(hook)
npx skills add https://github.com/aniboy2k-gif/skill-advisor --skill skill-advisor이 명령을 Claude Code에 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
| name | skill-advisor |
| description | (hook) |
| argument-hint | [--scan] | --scan --json | --enrich <skill-name> | --session-review [--confirm | --json | --jsonl <path>] | --update [<skill>] [--apply] [--yes] [--dry-run] [--json] [--keep-backup] [--no-listing-audit] | --listing-audit [--apply] [--json] |
설치된 스킬 커버리지 진단 + 활용법 안내 도구. read-only 원칙 — SKILL.md를 직접 수정하지 않는다.
ARGUMENTS가 비어 있으면 아래 메시지를 출력한 후 기본 동작(--scan)을 실행한다.
/skill-advisor [--scan] | --scan --json | --enrich <skill-name> | --session-review [--confirm | --json | --jsonl <path>] | --update [<skill>] [--apply] [--yes] [--json]
Options:
(없음 / --scan) 설치된 전체 스킬 커버리지 진단 (기본)
--scan --json JSON 형식으로 진단 결과 출력 (CI/자동화용)
--enrich <skill-name> 특정 스킬 심층 분석 + SkillPatchProposal JSON 출력
--session-review 작업 후 편집 파일 기반 관련 스킬 후보 추천
--session-review --confirm JSONL 세션 직접 선택 (⚠ 대화형 터미널 전용)
--session-review --json JSON 형식으로 session-review 결과 출력
--session-review --jsonl <path> 특정 JSONL 파일 분석 (절대 우선순위 — Track1 자동 detection skip)
--session-scan alias for --session-review (CSR #829 #2, 2026-05-24)
--update [<skill>] 업스트림 URL 기반 업데이트 체크 (전체 또는 지정 스킬)
--update --apply [<skill>] 업데이트 실제 적용 (trigger_conditions 자동 보존)
--update --apply --yes 자동 진행 모드 (y/N 확인 생략, CI 전용)
--update --json JSON 출력 (CI/자동화용)
--update --keep-backup apply 후 .bak 파일 보존
--update --refresh-sources skill-sources.json 재생성 안내
--update --no-listing-audit apply 후 자동 listing-audit 실행 억제
--listing-audit skillListing 예산 진단 (shortened 예측 + hook 최적화 후보)
--listing-audit --apply hook 스킬 description "(hook)"으로 원자적 수정
--listing-audit --json JSON 형식으로 진단 결과 출력
ARGUMENTS가 있으면 해당 모드에 맞는 헤더를 한 줄 출력한 뒤 실행한다:
| ARGUMENTS | 헤더 출력 |
|---|---|
없음 / --scan | ▶ /skill-advisor --scan (전체 스킬 커버리지 진단) |
--scan --json | ▶ /skill-advisor --scan --json (JSON 출력) |
--enrich <name> | ▶ /skill-advisor --enrich <name> (심층 분석 + SkillPatchProposal) |
--session-review | ▶ /skill-advisor --session-review (편집 파일 기반 스킬 후보 추천) |
--session-review --confirm | ▶ /skill-advisor --session-review --confirm (세션 선택 후 분석) |
--session-review --json | ▶ /skill-advisor --session-review --json (JSON 출력) |
--session-review --jsonl <path> | ▶ /skill-advisor --session-review --jsonl <path> (지정 세션 분석) |
--update [<skill>] | ▶ /skill-advisor --update (업스트림 업데이트 체크 및 적용) |
--update --apply | ▶ /skill-advisor --update --apply (업데이트 적용 — y/N 확인, 완료 후 listing-audit --apply 자동 실행) |
--update --apply --yes | ▶ /skill-advisor --update --apply --yes (자동 진행 모드, 완료 후 listing-audit --apply 자동 실행) |
--listing-audit | ▶ /skill-advisor --listing-audit (skillListing 예산 진단) |
--listing-audit --apply | ▶ /skill-advisor --listing-audit --apply (hook 스킬 description 최적화 — y/N 확인) |
/skill-advisor → 전체 스킬 현황 보고 (--scan 기본)
/skill-advisor --scan → 커버리지 진단 (severity 분류)
/skill-advisor --scan --json → JSON 형식으로 출력
/skill-advisor --enrich [스킬명] → 특정 스킬 분석 + SkillPatchProposal dry-run 출력
/skill-advisor --session-review → 작업 후 편집 파일 기반 관련 스킬 후보 추천
| 역할 | 스킬 | 설명 |
|---|---|---|
| 생성·편집 | skill-creator | SKILL.md 신규 작성·수정 |
| 일괄 생성 | skill-factory | 템플릿 기반 스킬 생성 |
| 목록·CRUD | manage-skills | 스킬 설치·삭제·관리 |
| 진단·안내 | skill-advisor | 커버리지 분석 + 활용법 제안 (read-only) |
| 항목 | 정의 |
|---|---|
| stdin | 없음 |
| stdout | 텍스트 보고서 (--json 시 JSON array) |
| stderr | 실행 오류 메시지 |
| exit 0 | 성공 (이슈 없음) |
| exit 1 | 이슈/경고 발견 (CRITICAL·HIGH·MEDIUM 포함) |
| exit 2 | 실행 실패 (파일 접근 오류, 파싱 오류 등) |
설치된 전체 스킬의 트리거 커버리지를 진단한다.
