adaptive-reasoning

Adaptive Reasoning 0.1.0은 Codex용 Skill 플러그인으로, 개발 과정에서 추론 강도를 자동으로 조정하는 것을 목표로 합니다. 일반 개발 시에는 현재 모델과 등급을 유지하고, 복잡한 문제(예: 복잡한 버그 디버깅, 파일 간 리팩터링)를 만나면 추론 강도를 높일지(예: medium에서 high 또는 xhigh로) 평가하며, 전환 전에 작업 진행 상황을 저장하고, 전환 후 실제 등급을 확인한 뒤 원래 문제를 계속 처리합니다. 적용 시나리오는 다음과 같습니다. 복잡한 버그를 디버깅할 때 근거 있는 두 가지 수정이 해결되지 않으면 추론 병목을 자동으로 판단해 등급을 올립니다. 파일 간 리팩터링이나 복잡한 상태 로직 분석 시에는 복잡도에 따라 심층 처리 전에 등급을 올립니다. 지속 개발 중에는 어려운 문제를 먼저 처리한 뒤 초기 등급으로 복구합니다. 사용자는 자동 조정 범위를 제한할 수 있으며, 예를 들어 '현재 모델 유지' 또는 '최대 high'를 지정할 수 있고, 모델 간 전환은 별도 승인이 필요합니다. 설치 방식은 간단합니다. 저장소 링크를 Codex에 보내 환경을 확인하고 설치하게 하면 됩니다. 별도 서비스 배포가 필요 없고 기본적으로 현재 모델을 유지합니다. 설치 후 활성화가 필요한 작업에서 '사용 $adaptive-reasoning 나를 도와 개발하고, 어려울 때 자동으로 추론 강도를 높이고 현재 모델을 유지해'라고 말하면 됩니다. 기능은 다음과 같습니다. 현재 모델과 초기 강도 유지, 현재 환경에서 모델 및 지원 등급 읽기, 어려울 때 등급을 단계적으로 높이고 기본 상한은 xhigh, 쿨다운, 중복 대기 방지, 핸드오프, 새 라운드 검증, 모델 간 전환은 기본적으로 비활성화되어 승인된 경로 읽기, 사용자 수동 선택 우선, 어려운 문제 해결 후 일반 작업이 아직 많이 남아 있을 때만 기준으로 복구. 운영 경계: 모델 능력 출처, 작업 수준 설정 인터페이스, 동일 작업 대기, 실제 라운드 기록 및 실행 권한이 필요합니다. 테스트 환경은 Windows, Codex CLI 0.155.0-alpha.9.2이며, 3단계 작업 연속 및 모델 전환이 실측되었습니다. xhigh, macOS/Linux, 장기 자동 트리거 정확도 및 장애 동시 발생 시나리오는 아직 실측되지 않았습니다. 순수 Skill은 에이전트가 매번 선택한다고 보장하지 않으며, 토큰이나 비용 절감을 약속하지도 않습니다. 데이터 측면: 본 작업의 신원, 모델 능력 및 라운드 메타데이터만 필요하며, 핸드오프 및 상태는 사용자가 허용한 위치에 저장됩니다. 플러그인은 세션 데이터베이스나 전역 모델 구성을 수정하지 않고, 외부 전송 로그나 텔레메트리 서비스를 포함하지 않습니다. 패키지 구조에는 plugin.json, .codex-plugin/plugin.json, README.md, skills/adaptive-reasoning/ 디렉터리의 SKILL.md, agents/openai.yaml, references/preferences.md 및 references/runtime.md가 포함됩니다.