project-root/
├── AGENTS.md
├── .codex/
│   ├── config.toml
│   ├── hooks.json
│   ├── hooks/
│   │   ├── session_start_context.py
│   │   ├── pre_bash_guard.py
│   │   └── post_kt_lint.sh
│   ├── rules/
│   │   └── default.rules
│   ├── agents/
│   │   ├── reviewer.toml
│   │   ├── gradle-verifier.toml
│   │   └── docs-researcher.toml
│   └── skills/
│       ├── gradle-codex/SKILL.md
│       ├── kotlin-review/SKILL.md
│       └── platform-safety/SKILL.md
├── scripts/
│   └── verify_codex_harness.sh
└── docs/
    ├── handoffs/
    ├── runbooks/
    └── architecture/

# AGENTS.md

- 이 저장소는 여러 계층이 함께 있는 애플리케이션/문서 저장소입니다.
- 작업 전 우선 문서: README, docs/handoffs/current-state.md, docs/architecture/module-map.md
- Gradle 검증은 항상 저장소 로컬 캐시를 사용합니다.
- Python 검증은 PYTHONPATH를 명시합니다.
- 운영 파괴 명령은 사용자가 명시적으로 요청한 경우만 승인 대상으로 다룹니다.
- 하네스 변경 후에는 scripts/verify_codex_harness.sh 를 우선 실행합니다.
- 반복 워크플로는 skills로 승격하고, 역할이 좁은 검토 작업만 subagent로 분리합니다.

## 표준 검증
- Kotlin: source ~/.zshrc >/dev/null 2>&1 && export GRADLE_USER_HOME="$PWD/.gradle-user" && ./gradlew ktlintCheck test --no-daemon
- Python: PYTHONPATH=python-mlops python3 -m unittest discover python-mlops/tests -v
- Frontend: cd frontend && npm run build

## 완료 기준
- 관련 변경의 빌드/린트/테스트 결과를 읽고 요약할 것
- 위험 명령, 배포 명령, 외부 쓰기 작업은 승인 경계를 지킬 것
- 최종 답변에 변경 요약, 검증 결과, 남은 리스크를 적을 것

# 기본 모델은 이해력과 설명 품질을 우선합니다.
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

# 저장소 안에서는 쓰기 가능, 네트워크는 필요한 순간만 다룹니다.
[sandbox_workspace_write]
network_access = false

[features]
# hooks 는 아직 실험 기능이므로 명시적으로 켭니다.
codex_hooks = true
multi_agent = true
# 원격 MCP(HTTP/OAuth) 서버를 함께 쓸 때 필요할 수 있습니다.
experimental_use_rmcp_client = true

[profiles.review]
model = "gpt-5.4-mini"
sandbox_mode = "read-only"
approval_policy = "on-request"

[profiles.verify]
model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "workspace-write"
approval_policy = "on-request"

[profiles.codex]
model = "gpt-5-codex"
model_reasoning_effort = "high"

[agents]
max_threads = 4
max_depth = 1
job_max_runtime_seconds = 1800

[agents.reviewer]
config_file = "agents/reviewer.toml"

[agents.gradle_verifier]
config_file = "agents/gradle-verifier.toml"

[agents.docs_researcher]
config_file = "agents/docs-researcher.toml"

[mcp_servers.playwright]
command = "npx"
args = ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]

[mcp_servers.context7]
url = "https://mcp.context7.com/mcp"

[mcp_servers.linear]
url = "https://mcp.linear.app/mcp"

[mcp_servers.figma]
url = "https://mcp.figma.com/mcp"

[mcp_servers.atlassian]
url = "https://mcp.atlassian.com/v1/mcp"

# 파괴적 명령은 금지합니다.
prefix_rule(["git", "reset", "--hard"], "forbidden")
prefix_rule(["rm", "-rf"], "forbidden")
prefix_rule(["terraform", "destroy"], "forbidden")
prefix_rule(["kubectl", "delete"], "forbidden")
prefix_rule(["helm", "uninstall"], "forbidden")
prefix_rule(["mlflow", "models", "delete"], "forbidden")

