myrtlepn/discussion

maestro:discussion

설정된 AI 팀원들이 합의에 도달할 때까지 반복 토론합니다. PM(Claude)이 사회자 역할로 발산점을 식별하고 수렴을 유도합니다. Maestro 모드 활성 여부에 관계없이 사용 가능합니다.

ideation과의 차이

| | ideation | discussion | |---|---|---| | 목적 | 다양한 관점 수집 (발산) | 합의 도달 (수렴) | | 라운드 | 1회 | N회 반복 | | 종료 조건 | PM 종합 완료 | 참여자 합의 또는 max rounds | | 출력 | synthesis.md | consensus.md |

실행 프로토콜

<!-- @include _shared/path-rules.md -->

경로 규칙 (MANDATORY): 이 스킬의 모든 .gran-maestro/ 경로는 절대경로로 사용합니다. 스킬 실행 시작 시 PROJECT_ROOT를 취득하고, 이후 모든 경로에 {PROJECT_ROOT}/ 접두사를 붙입니다.

PROJECT_ROOT=$(pwd)

{PLUGIN_ROOT}는 이 스킬의 "Base directory"에서 skills/{스킬명}/을 제거한 절대경로입니다. 상대경로(.claude/...)는 절대 사용하지 않습니다.

<!-- @end-include -->

Step 1: 초기화

1. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 디렉토리 존재 확인, 없으면 생성
2. 새 세션 ID 채번 (DSC-NNN):
   • 스크립트 우선: python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py counter next --type dsc → 출력 ID 사용
   • Fallback (counter.json 기반):
     • {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/counter.json 파일 Read
     • 파일 존재 시: next_id = last_id + 1
     • 파일 미존재 시 (최초 또는 복구): a. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/ 하위의 기존 DSC-* 디렉토리 스캔 b. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/archive/ 내 discussion-* tar.gz 파일명에서 ID 범위 추출 (예: discussion-DSC001-DSC006-*.tar.gz → max 6) c. 모든 소스에서 최대 번호 결정 → counter.json 생성: { "last_id": {max_number} } d. next_id = last_id + 1
     • counter.json 업데이트: { "last_id": {next_id} }
3. {PROJECT_ROOT}/.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/ 디렉토리 생성 (NNN은 3자리 zero-padded)
4. session.json 작성:

⏱️ 타임스탬프 취득 (MANDATORY): TS=$(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py timestamp now) 위 명령 실패 시 폴백: python3 -c "from datetime import datetime, timezone; print(datetime.now(timezone.utc).isoformat())" 출력값을 created_at 필드에 기입한다. 날짜만 기입 금지.

{
  "id": "DSC-NNN",
  "topic": "{사용자 주제}",
  "source_ideation": "{IDN-NNN 또는 null}",
  "focus": "{focus 또는 null}",
  "status": "analyzing",
  "max_rounds": "{Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.default_max_rounds) 출력값}",
  "current_round": 0,
  "created_at": "{TS — mst.py timestamp now 출력값}",
  "dispatch_started_at": null,
  "participants": [
    { "key": "architect(codex)", "role": "architect", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "ux(codex)", "role": "ux", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "security(codex)", "role": "security", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "codex", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "architecture(gemini)", "role": "architecture", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "gemini", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "cost(gemini)", "role": "cost", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "gemini", "started_at": null, "completed_at": null },
    { "key": "risk(claude)", "role": "risk", "perspective": "", "type": "opinion", "status": "pending", "provider": "claude", "started_at": null, "completed_at": null }
  ],
  "critics": {
    "claude": { "status": "pending", "provider": "claude" }
  },
  "critic_count": 1,
  "participant_config": { "codex": 3, "gemini": 2, "claude": 1 },
  "rounds": []
}

participants는 config의 discussion.agents를 읽어 생성합니다.

participants 동적 생성 규칙

1. 각 provider(codex, gemini, claude)의 count 읽기
2. count == 1 → key는 {role}(provider) 형태
3. count > 1 → role 키를 순차 생성, {role}(provider) 형태 유지
4. 각 항목에 provider 필드 기록
5. 합계 검증: 2~7명, 위반 시 에러 후 중단
6. count == 0 → 해당 provider 완전 skip

participants 키 없으면 기본값 { codex:1, gemini:1, claude:1 } 사용.

Step 1.5: PM 역할 배정

PM이 주제/포커스를 분석해 participants 수만큼 관점을 배정하고 critics를 결정합니다.

• Codex/Gemini/Claude 강점에 맞춰 관점 배정
• Critic 규칙: Claude 1명+ → Claude 우선, Claude 0명 → Codex → Gemini. critic_count 2 → 2명 배정

session.json에 participants, critics, critic_count, participant_config, status: "initializing" 기록.

