* fix(orchestration): add WebFetch auto-trigger for infrastructure configuration Problem: Infrastructure configuration changes (e.g., Traefik port settings) were being made based on assumptions without consulting official documentation, violating the 'Evidence > assumptions' principle in PRINCIPLES.md. Solution: - Added Infrastructure Configuration Validation section to MODE_Orchestration.md - Auto-triggers WebFetch for infrastructure tools (Traefik, nginx, Docker, etc.) - Enforces MODE_DeepResearch activation for investigation - BLOCKS assumption-based configuration changes Testing: Verified WebFetch successfully retrieves Traefik official docs (port 80 default) This prevents production outages from infrastructure misconfiguration by ensuring all technical recommendations are backed by official documentation. * feat: Add PM Agent (Project Manager Agent) for seamless orchestration Introduces PM Agent as the default orchestration layer that coordinates all sub-agents and manages workflows automatically. Key Features: - Default orchestration: All user interactions handled by PM Agent - Auto-delegation: Intelligent sub-agent selection based on task analysis - Docker Gateway integration: Zero-token baseline with dynamic MCP loading - Self-improvement loop: Automatic documentation of patterns and mistakes - Optional override: Users can specify sub-agents explicitly if desired Architecture: - Agent spec: SuperClaude/Agents/pm-agent.md - Command: SuperClaude/Commands/pm.md - Updated docs: README.md (15→16 agents), agents.md (new Orchestration category) User Experience: - Default: PM Agent handles everything (seamless, no manual routing) - Optional: Explicit --agent flag for direct sub-agent access - Both modes available simultaneously (no user downside) Implementation Status: - ✅ Specification complete - ✅ Documentation complete - ⏳ Prototype implementation needed - ⏳ Docker Gateway integration needed - ⏳ Testing and validation needed Refs: kazukinakai/docker-mcp-gateway (IRIS MCP Gateway integration) * feat: Add Agent Orchestration rules for PM Agent default activation Implements PM Agent as the default orchestration layer in RULES.md. Key Changes: - New 'Agent Orchestration' section (CRITICAL priority) - PM Agent receives ALL user requests by default - Manual override with @agent-[name] bypasses PM Agent - Agent Selection Priority clearly defined: 1. Manual override → Direct routing 2. Default → PM Agent → Auto-delegation 3. Delegation based on keywords, file types, complexity, context User Experience: - Default: PM Agent handles everything (seamless) - Override: @agent-[name] for direct specialist access - Transparent: PM Agent reports delegation decisions This establishes PM Agent as the orchestration layer while respecting existing auto-activation patterns and manual overrides. Next Steps: - Local testing in agiletec project - Iteration based on actual behavior - Documentation updates as needed * refactor(pm-agent): redesign as self-improvement meta-layer Problem Resolution: PM Agent's initial design competed with existing auto-activation for task routing, creating confusion about orchestration responsibilities and adding unnecessary complexity. Design Change: Redefined PM Agent as a meta-layer agent that operates AFTER specialist agents complete tasks, focusing on: - Post-implementation documentation and pattern recording - Immediate mistake analysis with prevention checklists - Monthly documentation maintenance and noise reduction - Pattern extraction and knowledge synthesis Two-Layer Orchestration System: 1. Task Execution Layer: Existing auto-activation handles task routing (unchanged) 2. Self-Improvement Layer: PM Agent meta-layer handles documentation (new) Files Modified: - SuperClaude/Agents/pm-agent.md: Complete rewrite with meta-layer design - Category: orchestration → meta - Triggers: All user interactions → Post-implementation, mistakes, monthly - Behavioral Mindset: Continuous learning system - Self-Improvement Workflow: BEFORE/DURING/AFTER/MISTAKE RECOVERY/MAINTENANCE - SuperClaude/Core/RULES.md: Agent Orchestration section updated - Split into Task Execution Layer + Self-Improvement Layer - Added orchestration flow diagram - Clarified PM Agent activates AFTER task completion - README.md: Updated PM Agent description - "orchestrates all interactions" → "ensures continuous learning" - Docs/User-Guide/agents.md: PM Agent section rewritten - Section: Orchestration Agent → Meta-Layer