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# Cross-Eval CLI 구현 계획
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## Context
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AI 에이전트 2개를 활용한 개발 워크플로우(기획→체크리스트→개발→리뷰→반복)에서 발생하는 **과최적화/오탐/누락** 문제를 잡기 위해, 에이전트 간 교차 검증 루프를 자동화하는 CLI 도구를 만든다. 현재 수동으로 2개 에이전트에 복붙하는 과정을 `cross-eval run` 한 줄로 대체한다.
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## 핵심 설계 결정
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**에이전트가 코드베이스를 직접 탐색한다** — `claude -p`는 non-interactive지만 내장 도구(Read, Glob, Grep)는 사용 가능. 파일 내용을 프롬프트에 전부 넣는 대신, 에이전트가 프로젝트 디렉토리에서 직접 파일을 탐색하도록 한다.
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- Generator: `--permission-mode auto` (파일 읽기/쓰기 가능)
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- Reviewer: `--permission-mode plan` (읽기 전용 탐색)
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- subprocess의 `cwd`를 현재 작업 디렉토리로 설정
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## 사용자 경험 (UX Flow)
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```bash
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# 1. 프로젝트 초기화
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cd my-project
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cross-eval init
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# → cross-eval.yaml, plan.md, checklist.md 생성
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# 2. plan.md, checklist.md 작성 후 실행
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cross-eval run
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# 3. 옵션들
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cross-eval run --config custom.yaml --max-iter 5 --dry-run
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cross-eval run --input plan=./docs/spec.md --input checklist=./docs/checks.md
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# 4. 결과 확인
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ls output/v1/ v2/ final-report.md
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```
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## 설정 파일 형식 (`cross-eval.yaml`)
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```yaml
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output_dir: output
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max_iterations: 3
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inputs:
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plan: plan.md
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checklist: checklist.md
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agents:
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generator:
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command: claude
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args: ["-p", "--model", "sonnet", "--permission-mode", "auto"]
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system_prompt: "You are a senior software engineer. Follow the plan precisely."
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reviewer:
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command: claude
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args: ["-p", "--model", "opus", "--permission-mode", "plan"]
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system_prompt: "You are a meticulous code reviewer."
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# 방법 1: 프리셋 사용 (사용자가 pipeline YAML 직접 작성할 필요 없음)
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pipeline: preset:simple # "A 생성 → B 리뷰" (기본값)
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# pipeline: preset:cross-review # "둘 다 생성 → 서로 리뷰"
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# 방법 2: 직접 커스텀 (고급 사용자용)
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# pipeline:
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# - name: generate
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# agent: generator
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# role: generate
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# prompt_template: "default:generate"
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# output_key: generated_code
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# - name: review
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# agent: reviewer
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# role: review
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# prompt_template: "default:review"
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# output_key: review_result
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# verdict: true
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```
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### 파이프라인 프리셋
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| 프리셋 | 설명 | 자동 생성되는 steps |
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|--------|------|-------------------|
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| `simple` | A 생성 → B 리뷰 | generate(agent1) → review(agent2) |
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| `cross-review` | 둘 다 생성, 서로 리뷰 | gen_a → gen_b → review_of_b(agent_a) → review_of_a(agent_b) |
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프리셋은 내부적으로 적절한 pipeline steps + context_override를 자동 구성한다. agents에 정의된 순서대로 agent1, agent2가 배정된다. 프리셋이 불충분하면 직접 steps를 작성할 수 있다.