# 외부 반영이나 실행 환경 변이는 prompt 로 둡니다.
prefix_rule(["git", "push"], "prompt")
prefix_rule(["gh", "pr", "create"], "prompt")
prefix_rule(["kubectl", "apply"], "prompt")
prefix_rule(["helm", "upgrade"], "prompt")
prefix_rule(["brew", "install"], "prompt")

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      {
        "command": "/usr/bin/python3 $(git rev-parse --show-toplevel)/.codex/hooks/session_start_context.py"
      }
    ],
    "PreToolUse": [
      {
        "matcher": "Bash",
        "command": "/usr/bin/python3 $(git rev-parse --show-toplevel)/.codex/hooks/pre_bash_guard.py"
      }
    ],
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": "Write|Edit|MultiEdit|ApplyPatch",
        "command": "bash $(git rev-parse --show-toplevel)/.codex/hooks/post_kt_lint.sh"
      }
    ]
  }
}

#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail

# Codex PostToolUse payload는 stdin JSON 입니다.
PAYLOAD="$(cat)"
ROOT="$(git rev-parse --show-toplevel)"

# Kotlin 파일이 아니면 아무 일도 하지 않습니다.
FILE_PATH="$(printf '%s' "$PAYLOAD" | jq -r '.tool_input.file_path // .tool_input.path // empty')"
if [[ -z "$FILE_PATH" || "$FILE_PATH" != *.kt ]]; then
  exit 0
fi

# Gradle/JDK 셸 환경을 맞춘 뒤 저장소 로컬 캐시로 ktlint를 실행합니다.
source ~/.zshrc >/dev/null 2>&1 || true
export GRADLE_USER_HOME="$ROOT/.gradle-user"
cd "$ROOT"
./gradlew ktlintCheck --no-daemon

name = "reviewer"
description = "Read-only reviewer for Kotlin and Gradle regressions."
model = "gpt-5.4-mini"
model_reasoning_effort = "medium"
sandbox_mode = "read-only"

developer_instructions = """
변경사항을 읽기 전용으로 검토합니다.
행동 회귀, 누락 테스트, Gradle 오용, JDK 가정, 위험한 파일 수정 여부를 우선 확인합니다.
요약보다 findings 를 먼저 적습니다.
"""

# Gradle Codex

이 스킬은 Gradle 명령을 안전하게 실행하기 위한 워크플로입니다.

## 규칙
- 항상 `source ~/.zshrc >/dev/null 2>&1` 를 먼저 고려합니다.
- 항상 `GRADLE_USER_HOME="$PWD/.gradle-user"` 를 저장소 안으로 고정합니다.
- 가능하면 `./gradlew` 와 `--no-daemon` 을 사용합니다.
- 결과를 요약할 때는 실패한 task, 에러 타입, 다음 수정 포인트를 함께 적습니다.

## 대표 명령
- 포맷 검사: `./gradlew ktlintCheck --no-daemon`
- 전체 검증: `./gradlew ktlintCheck test --no-daemon`
- 모듈 단위 검증: `./gradlew :module:test --no-daemon`

[features]
codex_hooks = true
multi_agent = true
experimental_use_rmcp_client = true

# 최신 라이브러리 문서를 바로 가져옵니다.
[mcp_servers.context7]
url = "https://mcp.context7.com/mcp"

# UI 동작과 브라우저 검증을 에이전트가 직접 확인합니다.
[mcp_servers.playwright]
command = "npx"
args = ["@playwright/mcp@latest", "--headless"]

# 디자인 맥락을 코드 생성에 직접 연결합니다.
[mcp_servers.figma]
url = "https://mcp.figma.com/mcp"

# 작업 관리 이슈/프로젝트 맥락을 붙입니다.
[mcp_servers.linear]
url = "https://mcp.linear.app/mcp"

# Jira/Confluence 같은 팀 문서와 티켓을 붙입니다.
[mcp_servers.atlassian]
url = "https://mcp.atlassian.com/v1/mcp"

# 1) 로컬 stdio MCP 먼저 붙입니다.
codex mcp add playwright --stdio "npx @playwright/mcp@latest --headless"

# 2) 원격 MCP는 config.toml 또는 서비스 문서 방식으로 추가합니다.
codex mcp add linear --url https://mcp.linear.app/mcp

# 3) OAuth 서버는 로그인 단계를 완료합니다.
codex mcp login linear