AUTO-CONTINUE 원칙 (CRITICAL)

• 백그라운드 작업 완료 시 사용자에게 확인 질문 금지
• 모든 단계는 사용자 입력 없이 자동 진행
• 모든 호출이 모두 완료되면 즉시 다음 step 진행
• Step 4e 종료 판단은 PM이 자율적으로 처리
• 최종 사용자 보고는 Step 6에서만
• ⚠️ Step 4c 건너뜀 금지: critic_count > 0이면 opinions 수집 후 반드시 Critic 평가 수행

프롬프트 파일 생성 원칙 (CRITICAL)

shared-context.md는 단독 Write, 프롬프트 파일은 단일 combined 파일 Write → 스크립트 split 패턴을 사용합니다:

• session.json, shared-context.md 작성은 기존대로 단일 응답 내 Write 처리
• 프롬프트 파일(N+M개)은 prompts/combined-prompts.txt 1개에 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 모두 포함
• combined-prompts.txt Write 직후 python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts 실행

Step 2: 초기 의견 수집

IDN-NNN 입력 시: ideation 의견 파일들을 rounds/00/{participant.key}.md로 복사 → Step 4 진입

새 주제인 경우:

1. Dispatch 프롬프트 조립 — feature flag 분기

   config 확인:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get prompt_builder.enabled prompt_builder.fallback_on_error
   

   (a) prompt_builder.enabled=true (하이브리드 JSON 경로, 권장)

   1. shared-context.md 본문을 .gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md로 Write (기존 shared-context.md와 동일 내용, tmp 복사본)
   2. dispatch-input.json을 아래 스키마로 Write:

      {
        "format": "mst.dispatch",
        "schema_version": 1,
        "common": {
          "topic": "{DSC-NNN 주제}",
          "constraints": ["..."],
          "reference_context_file": ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
        },
        "tasks": [
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask": "핵심 질문 1~3개 ≤200자"},
          {"role": "{participant.key}", "angle": "{perspective}", "ask_file": ".gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md"}
        ]
      }
      

      • format: "mst.dispatch", schema_version: 1
      • common: topic, constraints[], reference_context_file: ".gran-maestro/tmp/ctx-{session_id}.md"
      • tasks[]: 각 participant/critic마다 {role: "{participant.key}", angle: "{perspective}", ask: "...≤200자"} 또는 ask_file: "..."}
      • 200자 초과 질문은 .gran-maestro/tmp/task-{role}-ask.md로 Write 후 ask_file 경로 참조
   3. CLI 호출:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py prompt build \
        --input {absolute_path}/dispatch-input.json \
        --out-dir {absolute_path}/rounds/00/prompts \
        --sid {session_id}
      

   4. 성공 시 생성된 rounds/00/prompts/combined-prompts.txt를 기존대로 session split-prompts로 분할:

      python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
      

      → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성
   5. 실패 시 (exit != 0) → (b) fallback 경로로 자동 전환

   (b) prompt_builder.enabled=false 또는 CLI fallback (기존 직접 조립 경로)

   단일 응답에서 동시 Write 후 split 실행:

   • rounds/00/shared-context.md — 주제 배경 + 핵심 논점
   • rounds/00/prompts/combined-prompts.txt — N+M개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함 (participant N개 + critic M개, 아래 포맷 그대로 적용)

   combined-prompts.txt Write 완료 직후:

   python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/00/prompts
   

   → rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md × N, rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md × M 자동 생성

   fallback 규약 (MANDATORY)

   (a) 경로 실행 중 mst.py prompt build가 exit 2/3 등 실패 반환 시:

   • stderr 로그와 구조화 errors JSON을 Read
   • PM이 지적된 오류를 기반으로 JSON을 1회 수정 후 재시도 (repair 1회)
   • 재시도 실패 시 즉시 (b) 기존 직접 조립 경로로 전환 (workflow 차단 금지)
   • config.prompt_builder.fallback_on_error=false이면 repair 실패 시 워크플로우를 중단하고 사용자 에스컬레이션

   참고: mst.py prompt build는 오류 반환만 담당하며, repair 1회/fallback 전환은 본 스킬(discussion)의 책임이다.

   이후 2번(participant Task 발송)부터는 기존 내용 그대로 진행.

개별 프롬프트 포맷 (Round 0):

# {Role} 관점 의견 요청 — DSC-NNN Round 0

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/00/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{perspective} 관점에서 분석합니다.

