순환 복잡도(Cyclomatic Complexity)가 높은 함수를 인간의 논리적 사고 흐름에 맞게 재구성하는 스킬. "복잡한 함수 정리해줘", "이 함수 읽기 어려워", "순환 복잡도 낮춰줘", "리팩토링 해줘" 등의 요청에 사용. 단순 코드 추출이 아닌 논리적 재구성을 수행하며, 성능보다 가독성과 수정 용이성을 우선시함.

2026-05-020

component-screenshot

gihwan-dev/resume-with-chatbot

Story 파일에서 컴포넌트 스크린샷 캡처. "/screenshot", "스크린샷 캡처" 등의 요청 시 사용

2026-05-020

deep-think

gihwan-dev/resume-with-chatbot

Deep reasoning skill using Codex's Agent Teams. Spawns multiple personas with enforced minimum depth, includes a challenge round where teammates critique each other, and iterates on low-confidence answers. Use when the user prefixes with "deep think", "딥씽크", "깊게 생각해", or requests thorough analysis. Best for complex architecture, debugging, algorithmic, or multi-domain problems. NOT for simple lookups. Requires: CLAUDE_CODE_EXPERIMENTAL_AGENT_TEAMS=1

2026-05-020

name	survey
description	SPEC.md 기반 아키텍처 결정 문서 생성. "요구사항 분석", "아키텍처 질문", "설문 만들어" 등의 요청 시 사용
disable-model-invocation	false

워크플로우: SPEC.md 기반 아키텍처 결정 문서 생성

목표: SPEC.md의 요구사항을 분석하고, 아키텍처 결정이 필요한 질문을 도출하여 사용자와 함께 survey.md를 작성합니다.

1단계: SPEC.md 읽기

프로젝트 루트의 SPEC.md 파일을 읽습니다.

SPEC.md가 없는 경우: 사용자에게 "/spec을 먼저 실행하여 SPEC.md를 생성하세요"라고 안내하고 종료합니다.
SPEC.md가 있는 경우: 다음 항목을 파악합니다:
- 기능 요구사항 (F1, F2, ...)
- 비기능 요구사항
- 제약조건
- 사용자 시나리오

2단계: 아키텍처 질문 도출

SPEC.md의 내용을 아래 참고 자료와 대조하여 아키텍처 결정이 필요한 질문들을 도출합니다.

참고 자료의 6개 카테고리에서 SPEC.md 내용에 관련된 질문만 필터링합니다.
SPEC.md에서 이미 결정된 사항은 질문에서 제외합니다.
질문은 한국어로 생성합니다.

3단계: 사용자 응답 수집

AskUserQuestion 도구를 사용하여 아키텍처 관련 질문을 사용자에게 제시하고 답변을 수집합니다.

질문은 카테고리별로 그룹화하여 제시합니다.
사용자의 답변을 기록합니다.

4단계: survey.md 생성

SPEC.md 요구사항 + 사용자 아키텍처 결정을 합쳐서 survey.md를 프로젝트 루트에 작성합니다.

필수: 생성되는 내용은 반드시 한국어여야 합니다.

참고 자료: React 아키텍처 전략

1. 프로젝트 범위 및 제약조건 (구현 전)

팀 & 일정: 팀 구성(규모, 스쿼드)은 어떠한가? 유지보수 주기는?
비즈니스 동인: 핵심 가치는 무엇인가?
규모: 소규모 MVP인가, 대규모 엔터프라이즈 앱인가? (FSD vs Bulletproof React 결정 기준)

2. 도메인 모델링 (DDD)

엔터티: 핵심 불변 데이터 구조(예: User, Product)가 식별되었는가?
기능 시나리오: 주요 기능 흐름(예: "결제", "상품 검색")은 무엇인가?
유비쿼터스 언어: 디자인/비즈니스/개발 간 용어 불일치가 있는가?

3. 비기능 요구사항 (NFR 체크리스트)

확장성: 모듈 경계, 저장소 구조 (모노레포 여부)
유지보수성: 의존성 규칙
성능: Core Web Vitals 목표 (LCP, INP). SSR 또는 CSR?
테스트 용이성: 로직 격리 전략. 커스텀 훅 vs 로직 클래스
접근성: 준수 수준 (WCAG). 헤드리스 UI 필요 여부
보안: 인증 패턴, 토큰 저장 방식

4. 아키텍처 방법론 선택

FSD (Feature-Sliced Design): 엄격한 레이어링, 단방향 흐름. 복잡한 장기 프로젝트에 적합.
Bulletproof React: 기능 기반 폴더, 실용적. 스타트업/중규모에 적합.
클린 아키텍처: UI와 도메인의 엄격한 분리 (어댑터/포트). 보일러플레이트 높지만 테스트 용이성 높음.

5. 데이터 및 상태 전략

서버 상태: React Query / SWR
URL 상태: 필터/페이지네이션에 검색 파라미터 사용 여부
클라이언트 전역 상태: Zustand/Redux (최소화 권장)
로컬 UI 상태: 코로케이션 (관련 위치에 배치)
데이터 페칭: Render-then-Fetch vs Render-as-you-fetch (Loaders/Actions)

6. 테스트 및 품질

정적 분석: ESLint 경계 규칙
통합 테스트: MSW + RTL (트로피 모델)
E2E: Cypress/Playwright로 핵심 경로 검증

출력 형식 (survey.md):

# [SPEC.md의 기능명] 아키텍처 설문

> 기반 문서: SPEC.md
> 작성일: YYYY-MM-DD

## 1. 프로젝트 맥락
- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 2. 도메인 분석
- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 3. 비기능 요구사항
- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 4. 아키텍처 방법론
- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 5. 데이터 및 상태 전략
- [질문]: [사용자 답변/결정]

## 6. 테스트 및 품질
- [질문]: [사용자 답변/결정]