1Password에 저장한 비밀번호와 API 키를 명령과 설정 템플릿에 사용합니다. CLI 설치와 인증부터 비밀 값 조회 및 환경 변수 전달까지 안내합니다.
- 1Password CLI 설치와 설정
- 저장된 API 키로 명령 실행
- 설정 템플릿에 비밀 값 삽입
코드를 읽고 구조, 주요 모듈과 시작 절차를 위키로 정리합니다. Mermaid 구성도와 흐름도를 만들고 소스 링크가 있는 참고 자료를 남깁니다.
Generate wiki docs + Mermaid diagrams for any codebase.
코드를 살펴보고 개요, 전체 구조, 주요 모듈 설명과 시작 절차를 Markdown 위키로 정리합니다. 텍스트로 도표를 기술하는 Mermaid 형식으로 구성도, 주요 타입의 관계도, 처리 호출 순서를 보여 주는 시퀀스 다이어그램도 만듭니다. 설명에 소스 링크를 첨부하며 라이브러리나 API 서버에는 공개 API 자료도 작성합니다.
처음 접하는 코드의 전체 모습을 파악하거나 새로 합류한 팀원을 위한 참고 자료를 남길 때 유용합니다. 로컬 저장소와 비공개 저장소도 대상으로 삼을 수 있습니다. 첫 작업에서는 주요 모듈 여덟 개에서 열 개를 중심으로 정리합니다.
Hermes의 기존 도구를 사용하며, 원격 저장소를 가져오거나 커밋 정보를 기록하려면 git이 필요합니다. Docker, 외부 서비스와 API 키는 필요하지 않습니다. 기본 저장 위치는 ~/.hermes/wikis/이며, 명시적으로 요청한 경우에만 저장소 안에 출력합니다. 개발 배경이나 전략적 의도를 설명하는 용도는 범위에 포함되지 않습니다.
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.
Generate a full wiki for any codebase — overview, architecture, per-module deep-dives, Mermaid class and sequence diagrams. Inspired by Google CodeWiki, but works on local repos, private repos, and any language. Uses only existing Hermes tools (terminal, read_file, search_files, write_file); no Docker, no external services, no extra dependencies.
This skill produces reference documentation (what/how). It does not produce strategic narrative (why — that's a different skill).
Do NOT use this for:
read_file and answer inlinegit on PATH for repo SHA tracking and remote clones.pygount for language-breakdown stats (see the codebase-inspection skill).Invoke through the terminal tool from the target repo's root, then use read_file / search_files / write_file to produce the wiki. Default output location is ~/.hermes/wikis/<repo-name>/. Only write into the repo (docs/wiki/) when the user explicitly requests it.
| Step | Action |
|---|---|
| 1 | Resolve target — local cwd, given path, or git clone --depth 50 <url> to a temp dir |
| 2 | Scan structure — ls, find -maxdepth 3, manifest files, README |
| 3 | Pick 8–10 modules to document |
| 4 | Write README.md (overview + module map) |
| 5 | Write architecture.md with Mermaid flowchart |
| 6 | Write per-module docs in modules/ |
| 7 | Write diagrams/class-diagram.md (Mermaid classDiagram) |
| 8 | Write diagrams/sequences.md (Mermaid sequenceDiagram, 2–4 workflows) |
| 9 | Write getting-started.md |
| 10 | Write api.md if applicable, else skip |
| 11 | Write .codewiki-state.json |
| 12 | Report paths to user |
For a GitHub URL:
WIKI_TMP=$(mktemp -d)
git clone --depth 50 <url> "$WIKI_TMP/repo"
cd "$WIKI_TMP/repo"
REPO_SHA=$(git rev-parse HEAD)
REPO_NAME=$(basename <url> .git)
For a local path (or cwd if none given):
cd <path>
REPO_SHA=$(git rev-parse HEAD 2>/dev/null || echo "uncommitted")
REPO_NAME=$(basename "$PWD")
Then set the output dir:
OUTPUT_DIR="$HOME/.hermes/wikis/$REPO_NAME"
mkdir -p "$OUTPUT_DIR/modules" "$OUTPUT_DIR/diagrams"
Use the terminal tool for the shell work, read_file for manifests:
# Shallow tree first
ls -la
# Deeper tree, noise filtered
find . -type d \
-not -path '*/\.*' \
-not -path '*/node_modules*' \
-not -path '*/venv*' \
-not -path '*/__pycache__*' \
-not -path '*/dist*' \
-not -path '*/build*' \
-not -path '*/target*' \
-maxdepth 3 | sort
# Language breakdown (skip if pygount unavailable)
pygount --format=summary \
--folders-to-skip=".git,node_modules,venv,.venv,__pycache__,.cache,dist,build,target" \
. 2>/dev/null || true
Then read_file the relevant manifests (package.json, pyproject.toml, setup.py, Cargo.toml, go.mod, pom.xml, build.gradle) and the project README. Use search_files target='files' to find them rather than guessing names.