## 질문
{역할별 핵심 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

Critic 프롬프트 템플릿 (Round 0):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round 0

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

2. participant Task() + critic Task() 동시 발송 (단일 응답):

   모델 결정: Bash(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py config get discussion.agents.claude.tier models.providers.claude.default_tier)로 tier를 구한 뒤 models.providers.claude[{tier}]로 resolve (opus / sonnet)

   participant 발송 (participants 동적 순회):

   • provider: "codex":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "gemini":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude":

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/00/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

   critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

   • provider: "codex":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "gemini":

     Bash(
       run_in_background: true,
       command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
     )
     

   • provider: "claude":

     Task(
       subagent_type: "general-purpose",
       model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
       run_in_background: true,
       prompt: "{absolute_path}/rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/00/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
     )
     

3. 진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

의견 수집 중  ({session_id}  Round 0)
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

각 호출은 Task(run_in_background: true)로 병렬 실행됩니다.

Step 3: PM 초기 종합

rounds/00/synthesis.md 생성: rounds/00/{participant.key}.md 순회 → templates/discussion-round-synthesis.md 템플릿 사용 → status: "debating", current_round: 0

Step 3.5: Critic 초기 평가 (단일 라운드 수렴 시)

critic_count >= 1이면: rounds/00 응답 기반으로 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 생성 → Step 4c와 동일 방식으로 rounds/00/critique-{criticKey}.md 저장. Step 4 미실행 시에도 Critic 평가 보장.

NOTE: "Step 4c와 동일 방식"은 Step 2 (R0) critic 발송 블록의 Bash 직접 호출 패턴을 가리킵니다. provider: "codex" → Bash(codex exec ...), provider: "gemini" → Bash(gemini -p ...), provider: "claude" → Task(...) 방식으로 dispatch하되, 경로는 rounds/00/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md → rounds/00/critique-{criticKey}.md를 사용합니다.

Step 3.6: Round 0 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/00/{participant.key}.md 존재 여부 확인 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write:

• participants 상태 반영, rounds 배열에 { "round": 0, "status": "completed" } 추가, current_round: 0, status: "debating"

Step 4: 토론 라운드 (반복)

4a. PM이 맞춤 프롬프트 작성

이전 라운드 발산점 기반으로 단일 응답에서 Write 후 split 실행:

• rounds/NN/shared-context.md — 이전 라운드 입장 요약 테이블 + 발산점 목록
• rounds/NN/prompts/combined-prompts.txt — N개 프롬프트를 ===SPLIT: {filename}=== 구분기호로 구분하여 1개 파일에 모두 포함

combined-prompts.txt Write 완료 직후:

python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py session split-prompts --dir {absolute_path}/rounds/NN/prompts

→ rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md × N 자동 생성

Round N의 critic 프롬프트가 있는 경우 같은 combined 파일에 포함하여 함께 split

shared-context.md 구조 (Round N):

# DSC-NNN Round N — 공유 컨텍스트

## 이전 라운드 입장 요약
| 역할 | 핵심 주장 |
|------|----------|
| {role} ({provider}) | {1~2줄 요약} |
...

## 핵심 발산점
1. {발산점 1}
2. {발산점 2}

## 이번 라운드 목표
{PM이 수렴 방향 제시}

개별 프롬프트 포맷 (Round N):

# {Role} 반론 수용 요청 — DSC-NNN Round N

## 공유 컨텍스트
{absolute_path}/rounds/NN/shared-context.md 파일을 Read하세요.

## 당신의 역할
{role} 관점에서 응답합니다.
이전 라운드 당신의 핵심 입장: {1~2줄}

## 이번 라운드 질문
{역할에 맞춘 반론/수렴 질문 1~3개}

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 저장
- {response_char_limit}자 이내

4b. 역할 기반 병렬 호출

단일 응답에서 participant 프롬프트 파일 + critic 프롬프트 파일을 함께 생성 후, participant Task() + critic Task() 동시 발송.

Critic 프롬프트 템플릿 (Round N):

# Critic 평가 요청 — {session_id}  Round {N}

## 대기 지시
다음 명령을 실행하고 결과를 기다리세요:
python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py wait-files {participants 순회 → {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md 절대 경로 목록}

마지막 줄이 ALL_READY면 다음 단계를 수행합니다.
TIMEOUT이면 완료된 파일들만으로 진행합니다.