Agent - Expertise: Project orchestration → Self-improvement workflow executor - Examples: Task coordination → Post-implementation documentation - PR_DOCUMENTATION.md: Comprehensive PR documentation added - Summary, motivation, changes, testing, breaking changes - Two-layer orchestration system diagram - Verification checklist Integration Validated: Tested with agiletec project's self-improvement-workflow.md: ✅ PM Agent aligns with existing BEFORE/DURING/AFTER/MISTAKE RECOVERY phases ✅ Complements (not competes with) existing workflow ✅ agiletec workflow defines WHAT, PM Agent defines WHO executes it Breaking Changes: None - Existing auto-activation continues unchanged - Specialist agents unaffected - User workflows remain the same - New capability: Automatic documentation and knowledge maintenance Value Proposition: Transforms SuperClaude into a continuously learning system that accumulates knowledge, prevents recurring mistakes, and maintains fresh documentation without manual intervention. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * docs: add Claude Code conversation history management research Research covering .jsonl file structure, performance impact, and retention policies. Content: - Claude Code .jsonl file format and message types - Performance issues from GitHub (memory leaks, conversation compaction) - Retention policies (consumer vs enterprise) - Rotation recommendations based on actual data - File history snapshot tracking mechanics Source: Moved from agiletec project (research applicable to all Claude Code projects) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: add Development documentation structure Phase 1: Documentation Structure complete - Add Docs/Development/ directory for development documentation - Add ARCHITECTURE.md - System architecture with PM Agent meta-layer - Add ROADMAP.md - 5-phase development plan with checkboxes - Add TASKS.md - Daily task tracking with progress indicators - Add PROJECT_STATUS.md - Current status dashboard and metrics - Add pm-agent-integration.md - Implementation guide for PM Agent mode This establishes comprehensive documentation foundation for: - System architecture understanding - Development planning and tracking - Implementation guidance - Progress visibility Related: #pm-agent-mode #documentation #phase-1 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat: PM Agent session lifecycle and PDCA implementation Phase 2: PM Agent Mode Integration (Design Phase) Commands/pm.md updates: - Add "Always-Active Foundation Layer" concept - Add Session Lifecycle (Session Start/During Work/Session End) - Add PDCA Cycle (Plan/Do/Check/Act) automation - Add Serena MCP Memory Integration (list/read/write_memory) - Document auto-activation triggers Agents/pm-agent.md updates: - Add Session Start Protocol (MANDATORY auto-activation) - Add During Work PDCA Cycle with example workflows - Add Session End Protocol with state preservation - Add PDCA Self-Evaluation Pattern - Add Documentation Strategy (temp → patterns/mistakes) - Add Memory Operations Reference Key Features: - Session start auto-activation for context restoration - 30-minute checkpoint saves during work - Self-evaluation with think_about_* operations - Systematic documentation lifecycle - Knowledge evolution to CLAUDE.md Implementation Status: - ✅ Design complete (Commands/pm.md, Agents/pm-agent.md) - ⏳ Implementation pending (Core components) - ⏳ Serena MCP integration pending Salvaged from mistaken development in ~/.claude directory Related: #pm-agent-mode #session-lifecycle #pdca-cycle #phase-2 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * fix: disable Serena MCP auto-browser launch Disable web dashboard and GUI log window auto-launch in Serena MCP server to prevent intrusive browser popups on startup. Users can still manually access the dashboard at http://localhost:24282/dashboard/ if needed. Changes: - Add CLI flags to Serena run command: - --enable-web-dashboard false - --enable-gui-log-window false - Ensures Git-tracked configuration (no reliance on ~/.serena/serena_config.yml) - Aligns with AIRIS MCP Gateway integration approach 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * refactor: rename directories to lowercase for PEP8 compliance - Rename superclaude/Agents -> superclaude/agents - Rename superclaude/Commands -> superclaude/commands - Rename superclaude/Core -> superclaude/core - Rename superclaude/Examples -> superclaude/examples - Rename