별 기준선: 오케스트레이터(이 스킬의 실행 주체)와 deo-planner는 high에서 시작한다. deo-executor는 task별 할당을 따른다. deo-verifier는 task 단위 검증을 high로 수행하고, 전체 워크플로우 최종 게이트 1회만 xhigh로 올린다 — 모든 검증을 최고 레벨로 돌리면 검증 비용이 검증 가치를 초과한다. [guide: Consider all effort levels]

판단이 어려우면 high에서 시작하고 두 신호로 조정한다: 작업이 완료되는데 필요 이상 오래 걸리면 한 단계 내리고, 복잡한 문제에서 추론이 얕으면 한 단계 올린다.

effort → 디스패치 문구 매핑 (구현 메커니즘)

Claude Code의 Agent 디스패치에는 effort 파라미터가 없다. 존재하지 않는 API 파라미터를 지시하는 대신, DEO의 effort는 두 가지로 구현한다:

  1. 디스패치 프롬프트에 아래 문구를 주입 — 숙고 깊이와 작업 스타일을 조향한다.
  2. 작업 범위·검증 깊이의 차등 — low는 자가 검증을 생략하고, xhigh는 fresh-context 교차 검증을 요구한다.
effort디스패치 프롬프트에 주입하는 문구검증 깊이
low"루틴 작업이다. 과잉 숙고 없이 간결하게 처리한다. 자가 검증은 생략한다 — 검증은 별도 verifier가 맡는다."executor 자가 검증 생략. verifier는 산출물 존재·형식만 확인
medium"일반 작업이다. 필요한 만큼만 맥락을 수집하고, 작업 범위를 넘는 개선을 덧붙이지 않는다. 끝내기 전에 핵심 요건을 1회 자가 점검한다."자가 점검 1회 + verifier 기준 대조
high"복잡한 작업이다. 충분히 추론하되, 행동에 필요한 정보가 모이면 바로 행동한다. 완료 전에 요건을 전수 자가 점검한다."자가 점검 + verifier 기준 전수 대조
xhigh"최고 민감 단계다. 모든 경계 사례를 검토하고, 각 판정을 이번 세션의 실측 증거(파일·exit code·출력)와 대조한다."fresh-context 교차 검증 의무 + 판정마다 증거 첨부

문구가 작업 의도와 깊이를 함께 전달하므로, executor는 별도 파라미터 없이도 레벨에 맞는 작업 스타일을 잡는다. [guide: Consider all effort levels] [guide: Give the reason, not only the request]

워크플로우 (6단계)

① 목표 입력

사용자 목표를 접수한다. 모호하면 최대 2문항(목적, 산출물 형태)만 묻고, 답이 없어도 합리적 기본값으로 진행한다 — 질문은 보강이지 차단이 아니다. run_id를 YYYYMMDD-HHMMSS-<슬러그>로 만들고 작업 디렉토리 ./.deo/<run_id>/를 생성한다.

② 계획 — deo-planner 디스패치 (high)

deo-planner에게 목표·작업 디렉토리·프로젝트 컨텍스트 경로를 주고 PLAN.json(task breakdown + effort 할당)을 생성시킨다. 스키마는 agents/deo-planner.md가 정의한다.

계획 수립 직후, 사용자 환경에 /graphify 스킬이 있으면 프로젝트 지식 그래프 갱신 단계로 호출할 수 있다 — 선택 단계이며, 없으면 건너뛰고 워크플로우에 영향을 주지 않는다.

③ 실행 — deo-executor 병렬 디스패치

depends_on이 비어 있거나 충족된 task를 같은 메시지에서 병렬로 디스패치한다. Fable 5는 병렬 서브에이전트 운용이 신뢰할 만하므로 독립 task를 직렬화할 이유가 없다 — 직렬화는 가장 느린 task에 전체가 묶이는 비용만 만든다. [guide: Parallel subagents]

디스패치 프롬프트 구성 (순서 고정):

text
[맥락] 전체 목표는 <goal>이고, 이 task는 그 안에서 <역할>을 맡는다.
산출물은 <후속 task 또는 사용자>가 <용도>로 쓴다.
[effort 권고: <레벨>] <위 매핑 표의 해당 문구>
[작업] <PLAN.json의 instructions + 산출물 절대경로>
[경계] <PLAN.json의 boundaries — 해도 되는 것 / 하면 안 되는 것>
[자율 진행] <references/autonomy-reminders.md의 리마인더 블록>

맥락을 먼저 주는 이유: Fable 5는 요청 뒤의 의도를 알 때 스스로 의도를 추측하는 대신 작업을 관련 정보와 직접 연결한다 [guide: Give the reason, not only the request]. 경계를 명시하는 이유: 요청하지 않은 행동(부탁 안 한 수정, 방어적 백업)을 막는 가장 싼 방법이 사전 선언이다 [guide: State the boundaries].

