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// Apply 9-step reasoning framework to complex problems import { ToolResult, ToolDefinition } from '../../types/tool.js'; export const applyReasoningFrameworkDefinition: ToolDefinition = { name: 'apply_reasoning_framework', description: '추론 프레임워크|체계적 분석|논리적 사고|reasoning framework|systematic analysis|logical thinking - Apply 9-step reasoning framework to analyze complex problems systematically', inputSchema: { type: 'object', properties: { problem: { type: 'string', description: 'The problem or task to analyze using the reasoning framework' }, context: { type: 'string', description: 'Additional context about the problem (project constraints, tech stack, etc.)' }, focus_steps: { type: 'array', items: { type: 'number' }, description: 'Specific framework steps to focus on (1-9). If not provided, all steps will be applied.' } }, required: ['problem'] }, annotations: { title: 'Apply Reasoning Framework', audience: ['user', 'assistant'], readOnlyHint: true, destructiveHint: false, idempotentHint: true, openWorldHint: false } }; interface ReasoningStep { step: number; title: string; description: string; questions: string[]; output: string; } export async function applyReasoningFramework(args: { problem: string; context?: string; focus_steps?: number[]; }): Promise<ToolResult> { const { problem, context, focus_steps } = args; const allSteps: ReasoningStep[] = [ { step: 1, title: '논리적 종속성 및 제약 조건', description: '정책, 작업 순서, 전제 조건, 사용자 제약을 중요도 순으로 분석', questions: [ '어떤 정책이나 필수 규칙이 적용되는가?', '작업 순서를 재정렬해야 하는가? (선행 작업 확인)', '필요한 전제 조건이나 정보는?', '명시적 사용자 제약 조건이 있는가?' ], output: analyzeConstraints(problem, context) }, { step: 2, title: '위험 평가', description: '행동의 결과와 향후 문제 가능성 평가', questions: [ '이 행동이 미래에 문제를 일으킬 수 있는가?', '탐색 작업인가, 구현 작업인가? (위험 수준 결정)', '호환성, 보안, 성능 위험은?', '롤백이 가능한가?' ], output: assessRisks(problem, context) }, { step: 3, title: '귀납적 추론 및 가설 탐색', description: '문제의 근본 원인에 대한 가설 생성 및 우선순위화', questions: [ '즉각적 원인을 넘어선 근본 원인은?', '각 가설을 어떻게 검증할 것인가?', '가능성이 낮은 원인도 고려했는가?' ], output: generateHypotheses(problem, context) }, { step: 4, title: '결과 평가 및 적응성', description: '관찰 결과에 따라 계획 조정', questions: [ '이전 관찰이 계획 변경을 요구하는가?', '가설이 반증되었다면 새 가설을 생성했는가?', '막다른 길에 도달했다면 백트래킹이 필요한가?' ], output: evaluateAdaptability(problem, context) }, { step: 5, title: '정보 가용성', description: '모든 정보 소스 식별 및 활용', questions: [ '사용 가능한 도구는? (MCP, 파일 시스템, Git 등)', '참조해야 할 정책/규칙 문서는? (CLAUDE.md, constitution.md)', '이전 대화나 메모리에서 관련 정보를 찾았는가?', '사용자에게 물어야 할 정보는?' ], output: identifyInformationSources(problem, context) }, { step: 6, title: '정밀성 및 근거', description: '주장에 대한 정확한 근거 제시', questions: [ '정책 참조 시 정확히 인용했는가?', '코드 참조 시 파일명:라인을 명시했는가?', '숫자와 메트릭이 정확한가?' ], output: ensurePrecision(problem, context) }, { step: 7, title: '완전성', description: '모든 요구사항, 옵션, 선호도 통합', questions: [ '충돌하는 요구사항을 중요도 순으로 해결했는가?', '조기 결론을 내리지 않았는가? (여러 옵션 고려)', '모든 관련 정보 소스를 검토했는가?' ], output: ensureCompleteness(problem, context) }, { step: 8, title: '끈기와 인내', description: '모든 추론을 소진할 때까지 포기하지 않기', questions: [ '일시적 오류는 재시도했는가?', '명확한 한계(재시도 제한, 타임아웃)에 도달했는가?', '같은 실패를 반복하지 않고 전략을 변경했는가?' ], output: demonstratePersistence(problem, context) }, { step: 9, title: '응답 억제', description: '추론 완료 후에만 행동', questions: [ '위의 모든 추론이 완료되었는가?', '추론 과정을 문서화했는가?', '한 번에 하나의 주요 행동만 수행하는가?' ], output: planExecution(problem, context) } ]; // Filter steps if focus_steps is provided const stepsToApply = focus_steps && focus_steps.length > 0 ? allSteps.filter(s => focus_steps.includes(s.step)) : allSteps; const result = { problem, context: context || 'No additional context provided', steps_applied: stepsToApply.length, framework_steps: stepsToApply, summary: generateSummary(problem, stepsToApply) }; const output = formatOutput(result); return { content: [{ type: 'text', text: output }] }; } // Helper methods function analyzeConstraints(problem: string, context?: string): string { return `**제약 조건 분석**: - 정책/규칙: ${context ? '프로젝트 컨텍스트 확인 필요' : 'CLAUDE.md, constitution.md 확인 필요'} - 작업 순서: 선행 작업 식별 필요 (DB → Backend → Frontend 패턴 고려) - 전제 조건: ${problem}을(를) 위한 필수 정보/도구 확인 - 사용자 제약: 명시적 요청사항 우선 적용`; } function assessRisks(problem: string, context?: string): string { const isExploration = problem.toLowerCase().includes('찾') || problem.toLowerCase().includes('분석') || problem.toLowerCase().includes('확인') || problem.toLowerCase().includes('find') || problem.toLowerCase().includes('analyze'); return `**위험 평가**: - 작업 유형: ${isExploration ? '탐색 작업 (낮은 위험)' : '구현 작업 (높은 위험)'} - 롤백 가능성: ${isExploration ? '높음' : '확인 필요'} - 호환성 위험: 기존 코드와의 충돌 가능성 검토 - 보안 위험: SQL Injection, XSS, 민감 정보 노출 검토 - 성능 위험: N+1 쿼리, 메모리 누수, 불필요한 리렌더 검토`; } function generateHypotheses(problem: string, context?: string): string { return `**가설 생성**: 1. **가설 1** (가능성: 높음) - 근거: ${problem}의 가장 직접적인 원인 - 검증: [도구/파일]을 통해 확인 2. **가설 2** (가능성: 중간) - 근거: 간접적 요인 또는 환경 차이 - 검증: 추가 정보 수집 필요 3. **가설 3** (가능성: 낮음) - 근거: 엣지 케이스 또는 드문 상황 - 검증: 다른 가설 반증 시 검토 **우선순위**: 가능성 높은 순으로 검증하되, 낮은 가능성도 완전히 배제하지 않음`; } function evaluateAdaptability(problem: string, context?: string): string { return `**적응성 평가**: - 관찰 결과 반영: 새로운 정보에 따라 계획 수정 필요 여부 확인 - 가설 업데이트: 반증된 가설 폐기, 새 가설 생성 - 백트래킹: 막다른 길 도달 시 이전 단계로 돌아가 다른 경로 탐색 - 계획 재평가: 전체 접근법이 유효한지 주기적으로 검토`; } function identifyInformationSources(problem: string, context?: string): string { return `**정보 소스**: 1. **도구**: - MCP 도구 (hi-ai 38개 도구) - 파일 시스템 (Read, Write, Edit, Glob, Grep) - Git, 패키지 관리자 2. **정책/규칙**: - CLAUDE.md (기술 스택, 아키텍처) - .vibe/constitution.md (프로젝트 규칙) - skills/ 폴더 (품질 기준, 코딩 표준) 3. **메모리**: - recall_memory (이전 세션 정보) - restore_session_context (컨텍스트 복원) 4. **사용자 확인**: - 비즈니스 로직 세부사항 - 디자인 선호도 - 우선순위 결정`; } function ensurePrecision(problem: string, context?: string): string { return `**정밀성 확보**: - 정책 인용: "CLAUDE.md:12에 따르면..." 형식으로 명시 - 코드 참조: "users.py:45의 User 모델" 형식으로 파일명:라인 포함 - 숫자 정확성: 복잡도, 커버리지, 성능 지표를 정확한 수치로 표현 - 근거 제시: 모든 주장에 대해 출처와 근거 명확히`; } function ensureCompleteness(problem: string, context?: string): string { return `**완전성 확보**: - 충돌 해결: 정책 → 작업 순서 → 전제 조건 → 사용자 선호도 순 - 옵션 탐색: 단일 해결책에 조기 고정하지 않고 여러 대안 검토 - 정보 검토: 모든 관련 정보 소스(#5) 철저히 검토 - 사용자 확인: 불확실한 부분은 가정하지 말고 확인`; } function demonstratePersistence(problem: string, context?: string): string { return `**끈기 전략**: - 일시적 오류: 지수 백오프로 재시도 (예: 1초, 2초, 4초...) - 한계 인식: 명확한 재시도 제한, 타임아웃 도달 시 중단 - 전략 변경: 같은 실패 반복 X → 다른 접근법 시도 - 철저한 분석: 시간이 걸리더라도 모든 추론 단계 완료`; } function planExecution(problem: string, context?: string): string { return `**실행 계획**: 1. **추론 문서화**: 복잡한 결정의 경우 추론 과정 간략히 설명 2. **단계별 실행**: 한 번에 하나의 주요 행동만 수행 3. **결과 확인**: 각 행동의 결과를 확인한 후 다음 단계로 진행 4. **롤백 대비**: 문제 발생 시 이전 상태로 복구 가능하도록 준비`; } function generateSummary(problem: string, steps: ReasoningStep[]): string { return `9단계 추론 프레임워크를 "${problem}"에 적용했습니다. 총 ${steps.length}개 단계를 체계적으로 분석하여 논리적 종속성, 위험, 가설, 정보 소스를 포괄적으로 검토했습니다.`; } function formatOutput(result: any): string { let output = `# 추론 프레임워크 분석\n\n`; output += `**문제**: ${result.problem}\n`; output += `**컨텍스트**: ${result.context}\n`; output += `**적용 단계**: ${result.steps_applied}/9\n\n`; output += `---\n\n`; for (const step of result.framework_steps) { output += `## ${step.step}. ${step.title}\n\n`; output += `${step.description}\n\n`; output += `**핵심 질문**:\n`; step.questions.forEach((q: string) => { output += `- ${q}\n`; }); output += `\n${step.output}\n\n`; output += `---\n\n`; } output += `## 요약\n\n${result.summary}`; return output; }