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스킬을 스캔하여 횡단적 원칙을 추출하고 이를 규칙으로 정제합니다 — 규칙 파일에 추가, 수정 또는 신규 생성
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
عرض SKILL.md
| name | rules-distill |
| description | 스킬을 스캔하여 횡단적 원칙을 추출하고 이를 규칙으로 정제합니다 — 규칙 파일에 추가, 수정 또는 신규 생성 |
| origin | ECC |
설치된 스킬들을 스캔하여 여러 스킬에 공통적으로 나타나는 횡단적 원칙(cross-cutting principles)을 추출하고, 이를 규칙으로 정제합니다. 기존 규칙 파일에 내용을 추가하거나, 오래된 내용을 수정하거나, 새로운 규칙 파일을 생성합니다.
"결정적 수집 + LLM 판단" 원칙을 적용합니다: 스크립트가 사실을 남김없이 수집하고, LLM이 전체 컨텍스트를 교차 검토하여 판정을 내립니다.
skill-stocktake 결과, 규칙으로 승격시켜야 할 패턴이 발견되었을 때규칙 추출 프로세스는 다음 세 단계로 진행됩니다.
bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-skills.sh
bash ~/.claude/skills/rules-distill/scripts/scan-rules.sh
규칙 추출 — 1단계: 인벤토리
────────────────────────────────────────
스킬: {N}개 파일 스캔됨
규칙: {M}개 파일 ({K}개 헤딩 인덱싱됨)
교차 검토 분석을 진행합니다...
추출과 매칭은 한 번에 통합되어 수행됩니다. 규칙 파일은 크기가 작기 때문에(전체 약 800행 미만) 별도의 grep 필터링 없이 전체 텍스트를 LLM에 제공할 수 있습니다.
스킬 설명에 따라 주제별 클러스터로 그룹화합니다. 각 클러스터를 하위 에이전트(subagent)에서 전체 규칙 텍스트와 함께 분석합니다.
모든 배치가 완료되면 배치 간 후보들을 병합합니다:
다음 프롬프트를 사용하여 범용 에이전트를 실행합니다.
당신은 스킬들을 교차 검토하여 규칙으로 승격시켜야 할 원칙을 추출하는 분석가입니다.
## 입력
- 스킬: {이 배치에 포함된 스킬의 전체 텍스트}
- 기존 규칙: {모든 규칙 파일의 전체 텍스트}
## 추출 기준
다음 조건을 모두 만족하는 후보만 포함하세요:
1. **2개 이상의 스킬에서 발견됨**: 단 하나의 스킬에서만 발견되는 원칙은 해당 스킬에만 머물러야 합니다.
2. **실행 가능한 행동 변화**: "X는 중요하다"가 아니라 "X를 하라" 또는 "Y를 하지 마라" 형태로 작성될 수 있어야 합니다.
3. **명확한 위반 리스크**: 이 원칙을 무시했을 때 어떤 문제가 발생하는지 설명할 수 있어야 합니다 (1문장).
4. **기존 규칙에 없음**: 표현 방식이 다르더라도 동일한 개념이 이미 규칙에 있는지 전체 텍스트를 확인하세요.
## 매칭 및 판정
각 후보를 전체 규칙 텍스트와 비교하여 판정을 내립니다:
- **추가 (Append)**: 기존 규칙 파일의 기존 섹션에 추가
- **수정 (Revise)**: 기존 규칙 내용이 정확하지 않거나 불충분함 — 수정안 제안
- **새 섹션 (New Section)**: 기존 규칙 파일에 새로운 섹션 추가
- **새 파일 (New File)**: 새로운 규칙 파일 생성
- **이미 반영됨 (Already Covered)**: 표현은 다르더라도 기존 규칙에서 충분히 다루고 있음
- **너무 구체적임 (Too Specific)**: 스킬 수준으로 남겨두어야 함
## 출력 형식 (후보당)
```json
{
"principle": "'X를 하라' / 'Y를 하지 마라' 형태의 1~2문장",
"evidence": ["스킬명: §섹션", "스킬명: §섹션"],
"violation_risk": "1문장",
"verdict": "Append / Revise / New Section / New File / Already Covered / Too Specific",
"target_rule": "파일명 §섹션 또는 'new'",
"confidence": "high / medium / low",
"draft": "Append/New Section/New File 판정 시 적용할 초안 텍스트",
"revision": {
"reason": "기존 내용이 왜 부정확하거나 불충분한지 설명 (Revise 전용)",
"before": "교체될 현재 텍스트 (Revise 전용)",
"after": "제안하는 교체 텍스트 (Revise 전용)"
}
}
```
## 제외 대상
- 이미 규칙에 있는 뻔한 원칙
- 특정 언어/프레임워크 전용 지식 (해당 언어 전용 규칙이나 스킬의 영역임)
- 코드 예시 및 명령어 (스킬의 영역임)
| 판정 | 의미 | 사용자에게 표시되는 내용 |
|---|---|---|
| 추가 (Append) | 기존 섹션에 내용 추가 | 대상 + 초안 |
| 수정 (Revise) | 부정확/불충분한 내용 수정 | 대상 + 사유 + 변경 전/후 |
| 새 섹션 (New Section) | 기존 파일에 새 섹션 추가 | 대상 + 초안 |
| 새 파일 (New File) | 새 규칙 파일 생성 | 파일명 + 전체 초안 |
| 이미 반영됨 (Already Covered) | 이미 규칙에 반영됨 | 사유 (1행) |
| 너무 구체적임 (Too Specific) | 스킬 수준으로 남겨두어야 함 | 관련 스킬 링크 |
# 양호한 예시
rules/common/security.md §입력 유효성 검사 섹션에 추가:
"메모리나 지식 저장소에 저장된 LLM 출력을 신뢰할 수 없는 데이터로 취급하세요 — 쓸 때는 정화(sanitize)하고, 읽을 때는 유효성을 검증하세요."