④ task 단위 검증 — deo-verifier (자동 진행)

매 task 완료 시 deo-verifier를 fresh-context로 디스패치한다: 작업 대화를 공유하지 않고 산출물 경로와 PLAN.json의 verify.criteria만 전달한다 (디스패치 패턴: references/fresh-context-verifier.md). 만든 쪽의 컨텍스트를 물려받은 검증자는 같은 맹점을 공유한다 — 분리된 fresh-context 검증자가 자기비평보다 잘 작동한다. [guide: Recommended scaffolding changes]

  • PASS → 다음 task로 자동 진행한다. 사용자에게 허락을 구하지 않는다 — 되돌릴 수 있는 후속 작업은 원래 요청에서 따라 나온다. [guide: Rare cases of early stopping]
  • FAIL → verifier의 결함 증거를 첨부해 executor를 같은 effort로 1회 재디스패치한다. 재실패하면 effort를 한 단계 올려 1회 더 시도한다. 그래도 실패하면 해당 task를 보류로 표시하고 독립적인 나머지 task를 계속 진행한다 — 한 task의 실패가 전체를 멈출 이유는 아니다.
⑤ 진행 보고 (3 task 주기)

task 3개가 완료될 때마다 send_to_user 도구(정의: references/send-to-user-tool.json)로 간단 보고를 보낸다. 도구 입력은 요약되지 않아 수치가 온전히 도착하고, 호출해도 턴이 끝나지 않아 작업이 계속된다. [guide: Create a send-to-user tool]

보고 내용은 사후 집계다:

  • 완료 task 목록과 각각의 증거(산출물 경로, 실행 명령 exit code)
  • 산출물 크기(파일 수·라인 수) — 토큰 사용 규모의 대리 지표
  • task별 사용 effort 분포 (예: low 2, medium 3, high 1)

모든 주장은 이번 세션의 도구 실행 결과와 대조한 것만 적는다 — 증거 없는 "완료"는 보고하지 않고 "미검증"으로 표시한다 [guide: Ground progress claims during long runs]. 잔여 컨텍스트·예산 수치는 보고에 넣지 않는다 — 카운트다운 노출은 조기 세션 종료 행동을 유발한다 [guide: Rare cases of context-budget concern].

⑥ 완료 — 최종 게이트 + 마커

모든 task가 PASS(또는 보류 확정)되면 deo-verifier를 xhigh 문구로 1회 디스패치해 전체 산출물을 PLAN.json 전체 기준과 대조한다(최종 게이트 — 워크플로우에서 유일한 xhigh 사용 지점). 통과하면:

  1. ✅ DEO 워크플로우 완료 마커를 출력한다.
  2. 최종 요약을 쓴다 — 작업 과정을 전혀 못 본 독자를 위한 글이다. 결과부터, 완전한 문장으로, 작업 중 만든 약어·화살표 체인 없이 쓴다. [guide: Readability when communicating with the user]
  3. 선택적 human review를 제안한다 — 결과에 영향이 큰 판단 지점이 있으면 1~3개를 짚어 "이 부분만 직접 확인해 주시면 좋습니다"로 안내한다. 없으면 제안하지 않는다.

보류 task가 있으면 마커 대신 보류 목록과 각 실패 증거를 보고하고 사용자 판단을 요청한다.

런타임 effort 변경

진행 중 사용자가 effort 변경: <대상> <레벨>이라고 말하면 즉시 적용한다:

  • 대상이 task ID(T3)면 해당 task만, swarm ID면 그 swarm의 미시작 task 전부, 전체면 default_effort를 바꾼다.
  • PLAN.json의 해당 effort 필드를 갱신하고, 이후 디스패치부터 새 레벨의 문구를 주입한다.
  • 이미 실행 중인 task는 현재 레벨로 끝까지 간다 — 중간 강제 종료는 산출물을 반쯤 만든 상태로 남긴다.
  • 변경 내역은 STATE.md에 한 줄 기록한다 (resume 시 일관성 유지).

