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rca-progress MCP의 산출물 저장 계약. 파이프라인 단계 결과를 canonical JSON 또는 Markdown 파일로 저장할 때 참조한다.
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SOC 職業分類に基づく
가설 생성 서브에이전트 가이드 — 스코핑 결과로부터 3-5개 근본원인 가설을 생성하고, rca-progress MCP로 DDB에 저장하고 /tmp에 산출물을 남긴다. Agent tool로 가설 생성 서브에이전트를 스폰할 때 이 스킬을 따른다.
가설 검증 서브에이전트 가이드 — 증거 수집, 신뢰도 평가, 가설 분기, 종료 판단을 수행하고 JSON 산출물로 결과를 기록한다. Agent tool로 가설 검증 서브에이전트를 스폰할 때 이 스킬을 따른다.
복구 권고 및 검증 계획 — Healthcare Service 장애 리셋 API와 ECS 강제 배포를 실행하지 않고 후보로 제안하며, 사전조건·승인·롤백·검증 판정 기준을 작성한다. 복구, 리셋, 롤백, 재시작, 검증이 언급될 때 사용한다.
가설 트리 관리 — 카테고리, 상태 전이, 분기 규칙, 종료 조건, 우선순위 결정, 전체 기각 시 재생성. 가설 생성, 우선순위 결정, 가설 검증, 가설 분기, 종료 판단 단계에서 가설을 어떻게 구조화하고 관리해야 하는지 판단할 때 반드시 이 스킬을 참조한다. 가설 생성, 검증, 분기, 종료 판단이 언급될 때 사용한다.
Healthcare 서비스에 장애를 주입하거나 리셋한다. "장애 인젝션", "fault inject", "인젝션", "inject", "db leak", "high cpu", "high memory", "slow query", "커넥션 누수", "CPU 장애", "메모리 장애", "쿼리 장애", "장애 리셋", "fault reset", "장애 테스트", "RCA 테스트" 등의 키워드에 트리거. 장애를 주입하고 CloudWatch 알람이 트리거되어 RCA 에이전트가 자동 분석을 시작하는 E2E 테스트에 사용한다.
AWS 서비스별 증거 수집 패턴 — CloudWatch 메트릭 조회 전략, Logs Insights 쿼리 템플릿, CloudTrail 이벤트 필터. 초기 스코핑 단계와 증거 수집 단계에서 어떤 메트릭을 어떤 순서로 수집해야 하는지 판단할 때 반드시 이 스킬을 참조한다. ECS, RDS, Lambda, ALB 등 서비스 이름이 언급되거나, 메트릭 조회·로그 검색·변경 이력 조회를 수행하려 할 때 사용한다.
| name | progress-reporting |
| description | rca-progress MCP의 산출물 저장 계약. 파이프라인 단계 결과를 canonical JSON 또는 Markdown 파일로 저장할 때 참조한다. |
Python 래퍼가 현재 세션 ID와 산출물 디렉터리를 준비한다. 에이전트는 세션 파일이나 DynamoDB를 직접 수정하지 않는다. Python watcher가 저장된 산출물을 감지해 span과 가설 상태를 기록한다. 디렉터리는 실행마다 새로 생성되며 다른 실행의 산출물을 읽거나 재사용하지 않는다.
save_artifact(filename, content)현재 세션의 산출물을 원자적으로 저장한다. 허용되는 파일명은 다음뿐이다.
scoping.jsonhypotheses.jsonvalidation-{N}.json (N은 1 이상의 정수)playbook.jsonreport.mdJSON 산출물은 각 prompt section에 정의된 스키마를 따라야 한다. 경로, 하위 디렉터리, 임의 확장자는 사용할 수 없다.
각 단계를 완료한 직후 해당 산출물을 저장한다. 현재 실행에서 같은 파일을 보강해 다시
저장하면 watcher가 변경을 감지해 최신 내용을 다시 처리한다. 최종 보고서는 반드시
report.md로 저장해야 세션이 완료될 수 있다.