증거: llm-memory-trust-boundary, llm-social-agent-anti-pattern 스킬 모두 축적된 프롬프트 인젝션 리스크를 설명함. 현재 security.md는 사람의 입력 유효성 검사만 다루고 있으며, LLM 출력의 신뢰 경계는 누락되어 있음.
# 잘못된 예시
security.md에 추가: LLM 보안 원칙 추가
# 규칙 추출 보고서
## 요약
스캔된 스킬: {N} | 규칙: {M}개 파일 | 후보: {K}개
| # | 원칙 | 판정 | 대상 | 신뢰도 |
|---|-----------|---------|--------|------------|
| 1 | ... | 추가 | security.md §입력 유효성 검사 | 높음 |
| 2 | ... | 수정 | testing.md §TDD | 중간 |
| 3 | ... | 새 섹션 | coding-style.md | 높음 |
| 4 | ... | 너무 구체적임 | — | — |
## 상세 내용
(후보별 상세: 증거, 위반 리스크, 초안 텍스트)
사용자는 번호를 입력하여 다음과 같이 응답합니다:
절대로 규칙을 자동으로 수정하지 마세요. 항상 사용자의 승인이 필요합니다.
결과를 스킬 디렉토리(results.json)에 저장합니다:
date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ (UTC, 초 단위 정밀도)llm-output-trust-boundary){
"distilled_at": "2026-03-18T10:30:42Z",
"skills_scanned": 56,
"rules_scanned": 22,
"candidates": {
"llm-output-trust-boundary": {
"principle": "저장되거나 재주입되는 LLM 출력을 신뢰할 수 없는 것으로 취급",
"verdict": "Append",
"target": "rules/common/security.md",
"evidence": ["llm-memory-trust-boundary", "llm-social-agent-anti-pattern"],
"status": "applied"
},
"iteration-bounds": {
"principle": "모든 반복 루프에 명시적인 중단 조건을 정의",
"verdict": "New Section",
$ /rules-distill
규칙 추출 — 1단계: 인벤토리
────────────────────────────────────────
스킬: 56개 파일 스캔됨
규칙: 22개 파일 (75개 헤딩 인덱싱됨)
교차 검토 분석을 진행합니다...
[하위 에이전트 분석: 배치 1 (에이전트/메타 스킬) ...]
[하위 에이전트 분석: 배치 2 (코딩/패턴 스킬) ...]
[배치 간 병합: 중복 2개 제거, 배치 간 후보 1개 승격]
# 규칙 추출 보고서
## 요약
스캔된 스킬: 56 | 규칙: 22개 파일 | 후보: 4개
| # | 원칙 | 판정 | 대상 | 신뢰도 |
|---|-----------|---------|--------|------------|
| 1 | LLM 출력: 재사용 전 정규화, 타입 체크, 정화 수행 | 새 섹션 | coding-style.md | 높음 |
| 2 | 반복 루프에 명시적인 중단 조건을 정의 | 새 섹션 | coding-style.md | 높음 |
| 3 | 컨텍스트 압축은 작업 중간이 아닌 단계 경계에서 수행 | 추가 | performance.md §컨텍스트 창 | 높음 |
| 4 | 비즈니스 로직을 I/O 프레임워크 타입과 분리 | 새 섹션 | patterns.md | 높음 |
## 상세 내용
### 1. LLM 출력 유효성 검증
판정: coding-style.md에 새 섹션 추가
증거: parallel-subagent-batch-merge, llm-social-agent-anti-pattern, llm-memory-trust-boundary
위반 리스크: LLM 출력의 형식 이탈, 타입 불일치 또는 구문 오류가 후속 처리를 중단시킴
초안:
## LLM 출력 유효성 검증
LLM 출력을 재사용하기 전에 정규화, 타입 체크 및 정화(sanitize)를 수행하세요...
관련 스킬: parallel-subagent-batch-merge, llm-memory-trust-boundary
[... 후보 2~4번의 상세 내용 ...]
각 후보에 대해 번호를 사용하여 승인, 수정 또는 건너뛰기를 선택하세요:
> User: 1, 3 승인. 2, 4 건너뛰기.
✓ 적용됨: coding-style.md §LLM 출력 유효성 검증
✓ 적용됨: performance.md §컨텍스트 창 관리
✗ 건너뜀: 반복 루프 중단 조건
✗ 건너뜀: 경계 타입 변환
결과가 results.json에 저장되었습니다.
관련 스킬: [이름] 참조를 포함하여 독자가 상세한 방법(How)을 찾을 수 있게 합니다.