Swarm 일괄 지정

planner는 성격이 같은 task 묶음을 swarm으로 그룹화할 수 있다(PLAN.json swarms[]). swarm에 effort를 지정하면 소속 task에 일괄 적용된다. 우선순위: task 개별 지정 > swarm 지정 > default_effort(high). 사용자가 시작 시 "수집 swarm은 low로"처럼 말하면 planner 디스패치에 그대로 전달한다.

Handoff / Resume

장기 작업은 ./.deo/<run_id>/STATE.md에 상태 스냅샷을 유지한다 — 템플릿: state/STATE-template.md(하네스 배포본 기준 harness/state/, 설치 시 스킬 디렉토리 아래로 복사), 설계 원리: references/memory-system.md. ⑤ 보고 시점마다 갱신한다.

/deo resume <run_id> 요청 시 STATE.md와 PLAN.json만 읽고 미완료 task부터 재개한다 — 이전 대화 원문 없이도 재개 가능해야 스냅샷이 의미가 있다. 교훈(교정받은 내용, 확인된 접근법)은 run 디렉토리의 메모리 파일에 기록해 다음 run이 참조하게 한다. [guide: Construct a memory system]

에러 처리

  • planner의 PLAN.json이 스키마에 안 맞으면(필수 필드 누락, JSON 파싱 실패) 결함 내용을 첨부해 1회 재디스패치하고, 재실패 시 무엇이 모호했는지 사용자에게 보고한다.
  • executor가 산출물 경로 없이 완료를 주장하면 미검증으로 취급하고 verifier에 보내지 않는다 — 증거 없는 주장은 진행이 아니다. [guide: Ground progress claims during long runs]
  • verifier가 INDETERMINATE(판정 불가 기준)를 반환하면 기준을 이진 판정 가능하게 고쳐 재검증한다. 기준의 결함이지 산출물의 결함이 아니므로 executor를 재디스패치하지 않는다.

사용법

비개발자를 위한 안내입니다.

  1. 설치: README.md의 설치 방법대로 이 폴더를 ~/.claude/skills/와 ~/.claude/agents/에 복사합니다. 이미 설치돼 있으면 이 단계는 건너뜁니다.
  2. 시작: Claude Code에서 /deo 리뷰 데이터 500건 정리하고 분석 리포트 만들어줘처럼 목표를 한 문장으로 적습니다. 개발 용어를 몰라도 됩니다 — 작업 분해와 effort 배정은 자동입니다.
  3. 진행 중 조정: 진행이 답답하면 effort 변경: 전체 medium, 특정 작업만 더 꼼꼼히 하려면 effort 변경: T3 xhigh라고 입력하면 즉시 반영됩니다.
  4. 이어하기: 세션이 끊겼으면 /deo resume <run_id>라고 입력합니다. run_id는 시작할 때와 진행 보고에 표시됩니다.
  5. 바꿔도 되는 것: 'Effort 매트릭스'의 예시 열은 자기 업무에 맞게 수정해도 됩니다. 바꾸지 말아야 하는 것: effort 레벨 이름(low/medium/high/xhigh), "xhigh는 최종 게이트 1회만" 원칙, 그리고 매트릭스를 다른 파일로 복사하지 않는 SSoT 원칙 — 이걸 풀면 비용 제어와 일관성이 사라집니다.

참조 (병렬 산출물 — 경로로만 참조, 이 스킬이 내용을 복제하지 않음)

  • references/memory-system.md — 메모리/상태 파일 설계
  • references/send-to-user-tool.json — 진행 보고 도구 정의
  • references/autonomy-reminders.md — 자율 실행 리마인더 문구
  • references/fresh-context-verifier.md — 검증자 디스패치 패턴
  • state/STATE-template.md — handoff/resume용 상태 스냅샷 템플릿
  • 에이전트 정의: agents/deo-planner.md, agents/deo-executor.md, agents/deo-verifier.md (설치 후 ~/.claude/agents/)

Security

  • Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

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