스킬 찾기

인물 이름, 파일, 개념 등을 출발점으로 웹, 코드, 저장된 정보를 조사합니다. 관련 대상과 관계를 출처가 포함된 조사 자료와 JSON으로 정리합니다.

• 인물이나 개념의 관련 정보 파악
• 파일과 코드 식별자의 참조 관계 조사
• 설계 결정 기록과 관련 정보 조사

다른 로컬 프로젝트에서 학습한 패턴을 새 프로젝트로 옮겨 재사용합니다. IPFS 공유 마켓에서 패턴을 검색하고 다운로드하거나 공개할 수도 있습니다.

• 새 프로젝트에 학습한 패턴을 가져옵니다
• 공유 패턴을 검색하고 확인합니다
• 협업자에게 패턴을 공개합니다

MCP 연결과 작업에 관련된 위협을 읽기 전용으로 조사합니다. 위협별 지적 사항과 가장 높은 심각도를 보고서로 정리해 공개 전 보안 검토에 활용합니다.

• 공개 전 보안 검토
• 보안 담당자에게 전달할 보고서 준비
• 정기 감사에서 위협 변화 확인

Git 변경 차이의 위험과 복잡도를 평가하고 변경 유형과 권장 검토 역할을 정리해, 풀 리퀘스트 제출 전이나 병합 전에 집중해서 확인할 부분을 좁혀 줍니다.

• 풀 리퀘스트 제출 전 변경 위험을 확인합니다
• 여러 모듈에 걸친 대규모 변경을 검토합니다
• 변경에 적합한 검토 담당 역할을 정리합니다

성공한 작업의 절차와 교훈을 학습 패턴으로 저장하고 장기 보관을 위해 통합합니다. 분야별 추가 학습, 저장소별 학습 결과 확인, 저장 데이터 압축도 지원합니다.

• 성공한 작업의 교훈 저장
• 누적된 작업 이력 통합
• 분야별 추가 학습 데이터 생성

업무 영역별로 코드를 나누는 DDD의 기본 구조를 만듭니다. 각 계층과 공개용 파일을 구성하고 생성 결과를 도메인 모델 그래프와 작업 메모리에 기록합니다.

• 새 업무 영역의 모듈 생성
• 업무 경계에 따라 모놀리스 분할
• 기존 컨텍스트 목록 확인

현재 코드에 맞춰 API나 프로젝트 전체 문서를 생성하고 갱신하며, 기존 설명과 구현의 차이를 찾습니다. 정기 유지보수 설정과 작성 방식 저장도 지원합니다.

• 코드 변경 후 문서를 갱신할 때
• 문서와 구현의 차이를 찾을 때
• API나 프로젝트 전체 문서를 생성할 때

AI 에이전트의 계획, 기억, 도구 사용 등 운영 방침을 한 영역씩 바꾸고 격리 환경에서 평가하여 실제 측정 결과가 개선된 후보만 채택합니다.

• 평가 점수를 개선할 방침을 찾습니다
• 새 분야의 초기 설정을 탐색합니다
• 수동 조정과 탐색 결과를 비교합니다

저장된 감사와 현재 저장소의 새 감사를 명령 하나로 비교합니다. 구조 유사도가 지정한 임곗값보다 낮아지는 변화를 감지하고 비교 결과와 종료 코드로 알립니다.

• 주간 감사 이후 구조 변화 확인
• 최소 7일 전 감사와 비교
• 구조 변화 감지를 CI 판정에 활용

종목별 시가, 고가, 저가, 종가와 거래량을 가져와 비교하기 쉬운 수치로 변환하고 날짜별로 저장합니다. 가격 패턴 탐지와 유사성 검색을 위한 데이터 준비에 사용합니다.

• 종목별 가격과 거래량 이력 가져오기
• 가격 패턴 탐지에 필요한 데이터 준비
• 가격 흐름 비교 전 수치 정규화

증명, 계획, 원인 분석을 DeepSeek 추론 모델에 요청합니다. 최종 답변과 추론 텍스트를 별도로 받아 표시하거나 확인하고 토큰 사용량도 살펴봅니다.

• 수학적 증명 요청
• 여러 단계의 검토가 필요한 계획 수립
• 어려운 버그의 원인 조사

지식 그래프의 특정 항목에서 시작해 의존 관계와 간접 연결을 탐색합니다. 관련성이 높은 경로를 순위로 보여 주어 코드 구조와 변경 영향 범위를 파악하도록 돕습니다.

