아레나 (병렬 후보 경합)

무엇을 해주나

• 하나의 과제를 동일한 프롬프트로 여러 서브에이전트에게 동시에 맡겨 N개의 후보 산출물을 만듭니다.
• Frame → Fan out → Cross-judge → Pick → Graft → Verify 6단계를 투두리스트로 관리합니다.
• 과제별 루브릭(3~6개 채점 기준) 을 먼저 뽑아 두고, 부모 모델과 다른 계열의 심판 서브에이전트가 후보를 교차 채점합니다.
• 베이스 한 개를 고른 뒤 패자 후보에서 포팅할 만한 1~2가지만 손으로 녹여 넣고, 마지막에 검증까지 진행합니다.
• 모델 슬러그가 거부되거나 후보가 결과를 내지 못했을 때의 폴백 규칙이 상세히 정의되어 있습니다.

이런 분께 추천

• 설계 방향이 한 번에 고착되면 손해가 큰 작업(아키텍처, 스키마, 공개 API)을 다루는 개발자
• Claude Code / Cursor에서 서브에이전트 병렬 실행을 적극적으로 쓰는 사용자
• pstack 스킬 세트(poteto-mode, prove-it-works 등)를 함께 쓰는 분

활용 예시

1. "이 모듈 리팩터링안을 아레나에 넣어줘" → 3개 후보 구현을 각각 별도 워크트리에 생성 후 비교·합성.
2. 새 CLI의 커맨드 체계 설계: 서로 다른 설계 방향을 N개 돌려보고 경계가 가장 깔끔한 안을 베이스로 채택.
3. 마이그레이션 스크립트 작성: 생성량이 많은 작업이라 같은 모델을 N회 돌리고, 에러 처리 로직만 패자 후보에서 이식.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/backnotprop/pstack/HEAD/skills/arena/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

AI 스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 backnotprop/pstack 의 skills/arena 폴더를 내 ~/.claude/skills/backnotprop-arena/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.