GitHub Agentic Workflows 요청이 설계, 생성, 설정, 수정, 디버깅, 업그레이드 중 무엇인지 구분해 알맞은 프롬프트나 스킬 파일로 안내합니다.
- 새 워크플로 설계 또는 생성
- 기존 워크플로 수정
- 워크플로 오류 조사
지정된 CLI 테스트의 명령, 입력, 순서, 기대 조건을 바꾸지 않고 실행하도록 안내합니다. 사례별 준비·실행·검증 후 실제 증거에 따라 통과, 실패, 차단 또는 관찰로 분류합니다.
Internal exact-case flow for cli-exercise. Preserves supplied commands, inputs, ordering, assertions, and output constraints.
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 요청자가 제공한 명령, 입력, 순서, 사례 ID, 기대 조건을 유지하면서 CLI 테스트를 실행하는 절차를 안내합니다. 각 사례는 하나의 동작을 다루며 준비, 실행, 검증을 마친 뒤 다음 사례로 넘어갑니다. 여러 명령을 준비나 검증에 사용할 수 있지만, 사례 구성을 바꿔야 한다면 임의로 나누거나 순서를 바꾸거나 단계를 추가하지 않고 먼저 확인합니다. 동작 전 실제 화면을 관찰하며, 예상하지 못한 프롬프트가 나타나도 테스트 의미를 임의로 바꾸지 않습니다. 결과는 실제로 관찰한 상태나 출력과 지정된 기대 조건을 대조해 판단합니다. 기대와 어긋나면 실패, 실행하거나 검증할 수 없으면 차단으로 처리합니다. 정확성 조건이 없는 실행은 관찰로 기록합니다.
정해 둔 CLI 테스트 사례를 충실히 재현하고 결과의 근거를 남길 때 사용할 수 있습니다. 입력값이나 순서가 중요하거나, 오류 자체가 기대 결과이거나, 쓰기 작업이 포함된 사례에도 적합합니다. 지정된 조건과 실제 결과를 구분해 기록할 수 있습니다.
진입 스킬에서 원래 요청, 검증된 계약, 사전 점검 기록, 승인된 영향 범위를 전달해야 합니다. 이 정보가 없으면 추측으로 채우지 않고 진입 절차로 돌아갑니다. 사례에 승인된 쓰기 작업이 포함되면 지정대로 실행하거나 차단으로 보고해야 합니다. 이 스킬은 공유 실행 모듈과 증거 및 정리 작업을 위한 관련 스킬을 사용합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 26일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Require the entry skill's preserved request, validated contracts, ready preflight receipt, and approved effect scope. If any is missing, return to the entry skill instead of filling gaps with assumptions.
Keep the caller's original case text. Turn supplied commands and interactions into the canonical actions in the contract. Keep test ordering and case IDs stable.
Each recording case covers one behavior, with at most one exercise invocation. Give it a very short behavior/outcome title, not an inventory of commands or flags. A supplied case may include multiple preparation or validation commands. If its exact steps conflict with this structure, ask before splitting, reordering, omitting, or adding anything. Explicit narrower coverage takes precedence over the default preparation/exercise/validation coverage.
If the caller specifies literal keys, preserve those keys. If they specify an option by name, a mechanical selector can locate it. Ask before inventing values or steps that materially affect the case. Do not add negative tests, extra metadata, new retries, or exploratory branches just because they seem useful.
Keep before/after conditions controlled: equivalent initial state, commands, geometry, data, and timing, with separately identified executables.
Use the shared run module. The exact-action gate must remain active for both live AI actions and generated controllers.
Execute each case's preparation, exercise, and validation in that order before starting the next case; approved cleanup can follow its validation. Do not batch phases across cases or later rearrange captured runs to suggest a different execution order. Preserve and clarify conflicting caller-supplied ordering.
Observe the real screen before actions. Condition-based waits can synchronize unspecified timing, but cannot replace or defeat a stated timing requirement. Never match an expected output merely because it appears in the typed command.
An unexpected prompt is not permission to reinterpret the test. Use only mechanical actions consistent with the supplied case. Otherwise pause, preserve evidence, and report what needs clarification.
If an authorized write is part of the case, execute it as specified or report blocked. Do not replace it with Cancel and claim that the case passed. Follow all applicable environment/tool policies.
Check every expectation against actual observations, with references to the appropriate state, output, file, or approved external readback. Do not rewrite the expectation to match the observed result.
Use failed for contradicted expectations and blocked for requirements that
could not be exercised or verified. An execution with no correctness assertion
is observed, not passed. A nonzero exit can pass an expected-error case;
exit zero cannot excuse a contradicted assertion.
Finish with evidence and cleanup.
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GitHub Agentic Workflows 요청이 설계, 생성, 설정, 수정, 디버깅, 업그레이드 중 무엇인지 구분해 알맞은 프롬프트나 스킬 파일로 안내합니다.
Exercise a real command-line program with specified cases or a stated goal, then capture and verify the observed behavior. It produces local media evidence such as a session video, helping reviewers see what the command did without treating the recording as proof of general correctness.
한국어 요약은 준비 중입니다. 영어 요약을 표시하고 있습니다.
명령줄 연습의 기대 결과를 기록된 증거와 대조하고, 요청된 미디어를 렌더링해 점검한 뒤 사례별 결과와 로컬 산출물 경로를 제공합니다. 기본적으로 증거를 공개하지 않습니다.
승인된 범위 안에서 목표에 맞는 CLI 확인 항목을 정하고, 각 항목의 준비·실행·즉시 검증을 차례로 진행합니다. 증거로 확인된 결과와 도달하지 못한 동작을 구분해 정리합니다.
`cli-exercise` 내부 모듈로 빌드, 터미널, 미디어 도구의 사용 가능 여부를 확인합니다. 의존 항목이 없으면 설치 경로를 제안하고 승인을 받은 뒤 설치하며, 완료 후 준비 상태를 다시 확인합니다. 녹화나 다른 작업 권한을 부여하지는 않습니다.
공유 Go 런타임과 Tuistory 어댑터로 CLI 실행 사례를 수행하고 기록합니다. 승인된 준비, 실행, 검증, 정리 순서를 따르며 실제 터미널 동작과 실행 증거 및 시간 순서를 보존합니다.