database-architect

name	database-architect
description	DB 설계 풀 파이프라인. 데이터 모델링→마이그레이션→인덱싱→쿼리 최적화→보안 검증을 에이전트 팀이 협업하여 수행한다. 'DB 설계해줘', '데이터베이스 모델링', '테이블 설계', 'ERD', '마이그레이션', '쿼리 최적화', '인덱스 설계', 'SQL 스키마', 'PostgreSQL 설계', 'MySQL 설계' 등 DB 설계 전반에 이 스킬을 사용한다. 기존 스키마가 있는 경우에도 최적화나 보안 감사를 지원한다. 단, 실제 DB 서버 설치/운영, 클라우드 인프라 프로비저닝, 모니터링 대시보드 구축은 이 스킬의 범위가 아니다.

Database Architect — DB 설계 풀 파이프라인

DB의 모델링→마이그레이션→인덱싱→쿼리 최적화→보안 검증을 에이전트 팀이 협업하여 한 번에 수행한다.

실행 모드

에이전트 팀 — 5명이 SendMessage로 직접 통신하며 교차 검증한다.

에이전트 구성

에이전트	파일	역할	타입
data-modeler	.claude/agents/data-modeler.md	ERD, 정규화, 관계 설계	general-purpose
migration-manager	.claude/agents/migration-manager.md	DDL, 버전관리, 롤백	general-purpose
performance-analyst	.claude/agents/performance-analyst.md	인덱싱, 쿼리 최적화	general-purpose
security-auditor	.claude/agents/security-auditor.md	접근 제어, 암호화, 감사	general-purpose
integration-reviewer	.claude/agents/integration-reviewer.md	정합성, 운영 준비성 검증	general-purpose

워크플로우

Phase 1: 준비 (오케스트레이터 직접 수행)

1. 사용자 입력에서 추출한다:
   • 도메인: 어떤 서비스의 DB인가
   • DBMS: PostgreSQL / MySQL / MongoDB / DynamoDB
   • 핵심 엔티티: 주요 데이터 대상
   • 예상 규모 (선택): 데이터 건수, TPS
   • 기존 파일 (선택): 기존 스키마, ERD, SQL 등
2. _workspace/ 디렉토리를 프로젝트 루트에 생성한다
3. 입력을 정리하여 _workspace/00_input.md에 저장한다
4. 기존 파일이 있으면 _workspace/에 복사하고 해당 Phase를 건너뛴다
5. 요청 범위에 따라 실행 모드를 결정한다

Phase 2: 팀 구성 및 실행

순서	작업	담당	의존	산출물
1	데이터 모델링	data-modeler	없음	_workspace/01_data_model.md
2	마이그레이션 생성	migration-manager	작업 1	_workspace/02_migration.sql, 02_migration_plan.md
3a	성능 최적화	performance-analyst	작업 1, 2	_workspace/03_performance.md
3b	보안 검증	security-auditor	작업 1, 2	_workspace/04_security.md
4	통합 리뷰	integration-reviewer	작업 2, 3a, 3b	_workspace/05_review_report.md

작업 3a(성능)와 3b(보안)는 병렬 실행한다.

팀원 간 소통 흐름:

• data-modeler 완료 → migration-manager에게 DDL 기반 전달, performance-analyst에게 액세스 패턴 전달, security-auditor에게 민감 데이터 전달
• migration-manager 완료 → performance-analyst에게 인덱스 DDL 전달, security-auditor에게 권한 DDL 전달
• performance-analyst ↔ security-auditor: 성능 최적화가 보안을 훼손하지 않는지 상호 검증
• integration-reviewer는 모든 산출물을 교차 검증. 🔴 필수 수정 발견 시 해당 에이전트에게 수정 요청 → 재작업 → 재검증 (최대 2회)

Phase 3: 통합 및 최종 산출물

리뷰 보고서를 기반으로 최종 산출물을 정리한다:

1. _workspace/ 내 모든 파일을 확인한다
2. 리뷰 보고서의 🔴 필수 수정이 모두 반영되었는지 확인한다
3. 최종 요약을 사용자에게 보고한다

작업 규모별 모드

사용자 요청 패턴	실행 모드	투입 에이전트
"DB 설계해줘", "풀 설계"	풀 파이프라인	5명 전원
"ERD만 그려줘", "테이블 설계만"	모델링 모드	data-modeler + integration-reviewer
"이 스키마 최적화해줘" (기존 SQL)	최적화 모드	performance-analyst + integration-reviewer
"DB 보안 감사해줘" (기존 DB)	보안 모드	security-auditor + integration-reviewer
"이 스키마 리뷰해줘"	리뷰 모드	integration-reviewer 단독

기존 파일 활용: 사용자가 스키마, ERD 등을 제공하면 해당 단계를 건너뛴다.

데이터 전달 프로토콜

전략	방식	용도
파일 기반	_workspace/ 디렉토리	주요 산출물 저장 및 공유
메시지 기반	SendMessage	실시간 핵심 정보 전달, 수정 요청
태스크 기반	TaskCreate/TaskUpdate	진행 상황 추적, 의존 관계 관리

파일명 컨벤션: {순번}_{에이전트}_{산출물}.{확장자}

에러 핸들링

에러 유형	전략
DBMS 미지정	PostgreSQL을 기본으로, 다른 DBMS 호환 노트 추가
도메인 정보 부족	데이터 모델러가 일반 패턴으로 시작, 가정 사항 명시
에이전트 실패	1회 재시도 → 실패 시 해당 산출물 없이 진행, 리뷰에 누락 명시
리뷰에서 🔴 발견	해당 에이전트에 수정 요청 → 재작업 → 재검증 (최대 2회)
기존 스키마 파싱 실패	수동 분석 후 데이터 모델 재구성

테스트 시나리오

정상 흐름

프롬프트: "이커머스 플랫폼의 PostgreSQL DB를 설계해줘. 사용자, 상품, 주문, 결제, 리뷰 테이블이 필요해. 일 주문 10만 건 예상" 기대 결과:

• 모델: 5개 핵심 테이블 + 중간 테이블, 3NF 정규화, ERD
• 마이그레이션: 순차적 DDL + 롤백 스크립트 + 시드 데이터
• 성능: 인덱스 전략, 주요 쿼리 최적화, 파티셔닝 설계
• 보안: RBAC, PII 암호화, 감사 로깅, 백업 전략
• 리뷰: 정합성 매트릭스 전항목 확인

기존 파일 활용 흐름

프롬프트: "이 SQL 스키마의 성능을 최적화해줘" + SQL 파일 기대 결과:

• 기존 스키마를 _workspace/02_migration.sql로 복사
• 최적화 모드: performance-analyst + integration-reviewer 투입
• data-modeler, migration-manager, security-auditor 건너뜀

에러 흐름

프롬프트: "DB 설계해줘, 블로그 플랫폼" 기대 결과:

• 규모/DBMS 미정 → data-modeler가 PostgreSQL + 블로그 표준 엔티티(Post, User, Comment, Tag) 추론
• 풀 파이프라인 모드로 실행
• 리뷰 보고서에 "요구사항 추론 기반 설계" 명시

에이전트별 확장 스킬

개별 에이전트의 도메인 전문성을 강화하는 확장 스킬:

스킬	대상 에이전트	역할
normalization-patterns	data-modeler	1NF~BCNF 판별, 비정규화 전략, 도메인별 ERD 템플릿
query-optimization-catalog	performance-analyst	인덱스 전략, EXPLAIN 분석, N+1 해결, 파티셔닝