superclaude/MCP -> superclaude/mcp - Rename superclaude/Modes -> superclaude/modes This change follows Python PEP8 naming conventions for package directories. * style: fix PEP8 violations and update package name to lowercase Changes: - Format all Python files with black (43 files reformatted) - Update package name from 'SuperClaude' to 'superclaude' in pyproject.toml - Fix import statements to use lowercase package name - Add missing imports (timedelta, __version__) - Remove old SuperClaude.egg-info directory PEP8 violations reduced from 2672 to 701 (mostly E501 line length due to black's 88 char vs flake8's 79 char limit). * docs: add PM Agent development documentation Add comprehensive PM Agent development documentation: - PM Agent ideal workflow (7-phase autonomous cycle) - Project structure understanding (Git vs installed environment) - Installation flow understanding (CommandsComponent behavior) - Task management system (current-tasks.md) Purpose: Eliminate repeated explanations and enable autonomous PDCA cycles 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat(pm-agent): add self-correcting execution and warning investigation culture ## Changes ### superclaude/commands/pm.md - Add "Self-Correcting Execution" section with root cause analysis protocol - Add "Warning/Error Investigation Culture" section enforcing zero-tolerance for dismissal - Define error detection protocol: STOP → Investigate → Hypothesis → Different Solution → Execute - Document anti-patterns (retry without understanding) and correct patterns (research-first) ### docs/Development/hypothesis-pm-autonomous-enhancement-2025-10-14.md - Add PDCA workflow hypothesis document for PM Agent autonomous enhancement ## Rationale PM Agent must never retry failed operations without understanding root causes. All warnings and errors require investigation via context7/WebFetch/documentation to ensure production-quality code and prevent technical debt accumulation. 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> * feat(installer): add airis-mcp-gateway MCP server option ## Changes - Add airis-mcp-gateway to MCP server options in installer - Configuration: GitHub-based installation via uvx - Repository: https://github.com/oraios/airis-mcp-gateway - Purpose: Dynamic MCP Gateway for zero-token baseline and on-demand tool loading ## Implementation Added to setup/components/mcp.py self.mcp_servers dictionary with: - install_method: github - install_command: uvx test installation - run_command: uvx runtime execution - required: False (optional server) 🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code) Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com> --------- Co-authored-by: kazuki <kazuki@kazukinoMacBook-Air.local> Co-authored-by: Claude <noreply@anthropic.com>
16 KiB
SuperClaude 명령어 가이드
SuperClaude는 Claude Code를 위한 25개의 명령어를 제공합니다: 워크플로우를 위한 /sc:* 명령어와 전문가를 위한 @agent-*.
명령어 유형
| 유형 | 사용 위치 | 형식 | 예제 |
|---|---|---|---|
| 슬래시 명령어 | Claude Code | /sc:[명령어] |
/sc:implement "기능" |
| 에이전트 | Claude Code | @agent-[이름] |
@agent-security "검토" |
| 설치 | 터미널 | SuperClaude [명령어] |
SuperClaude install |
빠른 테스트
# 터미널: 설치 확인
python3 -m SuperClaude --version
# Claude Code CLI 확인: claude --version
# Claude Code: 명령어 테스트
/sc:brainstorm "테스트 프로젝트" # 발견 질문을 해야 함
/sc:analyze README.md # 분석을 제공해야 함
워크플로우: /sc:brainstorm "아이디어" → /sc:implement "기능" → /sc:test
🎯 SuperClaude 명령어 이해하기
SuperClaude 작동 방식
SuperClaude는 Claude Code가 읽어 전문화된 동작을 채택하는 행동 컨텍스트 파일을 제공합니다. /sc:implement를 입력하면 Claude Code는 implement.md 컨텍스트 파일을 읽고 행동 지침을 따릅니다.
SuperClaude 명령어는 소프트웨어로 실행되지 않습니다 - 프레임워크의 전문 지침 파일을 읽어 Claude Code의 동작을 수정하는 컨텍스트 트리거입니다.
명령어 유형:
- 슬래시 명령어 (
/sc:*): 워크플로우 패턴 및 행동 모드 트리거 - 에이전트 호출 (
@agent-*): 특정 도메인 전문가를 수동으로 활성화 - 플래그 (
--think,--safe-mode): 명령어 동작 및 깊이 수정
컨텍스트 메커니즘:
- 사용자 입력:
/sc:implement "인증 시스템"입력 - 컨텍스트 로딩: Claude Code가
~/.claude/superclaude/Commands/implement.md읽음 - 동작 채택: Claude가 도메인 전문 지식, 도구 선택, 검증 패턴 적용
- 향상된 출력: 보안 고려사항 및 모범 사례를 갖춘 구조화된 구현
핵심 포인트: 이는 전통적인 소프트웨어 실행이 아닌 컨텍스트 관리를 통해 정교한 개발 워크플로우를 만듭니다.
설치 vs 사용 명령어
🖥️ 터미널 명령어 (실제 CLI 소프트웨어):
SuperClaude install- 프레임워크 컴포넌트 설치SuperClaude update- 기존 설치 업데이트SuperClaude uninstall- 프레임워크 설치 제거python3 -m SuperClaude --version- 설치 상태 확인
💬 Claude Code 명령어 (컨텍스트 트리거):
/sc:brainstorm- 요구사항 발견 컨텍스트 활성화/sc:implement- 기능 개발 컨텍스트 활성화@agent-security- 보안 전문가 컨텍스트 활성화- 모든 명령어는 Claude Code 채팅 인터페이스 내에서만 작동
빠른 시작: 핵심 워크플로우를 경험하려면
/sc:brainstorm "프로젝트 아이디어"→/sc:implement "기능 이름"→/sc:test를 시도해보세요.