검출 가능:
hard-gates.json에 선언된 Hard Gate의 file_path가 미설치 상태 (SSOT ↔ 설치 불일치)source_kind=yaml_frontmatter로만 존재 — 자동 로드 트리거 없음source_kind=yaml_frontmatter — YAML frontmatter만 있는 수동 전용 스킬 (INFO)trigger_block + file_path_globs>0 + description>100자 — hook 스킬 description 단축 권장 ("(hook)" 최적화 후보)검출 불가 (Phase 2 예정):
*.ts vs src/**/*.ts)⚠ M1 주의: 동일 문자열 완전 일치만 감지하며, fnmatch 경로 중첩 충돌은 감지하지 않습니다. "M1 없음 = 충돌 없음"이 아닙니다.
1단계 — 스킬 인덱스 로드
SKILL_INDEX="/tmp/skill-index.json"
FALLBACK_MODE=false
if [ ! -f "$SKILL_INDEX" ]; then
echo "⚠ skill-index.json 없음 — skill-index.sh 재실행 시도..."
if ! zsh ~/.claude/hooks/skill-index.sh 2>/dev/null; then
echo "⚠ skill-index.sh 실패 — ~/.claude/skills/** 직접 스캔으로 fallback"
FALLBACK_MODE=true
fi
fi
fallback 모드: ~/.claude/skills/*/SKILL.md 직접 glob 스캔으로 인덱스 없이 분석 진행. 이 경우 보고서 상단에 [인덱스 없음 — 직접 스캔] 경고 표시.
2단계 — 스킬 분류 + 체크리스트 실행
import json, os
from pathlib import Path
data = json.load(open("/tmp/skill-index.json"))
# v1/v2 하위 호환
if isinstance(data, list):
skills = data
elif isinstance(data, dict):
skills = data.get("skills", [])
else:
skills = []
# hard-gates.json 로드 (C2·C1-b 판정용 SSOT). 없거나 스키마 미지원이면 빈 셋 fallback.
hard_gate_map = {} # id → gate dict
hard_gate_ids_critical = set() # Tier A/B/C id set
hg_path = Path(os.path.expanduser("~/.claude/hard-gates.json"))
if hg_path.exists():
try:
hg = json.loads(hg_path.read_text(encoding="utf-8"))
for g in hg.get("gates", []):
gid = g.get("id")
if gid:
hard_gate_map[gid] = g
if g.get("tier") in ("A", "B", "C"):
hard_gate_ids_critical.add(gid)
except (json.JSONDecodeError, OSError):
pass
results = []
for item in skills:
skill_name = item.get("skill", "?")
globs = item.get("file_path_globs", [])
events = item.get("tool_events", [])
desc = item.get("description", "")
utterances = item.get("utterance_patterns", {})
source_kind = item.get("source_kind", "trigger_block")
has_utterances = bool(
utterances.get("ko") or utterances.get("en")
)
issues = []
