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업데이트2026년 2월 26일 11:56

소프트웨어 프로젝트의 소스 코드를 체계적으로 분석합니다. 프로젝트 경로를 입력하면 아키텍처, 데이터 흐름, 설계 패턴, 의존성을 단계별로 파악합니다. 소스 분석, 코드 분석, 리버스 엔지니어링, 아키텍처 분석, 코드베이스 파악 요청 시 활성화.

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Manus에서 실행

출처

khw1031

khw1031/ai-library

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Manus에서 실행

소스 코드 분석

소프트웨어 프로젝트를 Outside-In으로 체계적 분석하는 스킬.

핵심 원칙

Outside-In — 메타데이터/의존성 먼저 → 구조 → 내부 로직 순서
Follow the Data — 입력→출력 메인 데이터 파이프라인을 추적
Ask Before Diving — Phase 2 완료 후 반드시 사용자에게 집중 영역 확인 // !!!

모드 선택

모드	소요	Phase	용도
Quick Scan	5-10분	1-2	프로젝트 개요 파악
Standard	20-30분	1-5	재구축/기여 준비
Full Audit	60분+	1-7	보안/품질 감사 포함

기본: Standard. 사용자가 별도 지정하지 않으면 Standard 적용.

7 Phase 워크플로우

Phase 1: Surface Scan

프로젝트 메타데이터, 의존성, 엔트리포인트, 빌드 시스템 파악.

읽을 파일: package.json, tsconfig.json, Cargo.toml, pyproject.toml, go.mod, Dockerfile 등

산출물: Project Identity Card (언어, 프레임워크, 빌드, 규모, 엔트리포인트)

Phase별 상세 체크리스트: phase-checklists.md

Phase 2: Architecture Mapping

디렉토리→모듈 그래프, 설계 패턴, DI 구조 파악.

1. 디렉토리 트리 스캔 (src/ 기준 2단계)
2. 주요 모듈/레이어 식별
3. DI/IoC 패턴 확인
4. Mermaid 아키텍처 다이어그램 생성

산출물: Architecture Diagram (Mermaid) + 레이어 설명

// !!! Phase 2 완료 후 STOP — 사용자에게 집중 영역 선택을 요청한다. "아키텍처를 파악했습니다. 어떤 영역을 깊이 분석할까요?" 선택지 제시: 코어 파이프라인 / 특정 모듈 / 외부 연동 / 보안

Phase 3: Core Pipeline Tracing

메인 데이터 흐름 추적 (입력→처리→출력).

1. 엔트리포인트에서 시작
2. 요청/데이터가 흐르는 경로 추적
3. 미들웨어, 서비스, DB 호출 순서 매핑
4. Mermaid 시퀀스/플로우 다이어그램 생성

병렬 분석: 파이프라인이 여러 갈래면 Explore 서브에이전트를 분기별로 투입.

에이전트	역할
A	메인 파이프라인 (가장 빈번한 경로)
B	보조 파이프라인 또는 특수 처리
C	에러/폴백 경로

산출물: Core Data Flow Diagram (Mermaid)

Phase 4: Deep Dive

핵심 컴포넌트를 상세 분석.

각 컴포넌트별:
- 책임 (단일 문장)
- 주요 메서드/함수 시그니처
- 상태 관리 방식
- 에러 처리 전략
- 설계 패턴 (Strategy, Factory, Observer 등)

산출물: Component Cards (테이블)

Phase 5: Dependencies & Integration

외부 서비스, 3rd party 라이브러리 매핑.

분류:
- 필수 vs 선택
- 대체 가능 vs 불가
- 유료 vs 무료
- 자체 구축 가능 여부

산출물: Dependency Map + 대체 방안 (재구축 시)

Phase 6: Security & Quality (Full Audit만)

안티패턴, 취약점, 기술 부채 스캔.

- OWASP Top 10 체크
- 하드코딩된 시크릿
- SQL/명령어 인젝션 가능성
- 인증/인가 로직 검증
- 기술 부채 패턴 (TODO, FIXME, 복잡도)

산출물: Security & Quality Report

Phase 7: Output Generation

분석 결과를 학습 노트로 생성.

note-writer 스킬 연동:
1. 분석 결과를 note-writer 템플릿에 매핑
2. 00-notes/technology/{project-name}-analysis/ 에 생성
3. references/ 하위에 상세 문서 분리
4. 관련 기존 노트와 wikilink 연결

노트 구조: output-template.md

교차 스킬 연동

상황	연동 스킬
복잡한 아키텍처 분해	`decompose-recompose`
설계 가정 검증	`first-principles`
최종 노트 생성	`note-writer`

언어별 참조

언어/프레임워크별 분석 휴리스틱: language-patterns.md

이 저장소의 다른 Skills

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create-skill

khw1031/ai-library

Claude Code Skill을 생성하거나 기존 스킬을 개선합니다. 스킬 생성, 스킬 수정, SKILL.md 작성, 새 스킬 만들기, 스킬 개선, 스킬 업데이트 요청 시 활성화.

2026-02-251

create-skill

khw1031/ai-library

Claude Code Skill을 생성하거나 기존 스킬을 개선합니다. 스킬 생성, 스킬 수정, SKILL.md 작성, 새 스킬 만들기, 스킬 개선, 스킬 업데이트 요청 시 활성화.

2026-02-251

changelog

khw1031/ai-library

CHANGELOG.md에 변경 사항과 담당자를 정리하고 package.json 버전을 올립니다. changelog 작성, 변경 이력 정리, 버전 올리기, 릴리즈 노트, CHANGELOG 업데이트 요청 시 사용.

