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description: "Use when: create an implementation plan and GitHub issue draft from an Approved requirement"
name: "Create Implementation Issue"
argument-hint: "Paste an Approved REQ file"
agent: "agent"
model: "GPT-5 (copilot)"
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다음 `Approved` requirement 문서를 기반으로 implementation issue 초안을 생성한다.

입력:
${input}

작업 규칙:
- 기준 문서는 [SRS index](../../docs/SRS/index.md) 와 해당 REQ 문서다.
- 출력 언어는 기본적으로 한국어로 작성한다.
- section 제목, 설명, 작업 지시문은 한국어를 우선 사용하되, 중요한 technical term는 영어를 유지하거나 한국어 뒤 괄호로 병기한다. 예: `AI Agent Work`, `Human Verification Checklist`, `Acceptance Criteria`, `Open Questions`, `Risk`, `Definition of Done`.
- 코드 식별자, 파일 경로, 명령어, API 이름, 테스트 이름, UI 라벨 등 구현 대상과 직접 연결되는 literal은 영어 원문을 유지한다.
- requirement의 `Acceptance Criteria`를 구현 task로 분해한다.
- task는 구현 단위로 나누고, 각 task를 `AI Agent가 완료 가능한 작업`과 `Human이 수행해야 하는 작업`으로 구분한다.
- test task를 반드시 포함한다.
- 각 acceptance criteria 또는 task에 대해 다음을 판단한다:
	- AI Agent가 코드 변경과 자동 검증까지 완료할 수 있는가
	- Human이 직접 확인해야 하는 수동 검증이 남는가
- Human이 직접 확인해야 하는 항목이 있으면 `Human Verification Checklist`에 구체적인 확인 절차와 기대 결과를 작성한다.
- AI Agent가 자체적으로 테스트를 완료할 수 있어 Human 확인이 불필요하면 `Human Verification Checklist`에 `No manual verification required.`를 명시하고 그 근거를 `AI Validation Summary`에 적는다.
- `Impacted Area`를 기반으로 module/docs/test 변경 범위를 제시한다.
- 미해결 가정이나 리스크가 있으면 issue 본문에 `Open Questions`와 `Risks`로 명시한다.
- 출력은 GitHub issue에 바로 붙여 넣을 수 있는 Markdown 형식으로만 작성한다.

출력 형식:
1. Issue Title
2. 배경 (Context)
3. 범위 (Scope)
4. AI Agent 작업 (AI Agent Work) 체크리스트
5. 사람 작업 (Human Work) 체크리스트
6. Acceptance Criteria Mapping (REQ 기준)
7. AI 검증 요약 (AI Validation Summary)
8. 사람 확인 체크리스트 (Human Verification Checklist)
9. 열린 질문 (Open Questions)
10. 리스크 (Risks)
11. 완료 조건 (Definition of Done)
12. GitHub Issue Create Command (`gh issue create`) 예시