# C1: 깨진 절대 경로 참조
# glob 메타문자(* ? [)가 있으면 리터럴 경로가 아니라 패턴 — glob-expand 후
# "매칭 0건일 때만" 경고한다. transient 패턴(/tmp/csr-*.md 등)은 현재 매칭이
# 없어도 정상 트리거이므로 경고 제외 (CSR #969: C1 glob false-positive 수정).
import glob as _glob
for g in globs:
if not g.startswith("/"):
continue
if any(ch in g for ch in "*?["):
# 패턴: 디렉토리(부모)가 실재하고 transient(/tmp, /var/folders 등)면 정상
parent = os.path.dirname(g.split("*")[0].rstrip("/")) or "/"
is_transient = g.startswith("/tmp/") or "/T/" in g or g.startswith("/var/folders/")
if not is_transient and not _glob.glob(g) and not Path(parent).exists():
issues.append({"severity": "critical", "code": "C1",
"msg": f"깨진 glob (부모 경로 부재, 매칭 0): {g}"})
elif not Path(g).exists():
issues.append({"severity": "critical", "code": "C1",
"msg": f"깨진 참조: {g}"})
# C2: Hard Gate 스킬이면서 source_kind=yaml_frontmatter — 자동 로드 불가
if skill_name in hard_gate_ids_critical and source_kind == "yaml_frontmatter":
gate = hard_gate_map.get(skill_name, {})
tier = gate.get("tier", "?")
issues.append({"severity": "critical", "code": "C2",
"msg": f"Hard Gate(Tier {tier}) 스킬이 yaml_frontmatter 전용 — 자동 로드 트리거 없음, 유명무실"})
# H1-Y: yaml_frontmatter 스킬 — 수동 전용 (자동 로드 불가)
if source_kind == "yaml_frontmatter":
issues.append({"severity": "info", "code": "H1-Y",
"msg": "[YAML 수동 전용] trigger_conditions 없음 — /skill-creator로 추가 권장"})
else:
# 트리거 분류 (trigger_block 스킬만 해당)
if len(globs) == 0 and len(events) == 0:
if not has_utterances:
issues.append({"severity": "high", "code": "H0",
"msg": "모든 트리거 없음 (유령 스킬) — 호출 방법이 없습니다"})
else:
issues.append({"severity": "info", "code": "H1-M",
"msg": "[수동 전용] utterance 기반 트리거만 존재 — 파일 기반 자동 로드 없음"})
elif len(globs) == 0 and len(events) > 0:
issues.append({"severity": "info", "code": "H1-E",
"msg": "[이벤트 전용] tool_events 기반 트리거만 존재 — 파일 경로 기반 자동 로드 없음"})
# I1: description 비어있음 ("(hook)"은 valid placeholder — 제외)
if not desc.strip() and desc != "(hook)":
issues.append({"severity": "info", "code": "I1",
"msg": "description 비어있음 — 색인 품질 저하"})
# OPT-1: trigger_block + file_path_globs>0 + description>100자 → "(hook)" 단축 권장
# opt-out: SKILL.md YAML에 hook_no_opt: true 플래그 시 억제
# CSR #969: utterance 보유 OR critical-tier(A/B/C) Hard Gate 는 제외 —
# 이런 스킬의 description 은 invocation 라우팅 신호(파일 glob 자동 트리거가
# 아니라 utterance/수동 호출 의존)라 "(hook)" 단축 시 discoverability 손상.
# (auto-loader 는 critical 미주입 → glob 자동 트리거도 불확실, #966 참조)
skill_meta = item # item이 곧 meta dict
if (source_kind == "trigger_block"
and len(globs) > 0
and len(desc) > 100
and desc != "(hook)"
and not has_utterances
and skill_name not in hard_gate_ids_critical
and not skill_meta.get("hook_no_opt", False)):
issues.append({"severity": "info", "code": "OPT-1",
"msg": f"[listing 최적화] hook 스킬이지만 description {len(desc)}자 — "
f"'(hook)' 단축 시 예산 절약. 억제: YAML에 hook_no_opt: true 추가"})
results.append({
"skill": skill_name,
"source_kind": source_kind,
"globs": len(globs),
"events": len(events),
"has_utterances": has_utterances,
"issues": issues
})