🧪 설정 테스트
🖥️ 터미널 확인 (터미널/CMD에서 실행)
# SuperClaude 작동 확인 (주요 방법)
python3 -m SuperClaude --version
# 예상 출력: SuperClaude 4.1.5
# Claude Code CLI 버전 확인
claude --version
# 설치된 컴포넌트 확인
python3 -m SuperClaude install --list-components | grep mcp
# 예상 출력: 설치된 MCP 컴포넌트 표시
💬 Claude Code 테스트 (Claude Code 채팅에 입력)
# 기본 /sc: 명령어 테스트
/sc:brainstorm "테스트 프로젝트"
# 예상 동작: 대화형 요구사항 발견 시작
# 명령어 도움말 테스트
/sc:help
# 예상 동작: 사용 가능한 명령어 목록
📝 명령어 빠른 참조
| 명령어 유형 | 실행 위치 | 형식 | 목적 | 예제 |
|---|---|---|---|---|
| 🖥️ 설치 | 터미널/CMD | SuperClaude [명령어] |
설정 및 유지보수 | SuperClaude install |
| 🔧 구성 | 터미널/CMD | python3 -m SuperClaude [명령어] |
고급 구성 | python3 -m SuperClaude --version |
| 💬 슬래시 명령어 | Claude Code | /sc:[명령어] |
워크플로우 자동화 | /sc:implement "기능" |
| 🤖 에이전트 호출 | Claude Code | @agent-[이름] |
수동 전문가 활성화 | @agent-security "검토" |
| ⚡ 향상된 플래그 | Claude Code | /sc:[명령어] --플래그 |
동작 수정 | /sc:analyze --think-hard |
기억하세요: 모든
/sc:명령어와@agent-호출은 터미널이 아닌 Claude Code 채팅 내에서 작동합니다. 이들은 Claude Code가 SuperClaude 프레임워크에서 특정 컨텍스트 파일을 읽도록 트리거합니다.
목차
- 필수 명령어 - 여기서 시작하세요 (8개 핵심 명령어)
- 일반적인 워크플로우 - 작동하는 명령어 조합
- 전체 명령어 참조 - 카테고리별로 정리된 25개 명령어
- 문제 해결 - 일반적인 문제 및 해결책
- 명령어 인덱스 - 카테고리별로 명령어 찾기
필수 명령어
즉각적인 생산성을 위한 핵심 워크플로우 명령어:
/sc:brainstorm - 프로젝트 발견
목적: 대화형 요구사항 발견 및 프로젝트 계획
구문: /sc:brainstorm "아이디어" [--strategy systematic|creative]
사용 사례:
- 새 프로젝트 계획:
/sc:brainstorm "전자상거래 플랫폼" - 기능 탐색:
/sc:brainstorm "사용자 인증 시스템" - 문제 해결:
/sc:brainstorm "느린 데이터베이스 쿼리"
/sc:help - 명령어 참조
목적: 사용 가능한 모든 /sc 명령어와 설명 목록 표시
구문: /sc:help
사용 사례:
- 사용 가능한 명령어 발견:
/sc:help - 명령어 이름 빠른 확인:
/sc:help
/sc:research - 심층 연구 명령어
목적: 적응형 계획 및 지능형 검색을 통한 포괄적인 웹 연구
구문: /sc:research "[쿼리]" [--depth quick|standard|deep|exhaustive] [--strategy planning|intent|unified]
사용 사례:
- 기술 연구:
/sc:research "최신 React 19 기능" --depth deep - 시장 분석:
/sc:research "2024년 AI 코딩 어시스턴트 현황" --strategy unified - 학술 조사:
/sc:research "양자 컴퓨팅 돌파구" --depth exhaustive - 최신 정보:
/sc:research "2024년 최신 AI 개발"
핵심 기능:
- 6단계 워크플로우: 이해 → 계획 → TodoWrite → 실행 → 추적 → 검증
- 적응형 깊이: Quick(기본 검색), Standard(확장), Deep(포괄적), Exhaustive(최대 깊이)
- 계획 전략: Planning(직접), Intent(먼저 명확화), Unified(협업)
- 병렬 실행: 기본 병렬 검색 및 추출
- 증거 관리: 관련성 점수가 있는 명확한 인용
- 출력 표준: 보고서가
claudedocs/research_[주제]_[타임스탬프].md에 저장됨
/sc:implement - 기능 개발
목적: 지능형 전문가 라우팅을 통한 풀스택 기능 구현
구문: /sc:implement "기능 설명" [--type frontend|backend|fullstack] [--focus security|performance]
사용 사례:
- 인증:
/sc:implement "JWT 로그인 시스템" - UI 컴포넌트:
/sc:implement "반응형 대시보드" - API:
/sc:implement "REST 사용자 엔드포인트" - 데이터베이스:
/sc:implement "관계를 가진 사용자 스키마"
/sc:analyze - 코드 평가
목적: 품질, 보안, 성능에 걸친 포괄적인 코드 분석
