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git-subtree-dir: .vendor/myagent-kit git-subtree-split: 3e45f3fb102e71d5127366f2fc675eaadc3927da
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description: "Use when: create an implementation plan and GitHub issue draft from an Approved requirement"
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name: "Create Implementation Issue"
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argument-hint: "Paste an Approved REQ file"
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agent: "agent"
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model: "GPT-5 (copilot)"
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다음 `Approved` requirement 문서를 기반으로 implementation issue 초안을 생성한다.
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입력:
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${input}
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작업 규칙:
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- 기준 문서는 [SRS index](../../docs/SRS/index.md) 와 해당 REQ 문서다.
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- 출력 언어는 기본적으로 한국어로 작성한다.
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- 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`.
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- 코드 식별자, 파일 경로, 명령어, API 이름, 테스트 이름, UI 라벨 등 구현 대상과 직접 연결되는 literal은 영어 원문을 유지한다.
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- requirement의 `Acceptance Criteria`를 구현 task로 분해한다.
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- task는 구현 단위로 나누고, 각 task를 `AI Agent가 완료 가능한 작업`과 `Human이 수행해야 하는 작업`으로 구분한다.
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- test task를 반드시 포함한다.
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- 각 acceptance criteria 또는 task에 대해 다음을 판단한다:
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- AI Agent가 코드 변경과 자동 검증까지 완료할 수 있는가
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- Human이 직접 확인해야 하는 수동 검증이 남는가
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- Human이 직접 확인해야 하는 항목이 있으면 `Human Verification Checklist`에 구체적인 확인 절차와 기대 결과를 작성한다.
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- 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.
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- `Impacted Area`를 기반으로 module/docs/test 변경 범위를 제시한다.
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- 미해결 가정이나 리스크가 있으면 issue 본문에 `Open Questions`와 `Risks`로 명시한다.
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- 출력은 GitHub issue에 바로 붙여 넣을 수 있는 Markdown 형식으로만 작성한다.
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출력 형식:
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1. Issue Title
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2. 배경 (Context)
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3. 범위 (Scope)
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4. AI Agent 작업 (AI Agent Work) 체크리스트
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5. 사람 작업 (Human Work) 체크리스트
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6. Acceptance Criteria Mapping (REQ 기준)
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7. AI 검증 요약 (AI Validation Summary)
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8. 사람 확인 체크리스트 (Human Verification Checklist)
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9. 열린 질문 (Open Questions)
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10. 리스크 (Risks)
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11. 완료 조건 (Definition of Done)
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12. GitHub Issue Create Command (`gh issue create`) 예시
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