tfx-autoroutelisted

# tfx-autoroute — Auto-Routing Autonomous Executor > **ARGUMENTS 처리**: 이 스킬이 `ARGUMENTS: <값>`과 함께 호출되면, 해당 값을 사용자 입력으로 취급하여 > 워크플로우의 첫 단계 입력으로 사용한다. ARGUMENTS가 비어있거나 없으면 기존 절차대로 사용자에게 입력을 요청한다. > oh-my-openagent Sisyphus agent 오마주. 바위는 멈추지 않는다 — 그리고 올바른 산을 고른다. > "실패하면 더 강한 모델로. 성공할 때까지." ## 용도 - 작업 유형을 모르겠을 때 자동으로 최적 CLI 선택 - 실패 허용 없이 끝까지 완수해야 할 때 - Haiku로 충분한 작업에 Opus를 낭비하지 않을 때 - 비용 최적화 + 완수율 극대화 ## 핵심 원리 ``` 1. IntentGate로 작업 유형 분류 2. 유형에 맞는 최적 CLI/모델에 라우팅 3. 실패 시 자동 승격 (Haiku → Sonnet → Opus, Codex normal → xhigh) 4. 최종 실패 시에만 사용자에게 보고 ``` ## 워크플로우 ### Step 0: 라우팅 전략 선택 실행 전에 AskUserQuestion으로 모델 라우팅 전략을 선택받는다: ``` AskUserQuestion: "기본 라우팅 전략을 선택하세요:" 1. 자동 (IntentGate 판단) [기본] 2. 성능 우선 (Codex 위주) 3. 비용 절약 (Haiku 위주) 4. 정확도 우선 (Opus 위주) ``` - 1번 선택 → Step 1의 IntentGate 분류를 정상 수행 - 2번 선택 → primary_cli를 Codex(xhigh)로 고정, 실패 시에만 Opus fallback - 3번 선택 → primary_cli를 Claude Haiku로 고정, 실패 시 Sonnet → Codex 순 승격 - 4번 선택 → primary_cli를 Claude Opus로 고정, fallback 없음 사용자가 빈 응답을 보내면 기본값 1번(자동)을 적용한다. ### Step 1: IntentGate 분류 사용자 입력을 분석하여 작업 카테고리와 복잡도를 판단한다: ``` 분류 결과: { "category": "visual | deep | quick | code | research | review", "complexity": "trivial | simple | moderate | complex | extreme", "estimated_tokens": N, "routing": { "primary_cli": "gemini | codex | claude", "primary_model": "flash | normal | haiku", "fallback_chain": ["sonnet", "opus"] } } ``` ### Step 2: 카테고리 라우팅 | 카테고리 | Primary CLI | Primary 모델 | 이유 | |----------|-