Codex

dmux-workflows는 tmux 패널에서 dmux를 사용해 병렬 AI 에이전트 세션을 조율하는 가이드입니다. 리서치, 구현, 테스트, 문서 작업을 Claude Code, Codex, OpenCode 및 유사한 하니스에 나눠 배분해, 컨텍스트 병목을 줄이면서 멀티 에이전트 개발을 관리할 수 있도록 돕습니다.

ai-regression-testing은 AI 보조 개발에서 자주 놓치는 버그, 즉 미완성 수정, 오래된 가정, 샌드박스와 프로덕션 경로 전반의 회귀 문제를 잡아내는 데 도움이 됩니다. 에이전트가 API 라우트, 백엔드 로직, 또는 실용적이고 반복 가능한 확인이 필요한 버그 수정을 변경했을 때 회귀 테스트용으로 이 ai-regression-testing 스킬을 사용하세요. 특히 DB 없이 진행하는 샌드박스 모드 검증과 숨은 분기까지 드러내는 리뷰 워크플로에 유용합니다.

agent-eval은 재현 가능한 작업으로 코딩 에이전트를 일대일로 벤치마킹하는 스킬로, 통과율, 비용, 시간, 일관성을 비교합니다. 이 agent-eval 스킬을 사용하면 Claude Code, Aider, Codex 또는 다른 에이전트를 자신의 repo에서 평가할 수 있으며, 즉흥적인 프롬프트 실험보다 더 명확한 근거를 얻을 수 있습니다.

verification-before-completion은 근거 없는 완료 주장이나 지원되지 않는 상태 보고를 막기 위한 최종 점검 스킬입니다. 언제 써야 하는지, obra/superpowers에서 어떻게 설치하는지, 그리고 각 상태 주장에 맞는 최신 검증 근거를 어떻게 연결해야 하는지 안내합니다.

using-superpowers는 obra/superpowers의 세션 시작용 스킬로, 어떤 답변이든 하기 전에 먼저 스킬 조회를 강제해 에이전트가 알맞은 워크플로를 먼저 찾고 활성화하도록 돕습니다.

엄격한 TDD를 실천하려면 test-driven-development 스킬을 설치해 활용하세요. 먼저 실패하는 테스트를 작성하고, 실제로 실패를 확인한 뒤, 최소한의 코드만 구현하고, 마지막으로 안전하게 리팩터링하는 흐름을 따릅니다.

systematic-debugging은 버그, flaky test, 빌드 실패, 예상치 못한 동작을 다룰 때 근본 원인 파악을 먼저 두는 디버깅 스킬입니다. 수정안을 내기 전에 언제 써야 하는지, 4단계 워크플로와 companion file 구성을 함께 확인할 수 있습니다.

subagent-driven-development는 작업마다 새로운 subagent를 배정해 구현 계획을 실행하고, 각 결과를 두 단계로 검토하는 스킬입니다. 먼저 명세 준수 여부를 확인하고, 그다음 코드 품질을 리뷰합니다. implementer, spec reviewer, code quality reviewer를 위한 프롬프트 템플릿도 함께 제공합니다.

executing-plans는 에이전트가 문서로 작성된 구현 계획을 그대로 따라 실행하도록 돕는 skill입니다. 먼저 계획을 검토하고, 정해진 순서대로 작업을 수행하며, 지정된 점검을 실행하고, 막히는 지점에서는 중단한 뒤 마무리 워크플로로 handoff합니다. Project Management처럼 계획 중심으로 전달되는 업무에 특히 잘 맞습니다.

dispatching-parallel-agents는 서로 완전히 독립적인 작업을 별도 에이전트에 분산하고, 각 에이전트의 컨텍스트를 분리한 채 결과를 조율해 합칠 수 있도록 설계된 Agent Orchestration 스킬입니다.

webapp-testing은 Python Playwright로 로컬 웹앱을 테스트하는 스킬입니다. `scripts/with_server.py`로 서버를 띄우고, 렌더링된 UI와 selector를 확인하며, 스크린샷과 콘솔 로그를 수집해 프런트엔드 동작을 정찰 중심 워크플로로 검증할 수 있습니다.

quieter는 지나치게 강하거나 자극적인 인터페이스에서 시각적 과격함을 줄이면서도, 명확성·계층 구조·브랜드 의도는 유지하도록 돕는 UI 디자인 다듬기 스킬입니다. 상위 `$impeccable` 스킬을 먼저 사용한 뒤 적용할 때 가장 효과적이며, 팀이 집중도를 높이기 위한 표적 수정에 앞서 과도한 인상의 원인을 진단하는 데 도움을 줍니다.