# C1-b: SSOT ↔ 설치 불일치 (스킬별이 아닌 전역 단계)
# hook 구현 게이트 제외 (CSR #969: C1-b hook-gate false-positive 수정).
# tool_events_bash_if 있음(=hook 강제) 또는 tier=D advisory면 SKILL.md file_path는
# 인벤토리 placeholder일 수 있음 — 미설치를 critical로 오탐하지 않는다.
installed_skill_ids = {item.get("skill") for item in skills}
for gate_id, gate in hard_gate_map.items():
fp_raw = gate.get("file_path", "")
fp = Path(os.path.expanduser(fp_raw)) if fp_raw else None
is_hook_impl = bool(gate.get("tool_events_bash_if"))
is_advisory = gate.get("tier") == "D"
if fp and not fp.exists():
if is_hook_impl or is_advisory:
# hook/advisory 게이트 — file_path는 placeholder, INFO로 강등
results.append({
"skill": f"<SSOT:{gate_id}>", "source_kind": "ssot_only",
"globs": 0, "events": 0, "has_utterances": False,
"issues": [{"severity": "info", "code": "C1-b-hook",
"msg": f"SSOT file_path placeholder (hook/advisory 구현): {gate_id} → {fp_raw}"}]
})
else:
# 진짜 critical: A/B/C tier + 비-hook 게이트가 미설치
results.append({
"skill": f"<SSOT:{gate_id}>", "source_kind": "ssot_only",
"globs": 0, "events": 0, "has_utterances": False,
"issues": [{"severity": "critical", "code": "C1-b",
"msg": f"SSOT 선언 Hard Gate 미설치: {gate_id} → {fp_raw}"}]
})
3단계 — M1 중복 glob 감지
모든 스킬의 glob을 비교하여 동일 문자열을 2개 이상 스킬이 선언하면 MEDIUM 경고.
4단계 — 결과 출력
severity 순 (critical → high → medium → info):
## /skill-advisor --scan 결과 (2026-04-23)
⚠ M1 주의: 동일 문자열 완전 일치만 감지 (fnmatch 중첩 감지는 Phase 2)
### 스킬별 현황
| 스킬 | globs | events | 분류 | 이슈 |
|------|-------|--------|------|------|
| doc-coauthoring | 8 | 10 | 정상 | — |
| skill-creator | 7 | 12 | 정상 | — |
| skill-advisor | 0 | 0 | 수동 전용 | ℹ H1-M |
...
### 이슈 목록
[CRITICAL] skill-name: C1 깨진 참조: /path/to/file
[HIGH] skill-name: H0 유령 스킬 — 모든 트리거 없음
[HIGH] skill-name: H1 file_path_globs 없음
[MEDIUM] skill-a, skill-b: M1 동일 glob "**/SKILL.md" — 2개 스킬 선언
[INFO] skill-name: I1 description 비어있음
| 코드 | severity | 의미 | 자동 분류 예외 |
|---|---|---|---|
| C1 | critical | 존재하지 않는 절대 경로 참조 | — |
| C1-b | critical | SSOT(hard-gates.json) 선언 Hard Gate가 파일 시스템에 미설치 | — |
| C2 | critical | Hard Gate(Tier A/B/C) 스킬이 source_kind=yaml_frontmatter 전용 — 자동 로드 트리거 없음 | — |
| H0 | high | 모든 트리거 없음 (유령 스킬) | — |
| H1-E | info | 이벤트 전용 (tool_events>0, globs=0) | 의도적 설계로 간주, H1-M과 동일 처리 |
| H1-M | info | 수동 전용 (utterance만 있고 globs=events=0) | skill-advisor 자신 포함 |
| H1-Y | info | YAML frontmatter 수동 전용 (source_kind=yaml_frontmatter) | 커뮤니티 스킬 기본값 — /skill-creator로 trigger_conditions 추가 권장 |
| M1 | medium | 동일 glob 문자열 중복 선언 | — |
| I1 | info | description 비어있음 | "(hook)" placeholder는 제외 |
| OPT-1 | info | hook 스킬(trigger_block+globs) description > 100자 — "(hook)" 단축 권장 | YAML hook_no_opt: true 시 억제 |
skillListingMaxDescChars·skillListingBudgetFraction 설정 상태와 실제 스킬 description 분포를 진단하여 "N skill descriptions shortened" 문제를 사전 탐지하고 최적화 후보를 제안한다.