## 역할
비판적 시각에서 모든 의견의 허점, 엣지 케이스, 반론을 식별합니다.

## 출력 요구사항
- {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 저장
- {critique_char_limit}자 이내

participant 발송 (participants 동적 순회):

• provider: "codex":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "gemini":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude":

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/{participant.key}-prompt.md 파일을 Read하고 지시에 따라 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/{participant.key}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

critic 동시 발송 (critics 동적 순회):

• provider: "codex":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "codex exec --full-auto -m $(python3 {PLUGIN_ROOT}/scripts/mst.py resolve-model codex discussion 2>/dev/null || echo \"gpt-5.3-codex\") -C $(pwd) \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "gemini":

  Bash(
    run_in_background: true,
    command: "gemini -p \"$(cat {absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md)\" --model {config.models.providers.gemini[discussion.agents.gemini.tier || default_tier]} --approval-mode yolo --sandbox=false > {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md < /dev/null 2>&1; EC=$?; echo \"EXIT_CODE:$EC\" >> {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md; exit $EC"
  )
  

• provider: "claude":

  Task(
    subagent_type: "general-purpose",
    model: "{config.models.providers.claude[discussion.agents.claude.tier || default_tier]}",
    run_in_background: true,
    prompt: "{absolute_path}/rounds/NN/prompts/critique-{criticKey}-prompt.md 파일을 Read하고 비판적 시각으로 분석. 결과를 {absolute_path}/rounds/NN/critique-{criticKey}.md에 Write. 완료 후 '완료'"
  )
  

진행 상황 출력 (모든 Task() dispatch 완료 직후):

토론 라운드 {N}  ({session_id})
─────────────────────────────
  [→] {participant.role}  ({participant.provider})   ← participants 배열 동적 순회
  ...

  ── 비평 ──
  [→] critic: {criticKey}  ({critic.provider})       ← critics 객체 동적 순회
─────────────────────────────
완료 알림을 기다리는 중...

• critics가 없으면 ── 비평 ── 섹션 전체 생략
• 목록은 participants 배열, critics 객체를 각각 동적 순회 (고정 인원 표기 금지)

Step 4c. Critic 완료 확인 ⚠️ MANDATORY

절대 건너뛰기 금지: critic_count > 0이면 Step 4d로 진행하기 전 critique-{criticKey}.md 파일이 존재해야 한다.

critics 키 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 + 비어있지 않음: "done", 아니면: "failed". 실패 시 에러 처리는 기존 에러 처리 섹션 준수.

Step 4d. 라운드 종합

사전 조건: critic_count > 0이면 rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 필수. 없으면 Step 4c로 복귀.

• 입력: rounds/{NN-1}/synthesis.md + rounds/NN/{participant.key}.md + rounds/NN/critique-{criticKey}.md
• 출력: rounds/NN/synthesis.md (templates/discussion-round-synthesis.md 동적 표 사용)
• status, current_round 업데이트

Step 4d.5: Round N 완료 상태 업데이트

participants 순회 → rounds/NN/{participant.key}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed") critics 순회 → rounds/NN/critique-{criticKey}.md 존재 여부 (성공: "done", 실패: "failed")

session.json 단일 Write: participants/critics 상태 반영, rounds 배열에 { "round": N, "status": "completed" } 추가, current_round: N

Step 4e. 수렴 판단

PM이 합의 정도 판정: 기준 충족 또는 최대 라운드 도달 시 Step 5, 미충족 시 다음 라운드 수행.

Step 5: 합의문 작성

최종 consensus.md 생성: participants 키/Provider 동적 나열, 미합의 사항 행 반복, 라운드 합의 이력 및 critic 기여 기록.

에러 처리

• 과반 이상 성공: 실패 항목 제외 후 진행
• 과반 미만 성공: PM 자체 보완 분석
• 전원 실패: 에러 + 재시도 안내

세션 파일 구조

.gran-maestro/discussion/DSC-NNN/
├── session.json
├── rounds/
│   ├── 00/
│   │   ├── shared-context.md           # 공유 배경 컨텍스트 (Step 2 병렬 Write)
│   │   ├── prompts/
│   │   │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│   │   │   ├── critique-{criticKey}-prompt.md
│   │   │   └── synthesis-prompt.md
│   │   ├── {participant.key}.md
│   │   ├── critique-{criticKey}.md
│   │   └── synthesis.md
│   └── NN/
│       ├── shared-context.md           # 이전 입장 요약 + 발산점 (Step 4a 병렬 Write)
│       ├── prompts/
│       │   ├── {participant.key}-prompt.md  # 경량 프롬프트 (shared-context.md Read 지시 포함)
│       │   └── critique-{criticKey}-prompt.md
│       ├── {participant.key}.md
│       ├── critique-{criticKey}.md
│       └── synthesis.md
├── consensus.md

옵션

• --focus {architecture|ux|performance|security|cost}: 분석 포커스 지정
• --max-rounds {N}: 최대 토론 라운드 지정

참고

총합 2~7명 규칙과 participants/critics 동적 배정은 ideation과 동일.