notion-meeting-intelligence는 Notion의 문맥을 회의에 바로 쓸 수 있는 아젠다와 사전 읽기 자료로 바꿔 줍니다. 의사결정, 현황 점검, 계획 수립, 회고, 1:1 준비를 위해 Codex 리서치를 활용할 수 있습니다. 근거 있는 자료, 명확한 시간 배분, 참석자별 맞춤 결과물이 필요할 때 적합한 notion-meeting-intelligence 회의 준비 워크플로입니다.

colorize 스킬은 회색조이거나 단조로운 인터페이스에 전략적으로 색을 더하려는 UI 팀을 돕습니다. 언제 쓰는 것이 적절한지, 어떤 맥락 정보가 필요한지, 그리고 $frontend-design 및 브랜드를 고려한 컬러 의사결정과 함께 impeccable 워크플로에 어떻게 맞물리는지 알아보세요.

arrange는 UI 레이아웃, 간격, 시각적 위계를 진단하고 개선하는 데 도움을 주는 스킬입니다. crowded screen, 반복적인 grid, 약한 composition 문제를 점검하고 고칠 때 유용하며, 사용 전에는 $frontend-design 설정이 필요하고 상황에 따라 $teach-impeccable 컨텍스트를 함께 쓰는 것이 좋습니다.

neat-freak는 작업 세션 마무리용 지식 정리 스킬입니다. 프로젝트 문서, 에이전트 메모리, 코드 변경 사항의 불일치를 조정해 `CLAUDE.md`, `AGENTS.md`, `docs/`가 항상 정확하게 유지되도록 돕습니다. 기술 문서 작성자, 개발자, 에이전트 운영자처럼 더 깔끔하고 신뢰할 수 있는 프로젝트 지식 기반이 필요한 사용자에게 유용합니다.

codex는 코드 분석, 리팩터링, 자동 편집을 위해 Codex CLI를 감싸는 Claude Code 스킬입니다. 적절한 모델, sandbox 설정, resume 흐름, 더 조용한 기본 출력으로 `codex exec`와 `codex resume`를 실행할 수 있도록 도와줍니다. 사용 전에는 로컬에 Codex CLI가 정상 설치되어 있어야 합니다.

subagent-driven-development는 구현 계획을 독립적인 작업으로 쪼개고, 각 작업마다 새 subagent를 투입한 뒤, 단계마다 결과를 검토할 수 있게 도와줍니다. 속도와 품질 게이트를 함께 챙겨야 하는 agent orchestration에 적합하며, 특히 3개 이상의 독립 이슈, 버그 수정, 기능 단위 작업, 또는 저장소 정리에 유용합니다.

cross-agent-delegation은 Claude Code가 에이전트 오케스트레이션을 위해 Kimi와 Codex 전반으로 작업을 분배하도록 돕습니다. 자동 도구 감지, 테스트 후 Codex 자동 리뷰, 복잡도 신호에 따른 제한적 Kimi 위임을 지원합니다. 다중 CLI 워크플로에서 숨겨진 라우팅을 설치, 활성화, 사용하는 실용적인 가이드가 필요할 때 이 cross-agent-delegation 스킬을 사용하세요.

long-task-coordinator는 오래 걸리거나 위임된 작업을 안정적으로 이어갈 수 있도록 durable state file, recovery checks, explicit statuses, 그리고 보고 전에 먼저 상태를 기록하는 persist-before-report 워크플로로 에이전트의 협업과 재개를 돕습니다.

skills-cli는 최신 `bunx skills` 또는 `npx skills` 명령으로 Agent Skills를 찾고, 설치하고, 관리할 수 있도록 돕습니다. `--skill`, `skills-lock.json`, 업데이트, 제거, 복원, 동기화 워크플로까지 폭넓게 다룹니다.

image-to-code는 시각적 레퍼런스를 실제 웹페이지로 바꿔주는 Codex용 image-to-code 스킬입니다. 디자인 이미지 생성으로 시작해, 세심한 분석을 거친 뒤, 레이아웃·간격·타이포그래피·히어로 구성까지 맞춰 구현합니다. 높은 시각적 충실도가 필요한 랜딩 페이지, 제품 페이지, 편집형 레이아웃, 포트폴리오, 리디자인 작업에 적합합니다.

codex-review는 GPT-5.2-Codex를 사용하는 OpenAI Codex CLI 코드 리뷰용 GitHub 스킬입니다. 구조화된 결과, GitHub 네이티브 리뷰 흐름, CI/CD에 맞는 사용 방식으로 버그, 보안 이슈, 코드 품질 문제를 잡아내는 데 도움을 줍니다.

code-review는 커밋과 배포 전에 코드 변경 사항을 검토하기 위한 필수 리뷰 워크플로입니다. 팀이 구조화된 /code-review 단계를 실행하고, 엔진을 선택하며, 단순한 통과 판정이 아니라 실행 가능한 피드백을 얻도록 도와줍니다. 머지 전 점검, 릴리스 후보, 영향도가 큰 리팩터링에 특히 적합합니다.