코드 위치 조사, 한두 파일의 수정, 변경 사항 검토를 전담 보조 에이전트에 맡깁니다. 짧고 구조화된 결과를 받아 주 에이전트의 문맥 사용량을 줄입니다.
- 정의와 호출 위치를 찾을 때
- 한두 파일만 제한적으로 수정할 때
- 변경 사항의 결함을 검토할 때
원인 불명의 버그, 간헐적 이상, 성능 저하를 코드 변경 전에 조사합니다. 관찰한 증상과 추측을 구분하고 증거로 가설을 좁혀 원인과 근거를 보고합니다.
Diagnose ambiguous failures before editing. Use for unknown causes, intermittent behavior, performance regressions, or investigations needing evidence-ranked hypotheses.
원인이 불명확한 문제에 대해 코드를 변경하기 전에 증거를 모아 조사합니다. 실제로 관찰한 증상과 추론한 원인을 구분하고 입력, 상태 변화, 처리의 책임 범위, 실패 시 출력을 추적합니다. 증거의 강도와 적은 노력으로 틀렸는지 확인할 수 있는지를 기준으로 가설의 우선순위를 정합니다. 증거를 설명할 수 있는 신뢰할 만한 작동 원리를 찾을 때까지 제품 코드 수정을 보류합니다.
발생 조건을 알 수 없는 장애, 가끔 발생하는 이상, 이전보다 처리가 느려진 문제를 조사할 때 유용합니다. 원인 후보가 여러 개여서 추측에 따라 수정하기 전에 근거를 정리하고 싶을 때도 사용할 수 있습니다.
원인 또는 조사를 가로막는 구체적인 요인을 밝힐 증거가 충분히 모이면 조사를 마칩니다. 보고에는 원인과 그 근거를 제시합니다. 수정 구현은 요청에서 허용한 경우에만 수행합니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 20일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Gather evidence before changing product code.
Report cause and proof. Make no fix unless task authorizes implementation.
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코드 위치 조사, 한두 파일의 수정, 변경 사항 검토를 전담 보조 에이전트에 맡깁니다. 짧고 구조화된 결과를 받아 주 에이전트의 문맥 사용량을 줄입니다.
에이전트의 답변을 결론부터 시작하는 짧은 문장으로 정리합니다. 인사와 긴 서두를 덜고 코드, 수치, 부정 조건 등 필요한 정보와 가독성을 유지합니다.
Conventional Commits 형식으로 코드 변경 의도를 담은 짧은 커밋 메시지를 작성합니다. 호환성을 깨는 변경이나 마이그레이션 등에는 본문으로 배경을 덧붙입니다.
CLAUDE.md나 작업 목록의 자연어를 짧게 압축해 입력 토큰을 줄입니다. 코드와 문서 구조를 유지하고 읽기 쉬운 원문은 별도 위치에 백업합니다.
코드에서 LLM을 사용하는 흐름을 업무 단위로 찾고 승인 후 용도별 라벨을 붙입니다. Caveman Cloud에서 처리 흐름별 비용을 나누어 확인할 수 있도록 합니다.
Caveman Cloud의 비용, 응답 시간, 오류를 읽기 전용으로 조사합니다. 집계와 개별 실행 기록을 대조해 지출 내역과 개선 여지를 근거와 함께 정리합니다.