본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

ck:scout

Fast codebase scouting using parallel agents. Use for file discovery, task context gathering, quick searches across directories. Supports internal (Explore) and external (Gemini/OpenCode) agents.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

연동 도구Gemini
설치 방법 보기

포함된 파일(4)

  • SKILL.md3.2 KB
  • references/external-scouting.md3.5 KB
  • references/internal-scouting.md2.8 KB
  • references/task-management-scouting.md4.1 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Scout

Fast, token-efficient codebase scouting using parallel agents to find files needed for tasks.

Arguments

  • Default: Scout using built-in Explore subagents in parallel (./references/internal-scouting.md)
  • ext: Scout using external Gemini/OpenCode CLI tools in parallel (./references/external-scouting.md)

When to Use

  • Beginning work on feature spanning multiple directories
  • User mentions needing to "find", "locate", or "search for" files
  • Starting debugging session requiring file relationships understanding
  • User asks about project structure or where functionality lives
  • Before changes that might affect multiple codebase parts

Quick Start

  1. Analyze user prompt to identify search targets
  2. Use a wide range of Grep and Glob patterns to find relevant files and estimate scale of the codebase
  3. Spawn parallel agents with divided directories when available, or run parallel file reads/searches
  4. Collect results into concise report

Configuration

Read from .codex/.ck.json:

  • gemini.model - Gemini model (default: gemini-3-flash-preview)

Workflow

1. Analyze Task

  • Parse user prompt for search targets
  • Identify key directories, patterns, file types, lines of code
  • Determine optimal SCALE value of subagents to spawn

2. Divide and Conquer

  • Split codebase into logical segments per agent
  • Assign each agent specific directories or patterns
  • Ensure no overlap, maximize coverage

3. Register Scout Tasks

  • Skip if: Agent count ≤ 2 (overhead exceeds benefit)
  • If task tools exist, check existing scout tasks first
  • If not found, create one tracked task per agent with scope metadata
  • See references/task-management-scouting.md for patterns and examples

4. Spawn Parallel Agents

Load appropriate reference based on decision tree:

  • Internal (Default): references/internal-scouting.md (Explore subagents)
  • External: references/external-scouting.md (Gemini/OpenCode)

Notes:

  • Mark each tracked task in_progress before spawning its agent when task tools exist
  • Prompt detailed instructions for each subagent with exact directories or files it should read
  • Remember that each subagent has less than 200K tokens of context window
  • Amount of subagents to-be-spawned depends on the current system resources available and amount of files to be scanned
  • Each subagent must return a detailed summary report to a main agent

5. Collect Results

  • Timeout: 3 minutes per agent (skip non-responders)
  • Mark completed tracked tasks; log timed-out agents in report
  • Aggregate findings into single report
  • List unresolved questions at end

Report Format

# Scout Report

## Relevant Files
- `path/to/file.ts` - Brief description
- ...

## Unresolved Questions
- Any gaps in findings

References

  • references/internal-scouting.md - Using Explore subagents
  • references/external-scouting.md - Using Gemini/OpenCode CLI
  • references/task-management-scouting.md - Task-tracking patterns for scout coordination

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

AI-optimized browser automation CLI with context-efficient snapshots. Use for long autonomous sessions, self-verifying workflows, video recording, and cloud browser testing (Browserbase).

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

Generate images via Nano Banana with 129 curated prompts. Mandatory validation interview refines style/mood/colors (use --skip to bypass). 3 modes: search, creative, wild. Styles: Ukiyo-e, Bento grid, cyberpunk, cinematic, vintage patent.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

Analyze images/audio/video with Gemini API (better vision than Codex). Generate images (Imagen 4), videos (Veo 3). Use for vision analysis, transcription, OCR, design extraction, multimodal AI.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

ck:ask

무료

Answer technical and architectural questions with expert consultation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

Build backends with Node.js, Python, Go (NestJS, FastAPI, Django). Use for REST/GraphQL/gRPC APIs, auth (OAuth, JWT), databases, microservices, security (OWASP), Docker/K8s.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

Add authentication with Better Auth (TypeScript). Use for email/password, OAuth providers (Google, GitHub), 2FA/MFA, passkeys/WebAuthn, sessions, RBAC, rate limiting.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

manhvann/codexkit892026년 8월 29일 업데이트

manhvann의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고