Claude Code의 스킬 목록 예산 공식 (v2.1.142 바이너리 확인):
char_budget = (contextTokens ?? 200_000) × 4 × skillListingBudgetFraction
skillListingMaxDescChars=1536, skillListingBudgetFraction=0.01"N descriptions shortened": description이 skillListingMaxDescChars를 초과 시 발생"N descriptions dropped": 총 description 합이 char_budget을 초과 시 발생 (더 심각)hook 스킬 description 규약 ("(hook)" 패턴):
trigger_block + file_path_globs > 0 스킬은 파일 경로 기반으로 자동 트리거"(hook)" (6자) 사용 권장description: "" (빈 문자열)은 사용 금지 — Claude Code가 SKILL.md body 첫 줄을 description으로 fallback하여 <!--trigger_conditions 노출 버그 발생1단계 — settings.json 읽기
import json, os, math
from pathlib import Path
settings_path = Path(os.path.expanduser("~/.claude/settings.json"))
settings = {}
if settings_path.exists():
settings = json.loads(settings_path.read_text(encoding="utf-8"))
max_desc_chars = settings.get("skillListingMaxDescChars", 1536)
budget_fraction = settings.get("skillListingBudgetFraction", 0.01)
# char_budget 공식 (200K 고정 기준, × 4 multiplier)
char_budget = 200_000 * 4 * budget_fraction
2단계 — 스킬 인덱스 로드 + 분석
data = json.load(open("/tmp/skill-index.json"))
skills = data.get("skills", data) if isinstance(data, dict) else data
desc_map = [(s.get("skill","?"), s.get("description",""), s.get("source_kind",""),
s.get("file_path_globs",[]), s.get("skill_path",""),
s.get("hook_no_opt", False))
for s in skills]
total_chars = sum(len(d) for _,d,*_ in desc_map)
shortened_count = sum(1 for _,d,*_ in desc_map if len(d) > max_desc_chars)
# OPT-1 후보: trigger_block + globs>0 + desc>100 + desc!="(hook)" + not hook_no_opt
opt1_candidates = [
(name, len(desc), path)
for name, desc, src, globs, path, no_opt in desc_map
if src == "trigger_block" and len(globs) > 0
and len(desc) > 100 and desc != "(hook)" and not no_opt
]
# 예산 상태
budget_used_pct = (total_chars / char_budget * 100) if char_budget > 0 else 999
3단계 — 결과 출력
▶ /skill-advisor --listing-audit (skillListing 예산 진단)
## skillListing 예산 진단 결과
### 현재 설정
| 항목 | 현재값 | 기본값 | 권장 범위 | 상태 |
|------|--------|--------|-----------|------|
| skillListingMaxDescChars | 2000 | 1536 | 1536~2000 | ✅ |
| skillListingBudgetFraction | 0.05 | 0.01 | 0.03~0.05 | ✅ |
| char_budget | 40,000자 | — | — | — |
### description 분포
| 항목 | 값 |
|------|-----|
| 전체 스킬 수 | 68개 |
| 전체 description 합계 | 16,137자 |
| 예산 사용률 | 40% (16,137 / 40,000자) |
| shortened 예상 | 0개 (max_desc_chars=2000 기준) |
| dropped 예상 | 없음 (예산 충분) |
### OPT-1 최적화 후보 (hook 스킬 description 단축 권장)
| 스킬 | description 길이 | 절약 가능 |
|------|----------------|---------|
| (없음) | — | — |
✅ 현재 설정 최적 상태 — 조치 불필요
---
💡 적용하려면: /skill-advisor --listing-audit --apply
4단계 — settings 권장값 제안 출력
### settings.json 권장값 (참고용 — 적용은 /update-config 사용)
{
"skillListingMaxDescChars": 2000, // 현재: 2000 ✅ (변경 불필요)
"skillListingBudgetFraction": 0.05 // 현재: 0.05 ✅ (변경 불필요)
}
settings.json 직접 수정은
/update-config스킬을 사용한다. skill-advisor는 제안만 출력.
OPT-1 후보가 있을 때만 활성화. 없으면 "최적화 대상 없음" 출력 후 종료.
# 후보 목록 표시 + y/N 확인
print("다음 스킬의 description을 '(hook)'으로 수정합니다:")
for name, dlen, path in opt1_candidates:
print(f" {name}: {dlen}자 → '(hook)' (6자, {dlen-6}자 절약)")
print("\n계속하시겠습니까? (y/N): ", end="")
# 사용자 확인 후 원자적 수정 (write-temp → fsync → atomic rename)
import shutil, tempfile
for name, dlen, path in opt1_candidates:
skill_path = Path(path)
content = skill_path.read_text(encoding="utf-8")
# description 필드만 교체 (정규식으로 YAML frontmatter 내 description 라인만 수정)
import re
new_content = re.sub(
r'^(description:\s*)".{101,}"',
'description: "(hook)"',
content, flags=re.MULTILINE
)
# atomic write
tmp = skill_path.with_suffix(".tmp")
tmp.write_text(new_content, encoding="utf-8")
tmp.replace(skill_path) # atomic rename (POSIX)
print(f"✅ {name}: description → '(hook)'")
원자성 보장: write-temp → replace (atomic rename) 패턴. 중간 실패 시 .tmp 파일만 남고 원본 유지.