구문: /sc:analyze [경로] [--focus quality|security|performance|architecture]
사용 사례:
- 프로젝트 상태:
/sc:analyze . - 보안 감사:
/sc:analyze --focus security - 성능 검토:
/sc:analyze --focus performance
/sc:business-panel - 전략적 비즈니스 분석
목적: 9명의 저명한 사상가와 함께하는 다중 전문가 비즈니스 전략 분석
구문: /sc:business-panel "내용" [--mode discussion|debate|socratic] [--experts "name1,name2"]
사용 사례:
- 전략 평가:
/sc:business-panel "우리의 시장 진출 전략" - 경쟁 분석:
/sc:business-panel @competitor_analysis.pdf --mode debate - 혁신 평가:
/sc:business-panel "AI 제품 아이디어" --experts "christensen,drucker" - 전략적 학습:
/sc:business-panel "경쟁 전략" --mode socratic
전문가 패널: Christensen, Porter, Drucker, Godin, Kim/Mauborgne, Collins, Taleb, Meadows, Doumont
/sc:spec-panel - 전문가 사양 검토
목적: 저명한 사양 및 소프트웨어 엔지니어링 전문가를 사용한 다중 전문가 사양 검토 및 개선
구문: /sc:spec-panel [내용|@파일] [--mode discussion|critique|socratic] [--focus requirements|architecture|testing|compliance]
사용 사례:
- 사양 검토:
/sc:spec-panel @api_spec.yml --mode critique --focus requirements,architecture - 요구사항 워크숍:
/sc:spec-panel "사용자 스토리 내용" --mode discussion - 아키텍처 검증:
/sc:spec-panel @microservice.spec.yml --mode socratic --focus architecture - 규정 준수 검토:
/sc:spec-panel @security_requirements.yml --focus compliance - 반복적 개선:
/sc:spec-panel @complex_system.spec.yml --iterations 3
전문가 패널: Wiegers, Adzic, Cockburn, Fowler, Nygard, Newman, Hohpe, Crispin, Gregory, Hightower
/sc:troubleshoot - 문제 진단
목적: 근본 원인 분석을 통한 체계적인 문제 진단
구문: /sc:troubleshoot "문제 설명" [--type build|runtime|performance]
사용 사례:
- 런타임 오류:
/sc:troubleshoot "로그인 시 500 오류" - 빌드 실패:
/sc:troubleshoot --type build - 성능 문제:
/sc:troubleshoot "느린 페이지 로드"
/sc:test - 품질 보증
목적: 커버리지 분석을 통한 포괄적인 테스팅
구문: /sc:test [--type unit|integration|e2e] [--coverage] [--fix]
사용 사례:
- 전체 테스트 스위트:
/sc:test --coverage - 단위 테스팅:
/sc:test --type unit --watch - E2E 검증:
/sc:test --type e2e
/sc:improve - 코드 향상
목적: 체계적인 코드 개선 및 최적화 적용
구문: /sc:improve [경로] [--type performance|quality|security] [--preview]
사용 사례:
- 일반적인 개선:
/sc:improve src/ - 성능 최적화:
/sc:improve --type performance - 보안 강화:
/sc:improve --type security
/sc:document - 문서 생성
목적: 코드 및 API에 대한 포괄적인 문서 생성
구문: /sc:document [경로] [--type api|user-guide|technical] [--format markdown|html]
사용 사례:
- API 문서:
/sc:document --type api - 사용자 가이드:
/sc:document --type user-guide - 기술 문서:
/sc:document --type technical
/sc:workflow - 구현 계획
목적: 요구사항에서 구조화된 구현 계획 생성
구문: /sc:workflow "기능 설명" [--strategy agile|waterfall] [--format markdown]
사용 사례:
- 기능 계획:
/sc:workflow "사용자 인증" - 스프린트 계획:
/sc:workflow --strategy agile - 아키텍처 계획:
/sc:workflow "마이크로서비스 마이그레이션"
일반적인 워크플로우
검증된 명령어 조합:
새 프로젝트 설정
/sc:brainstorm "프로젝트 개념" # 요구사항 정의
/sc:design "시스템 아키텍처" # 기술 설계 생성
/sc:workflow "구현 계획" # 개발 로드맵 생성
기능 개발
/sc:implement "기능 이름" # 기능 구축
/sc:test --coverage # 테스트로 검증
/sc:document --type api # 문서 생성
코드 품질 개선
/sc:analyze --focus quality # 현재 상태 평가
/sc:improve --preview # 개선 사항 미리보기
/sc:test --coverage # 변경 사항 검증
버그 조사
/sc:troubleshoot "문제 설명" # 문제 진단
/sc:analyze --focus problem-area # 심층 분석
/sc:improve --fix --safe-mode # 대상 수정 적용
사양 개발
/sc:spec-panel @existing_spec.yml --mode critique # 전문가 검토
/sc:spec-panel @improved_spec.yml --iterations 2 # 반복적 개선
/sc:document --type technical # 문서 생성
전체 명령어 참조
개발 명령어
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| workflow | 구현 계획 | 프로젝트 로드맵, 스프린트 계획 |
| implement | 기능 개발 | 풀스택 기능, API 개발 |
| build | 프로젝트 컴파일 | CI/CD, 프로덕션 빌드 |
| design | 시스템 아키텍처 | API 스펙, 데이터베이스 스키마 |
분석 명령어
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| analyze | 코드 평가 | 품질 감사, 보안 검토 |
| research | 지능형 검색을 통한 웹 연구 | 기술 연구, 최신 정보, 시장 분석 |
| business-panel | 전략적 분석 | 비즈니스 결정, 경쟁 평가 |
| spec-panel | 사양 검토 | 요구사항 검증, 아키텍처 분석 |
| troubleshoot | 문제 진단 | 버그 조사, 성능 문제 |
| explain | 코드 설명 | 학습, 코드 검토 |
품질 명령어
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| improve | 코드 향상 | 성능 최적화, 리팩토링 |
| cleanup | 기술 부채 | 데드 코드 제거, 정리 |
| test | 품질 보증 | 테스트 자동화, 커버리지 분석 |
| document | 문서화 | API 문서, 사용자 가이드 |
프로젝트 관리
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| estimate | 프로젝트 추정 | 타임라인 계획, 리소스 할당 |
| task | 작업 관리 | 복잡한 워크플로우, 작업 추적 |
| spawn | 메타 오케스트레이션 | 대규모 프로젝트, 병렬 실행 |
유틸리티 명령어
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| help | 모든 명령어 나열 | 사용 가능한 명령어 발견 |
| git | 버전 제어 | 커밋 관리, 브랜치 전략 |
| index | 명령어 발견 | 기능 탐색, 명령어 찾기 |
세션 명령어
| 명령어 | 목적 | 최적 사용처 |
|---|---|---|
| load | 컨텍스트 로딩 | 세션 초기화, 프로젝트 온보딩 |
| save | 세션 지속성 | 체크포인팅, 컨텍스트 보존 |
| reflect | 작업 검증 | 진행 상황 평가, 완료 검증 |
| select-tool | 도구 최적화 | 성능 최적화, 도구 선택 |
명령어 인덱스
기능별:
- 계획: brainstorm, design, workflow, estimate
- 개발: implement, build, git
- 분석: analyze, business-panel, spec-panel, troubleshoot, explain
- 품질: improve, cleanup, test, document
- 관리: task, spawn, load, save, reflect
- 유틸리티: help, index, select-tool
복잡성별:
- 초급: brainstorm, implement, analyze, test, help
- 중급: workflow, design, business-panel, spec-panel, improve, document
- 고급: spawn, task, select-tool, reflect
문제 해결
명령어 문제:
- 명령어를 찾을 수 없음: 설치 확인:
python3 -m SuperClaude --version - 응답 없음: Claude Code 세션 재시작
- 처리 지연: MCP 서버 없이 테스트하려면
--no-mcp사용
빠른 수정:
- 세션 재설정:
/sc:load로 다시 초기화 - 상태 확인:
SuperClaude install --list-components - 도움말 받기: 문제 해결 가이드