HuggingFace router의 모델 목록과 chat-ui 설정을 비교해 미등록 모델을 조사합니다. 짧은 영어 설명을 작성하고 운영용·개발용 설정에 함께 추가합니다.
- 라우터의 새 모델을 추가할 때
- 모델 특징을 짧은 설명으로 정리할 때
- 운영용·개발용 모델 정보를 함께 갱신할 때
독립된 작업과 명확한 완료 조건이 있는 일을 원격 작업자에게 맡기고 진행 상황을 확인합니다. 작업이 끝나면 원래 요구사항에 맞춰 결과를 따로 검증하며, 완료 표시만으로 정확성을 판단하지 않습니다.
Discover and run bounded remote dynamic workflows with Ruflo mod policy, worker inspection and independent acceptance gates
실행 점수 미검증
설치 방법 보기이 스킬은 서로 독립적으로 진행할 수 있고 명확한 완료 조건이 있는 작업을 관리형 원격 워크플로로 실행합니다. 시작 전에 작업 범위, 기준이 되는 커밋, 출력 형식, 기한, 예산, 허용할 네트워크 호스트, 독립적인 검수 테스트를 정리한 뒤 호스트 정책에 따라 작업자를 배정합니다. 실행 중에는 작업자의 이벤트와 일시 중지, 실패 여부를 살펴봅니다. 작업이 끝나면 원본 자료와 요구사항을 기준으로 결과물을 각각 검증합니다. 검증된 결과는 서명과 근거를 함께 학습 증거로 기록할 수 있습니다.
서로 독립적인 조사나 구현을 병렬로 진행하거나 원격 작업의 진행 상황과 결과를 확인할 때 사용할 수 있습니다. 의뢰할 작업의 예산과 허용 범위를 분명히 정하고 싶을 때도 유용합니다. 원격 도구가 등록되어 있다는 이유만으로 단순한 작업을 억지로 나누지는 않습니다.
Ruflo의 관리형 에이전트 기능과 호스트에서 허용한 설정이 필요합니다. 프롬프트에 인증 정보나 MCP 토큰을 넣지 마세요. 실행 상태가 완료여도 결과가 정확하다는 뜻은 아니므로 별도로 검증해야 합니다. 원격 실행 가능 여부와 권한, 예산은 호스트 정책에 따라 확인해야 합니다.
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 25일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Use this for remote Claude tasks with independent pieces and explicit acceptance
tests. Use wasm-agent for local isolated work, and ruflo-workflows for
persisted approval gates or native workflow scripts. Do not turn a simple task
into remote fanout just because tools are registered.
managed_agent_capabilities. Registration, configured credentials,
provider beta access, tool authorization and remote health are separate facts.
A configured credential is not proof of access. Never infer remote readiness./agent-mod capabilities and the workflow mod provides
/wf-mod managed. These commands list tools without making provider calls.
Dynamic creation through the agent mod is off by default. Existing user
authorization takes precedence; do not introduce another confirmation when
the task already authorizes bounded execution.managedWorkflows, maxBudgetCents and
allowInlineAgents settings. Do not disable policy to bypass a refusal.
Default maximum is 2500 US cents. Inline agents are off by default, requiring
predefined agents whose tools were reviewed separately. In flight work can
exceed a provider budget. This is local creation admission, not a global
organization spending ceiling or a policy for externally created sessions.dynamicWorkflows: true, budgetCents, exact allowedHosts,
and appropriate predefinedAgents. Save resource IDs. Send one scoped task
asking for inventory, parallel work, independent reproduction and synthesis.
Workers share files; require separate worker outputs and serialize patches.managed_agent_events. A run ending completed never proves correctness.
Observation timeout does not stop remote work. Interrupt requests a pause;
terminate confirms session deletion. Clean up only owned resources.The console's Mods page shows the agent mod's creation policy, cap, inline setting and counters. It does not establish cloud run state. This skill grants no additional tool, network, credential, memory or release authority.
Use the console Workflows, Cost, Approvals and Learning pages to inspect managed
runs. Snapshots are staleable local observations and never authorize actions.
Use managed_agent_control for fresh policy checked inspect/interrupt/terminate;
the host must separately allow the exact session. Never pass an approval flag.
Before a repeated task, ask managed_agent_learning for a recommendation in the
exact task/policy/evaluator scope. It is advisory and cannot expand budget,
worker permissions, network access or default models. After independent host
verification, record the closed outcome and host Ed25519 signature. Unknown or
unsigned observations stay quarantined. Never request the verifier private key.
Use index/recall only for authenticated training evidence; preserve reported
backend/embedding failures. Use evaluate on a frozen, disjoint heldout manifest
with three or more trials before treating a strategy as eligible. Eligibility
never grants promotion, deployment or configuration writes.
After the host verifier has tested and signed outcomes, use managed_agent_learning action=cycle with a closed cycle object: scope, at most 24 evidence records, optional index, maxP95Ms and evaluation (manifest, baselineId, candidateId). One atomic batch precedes bounded native indexing and advisory evaluation. Replays preserve attempt identity. Never place commands, keys, approval or promotion flags in a cycle. A failed later phase can leave the signed batch persisted; inspect status and retry the same evidence rather than inventing new attempts. This is an explicit feedback step, not automatic task execution.
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HuggingFace router의 모델 목록과 chat-ui 설정을 비교해 미등록 모델을 조사합니다. 짧은 영어 설명을 작성하고 운영용·개발용 설정에 함께 추가합니다.
기술 선택과 설계 판단을 기록하는 ADR을 기존 파일에 이어지는 번호로 만듭니다. 템플릿 생성, AgentDB 등록과 관련된 과거 결정의 연결을 처리합니다.
설계 결정과 이유를 기록한 ADR을 읽어 검색 색인과 의존 관계 그래프를 만들고 갱신합니다. 두 문서 형식을 지원하며 참조와 상태의 불일치도 집계합니다.
삭제한 ADR 설계 결정 기록이나 관계 정보가 색인에 남았을 때 전체 삭제 후 재구축합니다. 현재 파일 수와 등록 수를 대조하며, 변경 없이 작업 내용을 미리 확인할 수 있습니다.
코드 변경 사항을 채택된 설계 결정을 기록한 ADR과 대조합니다. 결정 위반, 오래된 기록 참조, 관련 기록이 없는 변경을 정리하고 코드 수정이나 결정 재검토를 제안합니다.
저장된 아키텍처 결정 기록인 ADR의 관계를 검증해 끊어진 참조, 대체 관계의 순환, 상태 불일치를 보고합니다. 가져오기 후나 출시 전 점검에 활용합니다.