JSON 형식 출력:
{
"settings": {
"skillListingMaxDescChars": 2000,
"skillListingBudgetFraction": 0.05,
"char_budget": 40000
},
"stats": {
"total_skills": 68,
"total_desc_chars": 16137,
"budget_used_pct": 40.3,
"shortened_count": 0,
"dropped_count": 0
},
"opt1_candidates": [],
"settings_recommendations": {
"skillListingMaxDescChars": {"current": 2000, "recommended": 2000, "action": "ok"},
"skillListingBudgetFraction": {"current": 0.05, "recommended": 0.05, "action": "ok"}
}
}
특정 스킬을 분석하여 트리거 개선 제안을 SkillPatchProposal JSON으로 출력한다.
1단계 — 스킬 조회
--enrich [스킬명]: 인덱스에서 skill_path 조회.
중복이면 목록 출력 + 선택 요청. absolute skill_path로 직접 지정 가능.
2단계 — SKILL.md 완독
인덱스에서 skill_path 획득 후 Read 툴로 전체 읽기.
3단계 — source_type 판단
def get_source_type(skill_path: str, skill_meta: dict) -> str:
# 1순위: frontmatter source 필드
if skill_meta.get("source") == "anthropic":
return "official"
# 2순위: 경로 휴리스틱 (fallback)
if "anthropics/skills" in skill_path:
return "official"
elif ".claude/skills" in skill_path or "claude-forge/skills" in skill_path:
return "local"
return "third_party"
⚠ Phase 1 한계: source_type 판별은 경로 패턴 기반이며, official 사칭을 감지하지 못합니다.
| source_type | 웹 검색 | 설명 |
|---|---|---|
| official | 허용 | anthropics/skills GitHub README 검색 |
| local | 불허 | 로컬 SKILL.md 분석만 |
| third_party | 불허 | 분석 제외 (신뢰성 불명) |
4단계 — 웹 검색 (official 한정)
WebSearch: "anthropics/skills {스킬명} github trigger conditions"
WebSearch: "anthropics/skills {스킬명} site:github.com"
5단계 — 개선 제안 생성 + confidence 산출
confidence 기준:
high: official README에서 직접 인용한 패턴medium: 웹 검색 결과 추론 / 로컬 SKILL.md 내용 기반low: 파일 구조·경로명에서 추론Phase 1: 캐시 없이 매번 검색. fetched_at은 현재 실행 시각으로 채움.
6단계 — SkillPatchProposal JSON 출력
[
{
"schema_version": "1.0",
"skill": "doc-coauthoring",
"target_field": "file_path_globs",
"proposal_type": "add_glob",
"value": "**/*.mdx",
"current_value": ["**/*.md", "**/*-spec.md"],
"source": "official_readme",
"source_url": "https://github.com/anthropics/skills/...",
"fetched_at": "2026-04-23T10:00:00+0900",
"confidence": "high",
"reason": "GitHub README에서 MDX 파일 처리 명시"
}
]
Phase 1 지원 proposal_type (4개):
add_glob: file_path_globs에 패턴 추가update_description: description 텍스트 개선fix_path: 깨진 경로 수정update_utterance: utterance_patterns ko/en 업데이트Phase 2 예정 (3개): remove_glob, add_event, update_risk_level
미지원 제안 표시: "status": "unsupported_in_phase1"
스키마 버전 정책 (v1.0):
승인 게이트: SkillPatchProposal 출력 후 사용자에게 "이 제안을 skill-creator를 통해 적용할까요?"를 묻는다. 직접 SKILL.md를 수정하지 않는다.
작업 완료 후 현재 Claude Code 세션의 활동을 분석하여 스킬 활용 현황을 진단한다. Hard Gate 준수 여부(추정), 파일 편집 기반 스킬 후보, 도움이 됐을 스킬을 함께 보고한다.
