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AIDLC Inception 시작 시 자유 형식 발화 대신 구조화된 템플릿으로 프로젝트 정보를 수집한다. project-info 템플릿과 requirements 템플릿을 순차 생성하여 후속 workspace-detection·requirements-analysis·user-stories skill이 소비할 단일 진실원을 제공한다.
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SOC 職業分類に基づく
생성 전(pre-generation) grounding 레이어. 온톨로지 엔티티(Spec/ADR/Deployment/Agent/Skill/Incident/Budget/Risk)를 작성하기 전에 지식 그래프를 질의해 기존 정의·enum·전례·결정 이유를 확인함으로써 drift를 소스에서 차단한다. adr-0001-graphify-knowledge-wiki 결정에 따라 Graphify(MIT)를 런타임 질의 substrate로 사용하며, Graphify 미가용 시 raw 스키마/docs 읽기로 graceful degradation 한다.
알려진 장애 패턴에 대해 사전 정의된 Runbook 기반 자동 복구를 실행한다. RCA 결과 또는 incident-response의 가설을 입력으로 받아 매칭되는 remediation playbook을 선택하고, 복구 전/후 상태를 검증하며, 실패 시 에스컬레이션한다. SEV2/3만 자동 복구 대상이며 SEV1은 사람 전용이다.
인시던트 발생 시 관련 메트릭·로그·이벤트·변경 이력을 자동 수집하고 인과 관계를 추론하여 근본 원인을 식별한다. 타임라인 기반 이벤트 상관관계 분석, 변경-장애 매핑, 의존성 그래프 탐색을 수행하며 RCA 보고서를 자동 생성한다.
SLI 메트릭을 자동 수집하여 SLO 대비 추적하고, Error Budget 소진율에 따라 배포 게이트를 제어한다. 번다운 차트 생성, 예측 기반 SLO 위반 사전 경고, Error Budget 정책(freeze/slow-down/normal) 자동 적용을 수행하며 continuous-eval의 품질 게이트를 보완한다.
CloudWatch 메트릭과 Prometheus 시계열 데이터에서 통계적 이상 징후를 자동 탐지하여 incident-response의 입력 소스로 제공한다. 베이스라인 학습(7일 이동 평균 + 3σ), 다변량 상관 분석, 계절성 보정을 수행하며 탐지된 anomaly를 severity 분류하여 알람을 생성한다.
과거 트래픽 패턴과 시계열 예측을 기반으로 리소스 수요를 사전 예측하고 스케일링을 권고한다. 시간대별/요일별 계절성 분석, 이벤트 기반 수요 급증 예측, 비용 대비 성능 최적 구성 제안을 수행하며 cost-governance와 연동하여 예산 범위 내 스케일링을 보장한다.
| name | structured-intake |
| description | AIDLC Inception 시작 시 자유 형식 발화 대신 구조화된 템플릿으로 프로젝트 정보를 수집한다. project-info 템플릿과 requirements 템플릿을 순차 생성하여 후속 workspace-detection·requirements-analysis·user-stories skill이 소비할 단일 진실원을 제공한다. |
| argument-hint | [project slug — e.g., rag-qa, inference-gateway] |
| user-invocable | true |
| model | claude-sonnet-4-6 |
| allowed-tools | Read,Write,Bash |
다음 상황에서 본 skill을 실행합니다.
requirements-analysis) 전에 사실 관계를 정렬해야 할 때다음 상황에서는 사용하지 않습니다.
requirements-analysis Simple 모드로 직행합니다.project-info.md가 승인된 상태에서 재실행 — 덮어쓰면 히스토리가 사라집니다. 변경은 별도 PR로 진행합니다..omao/plans/ 디렉토리 쓰기 권한. 본 skill이 .omao/plans/<slug>/ 하위 산출물을 생성합니다.prompts/1-as-is-analysis, prompts/2-requirement-analysis 구조를 참조하여 OMA 경어체로 한국어화된 템플릿 사용.본 skill 디렉토리의 템플릿 2개를 프로젝트 slug 하위로 복사합니다.
SLUG="${1:?usage: structured-intake <project-slug>}"
SKILL_DIR="$(dirname "$0")" # or CLAUDE_PLUGIN_ROOT
TARGET=".omao/plans/${SLUG}"
mkdir -p "$TARGET"
test -f "$TARGET/project-info.md" && { echo "project-info.md already exists — edit via PR"; exit 1; }
cp "$SKILL_DIR/templates/project-info.template.md" "$TARGET/project-info.md"
cp "$SKILL_DIR/templates/requirements.template.md" "$TARGET/requirements.md"
템플릿 복사 후 frontmatter의 created, last_update.date를 오늘 날짜로 갱신합니다. slug 필드에 Step 입력 값을 채웁니다.
project-info.md의 6개 섹션을 사용자와 대화하며 순서대로 채웁니다.
| 섹션 | 질문 예시 | 금지 표현 |
|---|---|---|
| 배경 | 어떤 문제를 해결하려고 합니까 | "편리하게", "쉽게" |
| 목표 | 3개월·6개월 단위 성공 기준은 무엇입니까 | 수치 없는 선언 |
| 제약 | 예산·마감·규제·기술 스택 제약이 있습니까 | "가능하면" |
| 이해관계자 | 의사결정자·사용자·리뷰어는 누구입니까 | 역할 없이 이름만 |
| 타임라인 | Phase 단위 마일스톤을 언제로 잡습니까 | "빠르게" |
| 성공 기준 | 측정 가능한 KPI·SLO는 무엇입니까 | 주관적 표현 |
각 섹션은 최소 3문장 이상으로 작성합니다. 사용자 응답이 모호하면 구체적인 수치·이름·날짜를 요구하는 재질문을 실시합니다.
project-info.md가 완성되면 requirements.md의 REQ-ID 표에 기능·비기능 요구사항 3~5개를 초안으로 채웁니다. 이 초안은 후속 requirements-analysis skill이 정제할 입력입니다.
echo "[$(date -Iseconds)] structured-intake completed for ${SLUG}" \
>> .omao/state/audit/${SLUG}.log 2>/dev/null || true
산출물 체크리스트:
.omao/plans/<slug>/project-info.md 6개 섹션 모두 채워짐.omao/plans/<slug>/requirements.md REQ-ID 초안 3개 이상created·last_update.date가 오늘 날짜Good — 배경 섹션이 사실 기반 단정형으로 서술됩니다.
"현재 RAG QA 시스템은 p95 응답 지연 4.2초이며, 2026 Q1 사용자 설문 결과 NPS -12점으로 관측되었습니다. 주 원인은 재랭킹 단계 부재로 분석됩니다."
Bad — 배경이 감정 표현·수사로 채워져 검증 불가합니다.
"사용자들이 매우 답답해하고 있어서 정말 빠르게 개선해야 합니다."
Good — 성공 기준이 수치·측정 지표를 포함합니다.
"p95 응답 지연 < 1.5초, faithfulness ≥ 0.88, 월간 인프라 비용 < $2,400 이하를 동시에 만족해야 합니다."
Bad — 성공 기준이 주관적입니다.
"사용자가 만족할 만한 수준까지 성능을 높입니다."
../workspace-detection/SKILL.md — intake 완료 후 코드베이스 스캔을 수행하는 후행 skill../requirements-analysis/SKILL.md — requirements.md 초안을 REQ-ID 구조로 정제../user-stories/SKILL.md — 성공 기준·이해관계자 정보를 소비../../construction/risk-discovery/SKILL.md — Construction 진입 시 intake 산출물을 위험 탐지 입력으로 사용