• 구성 요소 변경의 영향 범위 확인
• 연속된 의존 관계 추적
• 항목 사이의 간접 관계 탐색

AI 에이전트의 실행 정책을 과제 모음으로 평가하고 개선 후보를 비교합니다. 기본 모의 실행에서는 모델을 호출하지 않고 과제 설정과 예상 비용을 확인합니다.

• 과제 모음을 활용한 실행 정책 개선
• 학습 실행 전 예상 비용 확인
• 별도 평가 과제로 개선 후보 비교

선언된 MCP 서버와 도구 설정을 읽고 권한, 정책, 의존성 문제를 정적으로 검사합니다. 심각도에 따라 CI 검사를 실패시키는 조건도 지정할 수 있습니다.

• MCP 서버와 도구의 권한 확인
• 설정의 정책과 의존성 점검
• 심각도에 따른 CI 실패 판정

복잡한 목표를 전제 조건, 실행 후 변화, 예상 비용이 있는 작업으로 나눕니다. 의존 관계에 따라 실행하고 실패나 상황 변화에 맞춰 남은 계획을 수정합니다.

• 복잡한 목표를 실행할 작업으로 분해
• 의존 관계와 전제 조건 정리
• 실패나 상황 변화에 따라 계획 수정

에이전트 협업 시스템의 감사 로그를 HIPAA·SOC2·GDPR 분류, 날짜, 심각도로 검색합니다. 개인정보 탐지와 위협 차단을 집계하고 주요 사건을 표시합니다.

• 규제 분류별 감사 로그를 확인합니다
• 심각한 오류를 조사합니다
• 개인정보 탐지와 위협 차단을 집계합니다

Git 브랜치 관리와 충돌 해결, PR 생성부터 검토와 병합까지 지원합니다. 병합 전에 변경 위험과 자동 검사 결과를 확인하고 병합 빈도와 검토 시간도 살펴봅니다.

• 기능 브랜치와 PR 준비
• 릴리스 브랜치에 수정 사항 모으기
• 병합 전 변경 위험 확인

Cognitum Seed 기기를 fleet이라는 그룹으로 묶어 관리합니다. 그룹 생성과 목록 확인, 소속 기기 추가·제외, 명시적 확인을 거친 그룹 삭제를 지원합니다.

• 이름을 지정해 기기 그룹 만들기
• 기존 fleet 목록 확인하기
• 소속 기기 추가하거나 제외하기

Claude Code 세션에서 지정한 시각이나 간격으로 감사, 테스트 커버리지 분석 등을 실행할 워커를 등록하고 정기 작업을 확인하거나 해제합니다.

• 15분마다 보안 검사를 실행합니다
• 테스트 커버리지를 정기 확인합니다
• 두 시간마다 API 문서를 생성합니다

에이전트의 판단과 문제 해결 절차를 재사용 가능한 패턴으로 정의합니다. 실행 가능한 워크플로에 넣어 실행하고, 결과를 평가해 효과적인 방법을 공유합니다.

• 조건 분기로 판단 절차를 정의할 때
• 문제 해결 절차를 실행 가능하게 만들 때
• 비슷한 과거 사례에서 해결책을 찾을 때

기존 TypeScript 프로젝트에 업무 규칙을 묶어 관리하는 애그리거트의 코드 틀을 만듭니다. 엔티티, 저장용 인터페이스, 이벤트와 테스트의 기초를 마련합니다.

• 기존 업무 영역에 애그리거트 추가
• 업무 규칙이 있는 개념 모델링
• 엔티티와 테스트 코드 틀 생성

API 키 사용 현황이나 생성 ID로 OpenRouter의 실제 청구액을 확인합니다. 일별·주별·월별 사용액, 키 한도와 계정 크레딧 잔액을 조회합니다.

• 일별·주별·월별 사용액 확인
• API 키의 한도 접근 여부 확인
• 생성 ID로 개별 청구액 조회

AI 에이전트와의 대화별 비용을 집계하고 시작 시각, 메시지 수, 주요 모델과 함께 표시합니다. 비용이 높은 대화를 돌아보거나 긴 작업 전 평소 대화 비용을 파악할 수 있습니다.

• 종료한 대화의 지출을 돌아봅니다
• 비용이 높은 대화를 찾습니다
• 긴 작업 전에 대화 비용을 파악합니다

기록된 AI 사용 비용과 예산 정보를 Prometheus 지표나 JSON으로 내보내 외부 대시보드 시각화와 Webhook 보고에 활용합니다.

• Grafana와 Prometheus 비용 지표를 갱신합니다
• Webhook으로 비용을 한 번 보고합니다
• 예산 사용률을 모니터링합니다