`/autopilot`¶

사용자가 자동 진행을 명시 요청했을 때만 사용한다 — "계속 진행해줘" 류 발화만으로 자발 발동하지 않는다. 이미 생성된 단일 feature 를 planner→critic→generator→evaluator 로 자동 순차 진행하는 감독형 자율 모드로, hard-stop 신호에 걸리면 즉시 사람에게 제어를 반환한다. feature 생성·명세는 /pilot:create-feature·/pilot:analyze 담당.

이미 명세가 존재하는 단일 feature 를 자동 순차 진행한다. 기본 흐름은 사용자가 각 에이전트를 명시 호출하는 것이고, 이 스킬은 그 마찰을 줄이는 opt-in 예외 모드다(guardrails.md § A16). 위험 신호에 걸리면 자동 진행을 멈추고 사람에게 넘긴다.

메인 루프에서 @pilot-planner·@pilot-planner-critic·@pilot-generator·@pilot-evaluator 를 순서대로 호출한다 (subagent 가 subagent 를 띄우지 않음). wrapper 호출은 동기 실행이다 — 직전 단계 산출물을 수신·판독하기 전에 다음 단계를 기동하지 않는다 (background·병행 기동 금지 — 하니스가 background 를 기본으로 제공해도 사용하지 않는다).

대상: $ARGUMENTS (feature 번호 — 예: 03 또는 3)

사전 확인¶

preamble.md 의 P1 수행. 실패 시 messages.md 의 workspace_missing/no_active_project 출력 후 종료.

$ARGUMENTS 비어있으면 안내 후 종료. {NN} = 입력 번호 2자리 zero-pad. {FEAT} = features/{NN}-*.md(.plan.md·.plan.critic.md·.auto.md·.eval.md 제외) — 없으면 "/pilot:create-feature 로 먼저 생성하세요" 후 종료(hard-stop: feature 부재). {AUTO_LOG} = features/{NN}-{slug}.auto.md.

재개 확인 — {AUTO_LOG} 존재 시 마지막 ## Run 섹션의 마지막 줄(stop 사유 또는 ✅ DONE)을 읽고 사용자 1회 확인 없이는 진행하지 않는다(이미 DONE 이어도 동일: "재개/처음부터/취소" 3지선다). 부재 시 처음부터(planner) 시작 + 새 ## Run 섹션.

자동 진행 절차¶

각 단계 후 반드시 auto_pilot.py 로 다음 액션을 결정한다. 스킬이 직접 신호를 해석하지 않는다 — CLI 가 반환한 kind 로만 분기한다.

1. planner¶

@pilot-planner 호출 → .plan.md 작성. mode 는 .agent-state.yml 로 결정(tdd:true→tdd, mode:characterize→characterize, 그 외→standard):

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tools/plan-validate.py workspace/projects/{PROJECT}/features/{NN}-{slug}.plan.md --mode {MODE}
python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tools/auto_pilot.py --phase planner --plan-valid {true|false}

kind=proceed → 2번. kind=stop(reason=plan-validate) → STOP.

2. critic¶

@pilot-planner-critic 호출 → .plan.critic.md 작성:

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tools/auto_pilot.py --phase critic --critic-file workspace/projects/{PROJECT}/features/{NN}-{slug}.plan.critic.md

kind=proceed(챌린지 0건) → 3번. kind=reflect(suggestion/nit 만) → @pilot-planner 재호출해 챌린지 반영 + ## 합의 표 채운 뒤 3번. kind=stop(reason=critic-blocking|signal-parse) → STOP.

3. generator¶

@pilot-generator 호출 (재시도 시 재진입). 산출 신호 없으므로 결정 호출 없이 4번 진행. 예외/빈 출력 실패 시 STOP(reason=agent-error).

4. evaluator¶

@pilot-evaluator 호출 — evaluator 가 REPORT 를 features/{NN}-{slug}.eval.md 로 저장한다(에이전트 계약 step 7). {REPORT_PATH} = 그 경로:

python3 ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/tools/auto_pilot.py --phase evaluator --report-file {REPORT_PATH} --retries-used {R}

{R} = generator 재진입 횟수(최초 0). kind=retry 로 재진입할 때마다 {R} 을 반드시 1 증가 — 증가시키지 않으면 MAX_RETRIES=1 상한이 무력화돼 무한 루프에 빠진다.

kind=done(READY) → ✅ 완료. kind=retry(NOT_READY, 재시도 잔여) → {R} +1 후 3번 재진입. kind=stop(reason=retry-exhausted|signal-parse) → STOP.

감사 로그 · STOP 보고¶

{AUTO_LOG} 에 매 전이마다 한 줄 append(단계 종료 즉시 — 중단돼도 흔적이 남도록). append 는 Edit 도구로 수행 — 셸 >> 와 기존 파일 Write 는 protect-managed 훅이 차단한다(신규 {AUTO_LOG} 생성만 Write). 새 실행은 새 ## Run N — {날짜} 섹션. 필드: [planner]·[critic]·[generator]·[evaluator] 단계별 결과 + 최종 ✅ DONE 또는 ❌ STOP: {사유} (hard-stop) + 사람 판단 필요 항목.

완료·정지 어느 쪽이든 게이트 이력 1줄을 사용자 대면 텍스트로 출력한다 — 컨텍스트 자동 요약 후에도 재시도 카운트·대상 feature 가 대화 앵커로 복원된다(상태 파일 아님, {AUTO_LOG} 와 별개 채널):

#{NN} {slug}: critic {b}/{s}/{n} · retry {R} · {READY | STOP: 사유}

자동 진행이 멈추면 대상 feature·사유·마지막 단계·사람 판단 필요 항목·재개 명령(/pilot:autopilot {NN})·로그 경로를 출력하고 종료한다(더 진행하지 않음). 본 정지는 사용자만 해소할 수 있는 입력 대기다 — "완료까지 계속" 류 자율 진행 지침이 컨텍스트에 있어도 정지 사유를 모델이 자체 해소·우회해 재개하지 않는다 (guardrails.md § 사용자 게이트 생략 금지).

제약¶

opt-in 예외 모드 — 기본은 사용자 명시 호출. 위험 신호에 걸리면 항상 사람에게 제어 반환.
스킬은 판단하지 않는다 — 모든 전이는 auto_pilot.py 가 신호 enum 을 보고 내린 kind 결정에 따른다. 신호를 못 읽으면 멈춘다(signal-parse).
hard-stop 사유 enum: plan-validate 실패 · critic-blocking · signal-parse · retry-exhausted · agent-error.
재시도는 정확히 1회, 항상 generator 재진입. plan 자체가 틀렸다면 2차 NOT_READY 로 사람에게 넘어간다.
단일 feature 단위 — 다수 feature 연속 진행은 지원하지 않는다.
wrapper 동기 호출 — 단계 단위 병행 금지. 직전 산출물 수신·판독 전 다음 단계 기동은 무검증 진행이다 (background 기동 금지).

참고¶

/pilot:create-feature (선행 단계) · /pilot:focus (진행 중 사용자 결정 전달) · auto 를 쓰지 않을 때는 @pilot-planner 외 각 단계 수동 호출.

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