From triflux
Deprecated alias that redirects to `/tfx-auto --mode consensus --shape debate` for multi-option comparison and recommendation. Emits deprecation warnings and logs usage for planned removal in Phase 5.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/triflux:tfx-debate <토론 주제 또는 질문 — tfx-auto 로 passthrough><토론 주제 또는 질문 — tfx-auto 로 passthrough>The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
> DEPRECATED. `/tfx-auto --mode consensus --shape debate` 로 리다이렉트.
DEPRECATED.
/tfx-auto --mode consensus --shape debate로 리다이렉트. debate 는 이제 독립 스킬이 아니라tfx-autoconsensus family 의 비교 shape 다.
canonical 위임 이전 에 아래 bash 블록을 한 번 실행한다. Phase 5 (v11) 물리 삭제 게이트는 .omc/state/alias-usage.log 의 7일 zero-usage 검증에 의존 — 이 logging 이 빠지면 게이트가 영영 열리지 않는다.
mkdir -p .omc/state
echo "[deprecated] tfx-debate -> use: tfx-auto --mode consensus --shape debate" >&2
echo "[DEPRECATED] tfx-debate — see tfx-auto --mode consensus --shape debate"
echo "$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ) tfx-debate -> tfx-auto --mode consensus --shape debate" >> .omc/state/alias-usage.log
[DEPRECATED] 마커 + alias-usage.log append).--mode consensus --shape debate 를 prepend 하여 Skill("tfx-auto") 호출.--options, --criteria, --cli-set, --analysis-prompt-file 같은 debate 전용 인자는 그대로 passthrough 한다.--mode consensus --shape debate
옵션 비교 shape 입력:
--options "A|B|C" 또는 동등한 옵션 목록--criteria "latency|complexity|operability" 또는 동등한 평가 기준tfx-debate 의 본질은 "3-CLI 토론 엔진"이 아니라 "옵션 비교와 최종 추천을 내는 보고서 shape" 였다. Phase 4a 부터 orchestration root 는 --mode consensus 로 통합되고, debate 의미는 --shape debate 로 보존된다.
공통 규약:
triad (Claude + Codex + Antigravity)--cli-set no-antigravity 시 partial consensus 로 degrade 가능meta_judgment 는 hub/team/consensus-meta.mjs 스키마를 따른다| 기존 호출 | 새 호출 |
|---|---|
/tfx-debate "REST vs GraphQL" | /tfx-auto "REST vs GraphQL" --mode consensus --shape debate |
| `/tfx-debate "Redis vs Kafka" --options "Redis | Kafka" --criteria "latency |
npx claudepluginhub tellang/trifluxCreates, edits, and optimizes skills for Claude Code, including drafting, evaluating with test prompts, iterating on performance, and improving skill descriptions for better triggering accuracy.