2026-02-231

project-initializer

khw1031/ai-library

새 프로젝트를 프레임워크에 맞게 초기화하고 최신 버전과 모범 사례를 적용합니다. 초기화 완료 후 rule-manager 워크플로우를 참조하여 기본 규칙을 자동 생성합니다. 프로젝트 생성, 프로젝트 초기화, 새 프로젝트, project init, scaffold, boilerplate, 프로젝트 시작, 프로젝트 만들기 요청 시 활성화.

2026-02-231

rule-manager

khw1031/ai-library

Skill 기반의 규칙을 레포지토리에 추가하고 관리합니다. 기존 구조 분석 → 적절한 위치 판단 → 사용자 확인 후 추가. 규칙 추가, 룰 추가, rule 추가, 새 규칙, 컨벤션 추가, 스타일 가이드 추가, 가이드라인 추가 요청 시 활성화.

name	source-code-analysis
description	소프트웨어 프로젝트의 소스 코드를 체계적으로 분석합니다. 프로젝트 경로를 입력하면 아키텍처, 데이터 흐름, 설계 패턴, 의존성을 단계별로 파악합니다. 소스 분석, 코드 분석, 리버스 엔지니어링, 아키텍처 분석, 코드베이스 파악 요청 시 활성화.
argument-hint	[프로젝트 경로]

소스 코드 분석

소프트웨어 프로젝트를 Outside-In으로 체계적 분석하는 스킬.

핵심 원칙

Outside-In — 메타데이터/의존성 먼저 → 구조 → 내부 로직 순서
Follow the Data — 입력→출력 메인 데이터 파이프라인을 추적
Ask Before Diving — Phase 2 완료 후 반드시 사용자에게 집중 영역 확인 // !!!

모드 선택

모드	소요	Phase	용도
Quick Scan	5-10분	1-2	프로젝트 개요 파악
Standard	20-30분	1-5	재구축/기여 준비
Full Audit	60분+	1-7	보안/품질 감사 포함

기본: Standard. 사용자가 별도 지정하지 않으면 Standard 적용.

7 Phase 워크플로우

Phase 1: Surface Scan

프로젝트 메타데이터, 의존성, 엔트리포인트, 빌드 시스템 파악.

읽을 파일: package.json, tsconfig.json, Cargo.toml, pyproject.toml, go.mod, Dockerfile 등

산출물: Project Identity Card (언어, 프레임워크, 빌드, 규모, 엔트리포인트)

Phase별 상세 체크리스트: phase-checklists.md

Phase 2: Architecture Mapping

디렉토리→모듈 그래프, 설계 패턴, DI 구조 파악.

1. 디렉토리 트리 스캔 (src/ 기준 2단계)
2. 주요 모듈/레이어 식별
3. DI/IoC 패턴 확인
4. Mermaid 아키텍처 다이어그램 생성

산출물: Architecture Diagram (Mermaid) + 레이어 설명

// !!! Phase 2 완료 후 STOP — 사용자에게 집중 영역 선택을 요청한다. "아키텍처를 파악했습니다. 어떤 영역을 깊이 분석할까요?" 선택지 제시: 코어 파이프라인 / 특정 모듈 / 외부 연동 / 보안

Phase 3: Core Pipeline Tracing

메인 데이터 흐름 추적 (입력→처리→출력).

1. 엔트리포인트에서 시작
2. 요청/데이터가 흐르는 경로 추적
3. 미들웨어, 서비스, DB 호출 순서 매핑
4. Mermaid 시퀀스/플로우 다이어그램 생성

병렬 분석: 파이프라인이 여러 갈래면 Explore 서브에이전트를 분기별로 투입.

에이전트	역할
A	메인 파이프라인 (가장 빈번한 경로)
B	보조 파이프라인 또는 특수 처리
C	에러/폴백 경로

산출물: Core Data Flow Diagram (Mermaid)

Phase 4: Deep Dive

핵심 컴포넌트를 상세 분석.

각 컴포넌트별:
- 책임 (단일 문장)
- 주요 메서드/함수 시그니처
- 상태 관리 방식
- 에러 처리 전략
- 설계 패턴 (Strategy, Factory, Observer 등)

산출물: Component Cards (테이블)

Phase 5: Dependencies & Integration

외부 서비스, 3rd party 라이브러리 매핑.

분류:
- 필수 vs 선택
- 대체 가능 vs 불가
- 유료 vs 무료
- 자체 구축 가능 여부

산출물: Dependency Map + 대체 방안 (재구축 시)

Phase 6: Security & Quality (Full Audit만)

안티패턴, 취약점, 기술 부채 스캔.

- OWASP Top 10 체크
- 하드코딩된 시크릿
- SQL/명령어 인젝션 가능성
- 인증/인가 로직 검증
- 기술 부채 패턴 (TODO, FIXME, 복잡도)

산출물: Security & Quality Report

Phase 7: Output Generation

분석 결과를 학습 노트로 생성.

note-writer 스킬 연동:
1. 분석 결과를 note-writer 템플릿에 매핑
2. 00-notes/technology/{project-name}-analysis/ 에 생성
3. references/ 하위에 상세 문서 분리
4. 관련 기존 노트와 wikilink 연결

노트 구조: output-template.md

교차 스킬 연동

상황	연동 스킬
복잡한 아키텍처 분해	`decompose-recompose`
설계 가정 검증	`first-principles`
최종 노트 생성	`note-writer`

언어별 참조

언어/프레임워크별 분석 휴리스틱: language-patterns.md