Cap initial pass at 8–10 modules. Heuristics by language:
__init__.py), plus subsystem dirssrc/<subdir>, top-level workspace dirssrc/<module> dirsFor very large repos, prioritize by:
State the module list to the user before generating per-module docs on big repos — gives them a chance to redirect.
README.mdread_file the actual project README plus the top 2–3 entry-point files. Then write_file:
# <Project Name>
<One paragraph: what it is and what it's for. Self-contained — don't assume the
reader has the source README.>
## Key Concepts
- **<Concept 1>** — <one line>
- **<Concept 2>** — <one line>
## Entry Points
- [`path/to/main.py`](<link>) — <what runs when you start it>
- [`path/to/cli.py`](<link>) — <CLI surface>
## High-Level Architecture
<2-3 sentences. Detail goes in architecture.md.>
See [architecture.md](architecture.md).
## Module Map
| Module | Purpose |
|---|---|
| [`<module>`](modules/<module>.md) | <one-line purpose> |
## Getting Started
See [getting-started.md](getting-started.md).
For link targets in local mode use relative paths. For cloned repos use https://github.com/<owner>/<repo>/blob/<sha>/<path> so links survive future commits.
architecture.md# Architecture
<2-3 paragraphs: shape of the system. What talks to what. Where data enters,
where it exits, where state lives.>
## Components
- **<Component>** — <1-2 sentences>. See [`modules/<module>.md`](modules/<module>.md).
## System Diagram
```mermaid
flowchart TD
User([User]) --> Entry[Entry Point]
Entry --> Core[Core Engine]
Core --> StorageA[(Database)]
Core --> ExternalAPI{{External API}}
```
## Data Flow
1. **<Step>** — [`<file>`](<link>)
2. **<Step>** — [`<file>`](<link>)
## Key Design Decisions
- <Anything load-bearing the reader should know>
Mermaid shape semantics:
[] = component[()] = database / storage{{}} = external service(()) = entry point or terminal--> = sync call, -.-> = async/eventCap at ~20 nodes per diagram. Split into sub-diagrams if larger.
modules/For each selected module, inspect its layout with ls, identify 3–5 most important files (by size, by being named core.py / main.py / __init__.py, by being imported a lot), then read_file those files (use offset / limit to read only what you need; prefer search_files for specific symbols).
# Module: `<module>`
<1-2 sentence purpose.>
## Responsibilities
- <bullet>
- <bullet>
## Key Files
- [`<module>/<file>`](<link>) — <what it does>
## Public API
<Functions/classes/constants other code uses. Group related items. Show
signatures, not full implementations.>
## Internal Structure
<How the module is organized internally. State management.>
## Dependencies
- **Used by:** <other modules>
- **Uses:** <other modules + external libs>
## Notable Patterns / Gotchas
- <Anything non-obvious>
diagrams/class-diagram.mdPick the 5–10 most important classes/types. read_file them, then write:
# Class Diagram
## Core Types
```mermaid
classDiagram
class Agent {
+string name
+list~Tool~ tools
+chat(message) string
}
class Tool {
<<interface>>
+name string
+execute(args) any
}
Agent --> Tool : uses
Tool <|-- TerminalTool
Tool <|-- WebTool
```
## Notes
<Anything the diagram can't express — lifecycle, threading, etc.>
For languages without classes (Go, C, Rust): use the diagram for struct relationships, or skip class-diagram.md and explain it in prose in architecture.md. Don't force-fit.
diagrams/sequences.mdPick 2–4 of the most important workflows. Trace each call path through the code (read entry point, follow function calls), then:
# Sequence Diagrams
## Workflow: <Name>
<1 sentence describing what this does and when it runs.>
```mermaid
sequenceDiagram
participant User
participant CLI
participant Agent
participant LLM
User->>CLI: types message
CLI->>Agent: chat(message)
Agent->>LLM: API call
LLM-->>Agent: response + tool_calls
Agent->>Agent: execute tools
Agent-->>CLI: final response
```
### Walkthrough
1. **User input** — [`cli.py:HermesCLI.run_session`](<link>)
2. **Message dispatch** — [`run_agent.py:AIAgent.chat`](<link>)
Don't invent participants. Every box must correspond to a real component the reader can find in the code.