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## 모듈 구조 및 구현 순서
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```
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cross_eval/
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├── __init__.py (exists)
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├── models.py # 1. 모든 데이터클래스
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├── config.py # 2. YAML 로딩 + 검증
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├── prompts.py # 3. 프롬프트 템플릿
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├── agent.py # 4. subprocess 에이전트 호출
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├── pipeline.py # 5. 핵심 반복 루프
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├── report.py # 6. 마크다운 리포트
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└── cli.py # 7. argparse (init, run)
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```
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### 모듈별 핵심 내용
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**models.py** — 순환 참조 방지, 모든 데이터클래스 집중:
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- `AgentConfig` (command, args, system_prompt, stdin_mode)
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- `StepConfig` (name, agent, role, prompt_template, output_key, verdict, verdict_pattern, context_override)
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- `PipelineConfig` (output_dir, max_iterations, inputs, agents, pipeline)
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- `AgentResult` (output, exit_code, agent_name, step_name, duration_seconds)
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- `IterationResult` (iteration, step_outputs, verdict, feedback)
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- `PipelineResult` (iterations, final_verdict, total_duration)
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**config.py** — YAML → PipelineConfig + 검증:
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- step.agent가 agents에 정의되어 있는지
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- output_key 중복 없는지
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- input 파일 존재 여부
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- verdict_pattern 유효한 정규식인지
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**prompts.py** — 기본 프롬프트 2종 + 파이프라인 프리셋 정의:
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- `default:generate` — "기획서에 명시된 것만 구현하라, 과최적화 금지" + plan/checklist/feedback + **"프로젝트 디렉토리의 기존 코드를 탐색하여 컨텍스트를 파악하라"** 지시
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- `default:review` — 과최적화/오탐/누락 3기준 검토 + `VERDICT: PASS|FAIL` 출력 + **"프로젝트 디렉토리를 직접 탐색하여 코드를 검증하라"** 지시
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- `{variable}` 플레이스홀더, 누락 시 `(no {key} provided)` 출력
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- 사용자가 커스텀 .md 파일로 오버라이드 가능
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- `PIPELINE_PRESETS` dict: `simple`, `cross-review` 등 프리셋별 StepConfig 리스트 정의
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**agent.py** — `invoke_agent(agent_config, prompt, cwd)`:
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- `cwd` 파라미터로 프로젝트 디렉토리 지정 → 에이전트가 해당 디렉토리에서 파일 탐색 가능
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- `stdin_mode=false`: prompt를 마지막 인자로 전달
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- `stdin_mode=true`: stdin으로 파이프 (긴 프롬프트용)
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- command가 "claude"이고 system_prompt 있으면 `--system-prompt` 자동 주입
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- timeout 600초, 비정상 종료 시 RuntimeError
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**pipeline.py** — 핵심 루프:
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```
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for iteration 1..max_iterations:
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for step in pipeline:
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1. 템플릿 resolve → context 구성 (inputs + 이전 step 출력 + feedback)
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2. context_override 적용 (교차 리뷰용 변수 매핑)
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3. 에이전트 호출 (cwd=현재 작업 디렉토리)
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4. output_dir/v{i}/{step.name}.md 저장
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5. verdict step이면 PASS/FAIL 판정
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PASS면 종료, FAIL이면 review 결과를 feedback으로 다음 반복
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final-report.md 생성
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```
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**report.py** — 최종 마크다운 리포트:
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- 요약 테이블 (반복 횟수, 판정, 소요시간)
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- 반복별 상세 (각 step 출력, 에이전트명, 소요시간)
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- 최종 판정
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**cli.py** — 서브커맨드:
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- `cross-eval init [--dir .] [--preset simple|cross-review]` — 스캐폴딩 (기존 파일 안 덮어씀)
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- `cross-eval run [-c config] [--max-iter N] [--dry-run] [--output-dir path] [--input key=path ...]`
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- `--input key=path`: config의 inputs 오버라이드/추가
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- `--dry-run`: 에이전트 호출 없이 렌더링된 프롬프트만 출력
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## 수정할 파일 목록
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| 파일 | 작업 |
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| `cross_eval/__init__.py` | 이미 존재, 수정 없음 |
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| `cross_eval/models.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/config.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/prompts.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/agent.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/pipeline.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/report.py` | **신규 생성** |
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| `cross_eval/cli.py` | **신규 생성** |
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| `pyproject.toml` | 이미 존재, 수정 없음 |
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## 검증 방법
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1. `pip install -e .` 로 로컬 설치
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2. `cross-eval init` 로 스캐폴딩 확인 (3개 파일 생성)
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3. `cross-eval run --dry-run` 로 프롬프트 렌더링 확인 (에이전트 호출 없이)
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4. plan.md/checklist.md에 간단한 내용 넣고 `cross-eval run --max-iter 2` 로 실제 실행
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5. `output/` 디렉토리에 v1/, final-report.md 생성 확인
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