getting-started.md# Getting Started
## Prerequisites
<From manifest files + README. Be specific — versions if pinned.>
## Installation
```bash
<exact commands>
```
## First Run
```bash
<minimum command to see the system do something useful>
```
## Common Workflows
### <Workflow 1>
<commands>
## Configuration
- `<config-file>` — <what it controls>
- Env var `<VAR>` — <what it controls>
## Where to Go Next
- Architecture: [architecture.md](architecture.md)
- Module reference: [README.md#module-map](README.md#module-map)
api.md (skip if not applicable)Only write this if the project is a library or API server. If it is:
__init__.py exports, OpenAPI specs, route handlers, exported types)cat > "$OUTPUT_DIR/.codewiki-state.json" <<EOF
{
"repo_name": "$REPO_NAME",
"source_path": "$PWD",
"source_sha": "$REPO_SHA",
"generated_at": "$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)",
"generator": "hermes-agent code-wiki skill v0.1.0",
"modules_documented": []
}
EOF
State exactly what was generated and where:
Generated wiki at ~/.hermes/wikis/<repo-name>/:
README.md project overview, module map
architecture.md system architecture + flowchart
getting-started.md setup, first run, workflows
modules/<N files> per-module deep-dives
diagrams/architecture.md Mermaid flowchart
diagrams/class-diagram.md Mermaid class diagram
diagrams/sequences.md Mermaid sequence diagrams
If you cloned to a temp dir, remind the user it can be removed (rm -rf "$WIKI_TMP") after they've reviewed the wiki.
Generating a full wiki for a 500K-LOC monorepo is wildly token-expensive. Default to bounded scope:
search_files for symbols + read_file with offset/limit over full readsvendor/, third_party/, generated code, _pb2.py, .min.js)If the user says "do the whole thing exhaustively", believe them — but ballpark the cost first: "this repo has ~340 source files, comprehensive coverage will be expensive — confirm?"
If .codewiki-state.json already exists at the target path:
git diff --name-only <old-sha> HEAD)Full incremental-regeneration is a future enhancement — for now, regenerating the whole thing is acceptable.
read_file before writing. The single biggest failure mode for auto-generated docs is plausible-sounding fabrication.process function processes things by calling process_item on each item" is worse than just linking to the function.~/.hermes/wikis/. Only write into the repo when the user explicitly requests it.A["Tool / Agent"] not A[Tool / Agent]. <br> for line breaks inside a node.```mermaid doesn't close the outer. (This SKILL.md does it.)~T~ (e.g. List~Tool~), not <T>.%%{init: ...}%% blocks; they're stripped on render.After writing, verify:
for f in "$OUTPUT_DIR"/diagrams/*.md "$OUTPUT_DIR"/architecture.md; do
opens=$(grep -c '^```mermaid' "$f")
total=$(grep -c '^```' "$f")
echo "$f: $opens mermaid blocks, $total total fences (expect total = opens*2)"
done
ls "$OUTPUT_DIR"/{README.md,architecture.md,getting-started.md,.codewiki-state.json} \
"$OUTPUT_DIR"/modules/ "$OUTPUT_DIR"/diagrams/
ls "$OUTPUT_DIR/modules" | wc -l should equal the number of modules you committed to in Step 3.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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1Password에 저장한 비밀번호와 API 키를 명령과 설정 템플릿에 사용합니다. CLI 설치와 인증부터 비밀 값 조회 및 환경 변수 전달까지 안내합니다.
손익계산서·재무상태표·현금흐름표를 수식으로 연결한 Excel 모델을 만듭니다. 실적과 예측 가정을 입력하고 시나리오를 비교하며 세 재무제표의 일관성을 단계별로 확인합니다.
기존 PyTorch 학습 코드를 적은 수정으로 여러 GPU나 컴퓨터에 맞게 구성합니다. 혼합 정밀도, 메모리 절약 설정과 학습 실행 방법을 안내합니다.
Hermes에서 Actual Computer로 자신의 기기에 AI 모델을 실행하도록 연결을 설정합니다. 중계 서비스와 로컬 연결, 모델 선택, 응답 확인 및 오류 점검을 다룹니다.
기술에 익숙하지 않고 쉽게 불만을 느끼는 사용자로 앱을 시험합니다. 혼란스러운 조작과 이탈 원인을 찾고, 개선 과제와 개인적 불만을 나눠 수정안을 정리합니다.
두 에이전트가 각각 수정한 브랜치의 Git 충돌을 양쪽 변경 내용과 의도에 따라 중립적으로 해결합니다. 충돌별 판단 이유를 기록하고 빌드나 테스트로 통합 결과를 확인합니다.