/skill-advisor --session-review → 즉시 실행 (기본)
/skill-advisor --session-review --confirm → JSONL 세션 선택 후 실행
/skill-advisor --session-review --max-edits 500 → 파일 변경 이벤트 최대 500개 분석
/skill-advisor --session-review --json → JSON 출력 (Layer 1 원시 데이터)
/skill-advisor --session-review --jsonl [경로] → 특정 JSONL 파일 분석
핵심 원칙: 확정 진단 금지 — 추정 기반 후보 탐지만 허용. 로드 이력은 직접 확인 불가 (Phase 1.5 로드 로그 완료 전).
| Track 1 | Track 2 | |
|---|---|---|
| 조건 | session-retrospective 스킬 설치 + session_id 획득 가능 (hook stdin JSON 1순위 / env var fallback) | 자동 fallback |
| JSONL 소스 | get-session.sh (세션 ID 기반, 정확) | cwd 해시 기반 탐색 |
| 분석 내용 | 동일 | 동일 |
| 출력 | [Track 1: session-retrospective] | [Track 2: built-in] |
Track 1은 session-retrospective 설치 후 session_id 획득 가능한 세션에서 자동 활성화된다. CLAUDE_SESSION_ID 환경변수는 2026-05-01까지 deprecation fallback으로만 유효.
Bash 툴로 아래를 실행한다:
python3 ~/.claude/skills/skill-advisor/scripts/session-review.py
--confirm 플래그가 있으면 분석 전 JSONL 후보 목록을 표시하고 사용자 선택을 받는다.
session-review.py가 출력한 JSON을 받아 다음 섹션을 생성한다:
섹션 3 — 트리거되었어야 할 스킬:
hard_gate_candidates 중 detected=false이고 triggered_by가 비어 있지 않은 항목edited_files + slash_commands_found + triggered_by로 맥락 생성⚠ Hard Gate (CLAUDE.md 기준, 트리거 감지됨 — 실행 미확인 [ESTIMATED])
| 스킬 | 트리거 조건 | 이번 작업 상황 | 결과 |
|------|-----------|--------------|------|
| verification-before-completion | ★ 완료 선언 전 필수 | SKILL.md 편집, /plan 실행 | 미확인 |
섹션 4 — 도움이 됐을 스킬:
skill_candidates (file-glob 매칭 기반)hard_gate_candidates 중 triggered_by 있는 항목signal_recommendations (에러 신호 기반)⚠
hard_gate_candidates는 JSONL 슬래시 커맨드 탐지 + 파일 신호 기반 추정[ESTIMATED]. Phase 1.5 로드 로그 완료 전까지 신뢰도가 제한적이다.
[ESTIMATED]--jsonl 경로는 ~/.claude/projects/ 또는 /tmp 하위만 허용 (보안 제한)--session-review의 "로드 이력 직접 대조" 기능은 skill-auto-loader.sh에 로드 로그 기록이
추가되어야 한다. Phase 1.5 구현 시 아래 두 파일을 동시에 업데이트해야 한다:
~/.claude/hooks/skill-auto-loader.sh (로드 이벤트 기록 추가)현재 --apply는 비활성화 상태. 아래 체크리스트가 모두 완료되면 Phase 2 진입:
who_last_modified 메타데이터 추가--apply-proposal [JSON파일] 서브커맨드 구현pytest ~/.claude/skills/skill-advisor/tests/)| 상황 | 처리 | exit code |
|---|---|---|
| skill-index.json 없음 + skill-index.sh 성공 | 계속 진행 | 0 또는 1 |
| skill-index.json 없음 + skill-index.sh 실패 | 직접 스캔 fallback + 경고 | 1 |
| SKILL.md 읽기 실패 | 해당 스킬 skip + [읽기 실패] | 1 |
| 웹 검색 실패 | 로컬 분석만 + [웹 검색 실패] 표시 | 1 |
| JSON 파싱 오류 | 오류 메시지 stderr + 즉시 종료 | 2 |
| 파일 접근 권한 오류 | 오류 메시지 stderr + 즉시 종료 | 2 |
--scan/--enrich/--session-review는 read-only 진단 도구 — SKILL.md 수정 절대 금지.--update --apply는 업데이트 도구 — 사용자 확인 후 upstream 내용 적용 허용. skill-advisor 자신의 SKILL.md 업데이트는 자기 참조 방지를 위해 항상 금지.
채널 (upstream_type) | check (기본) | apply |
|---|---|---|
github_raw / anthropic_official / microsoft / community | SHA256 비교 + diff 요약 | backup→apply→verify→atomic rename |
npm | npm outdated + npm audit | v1.0: 명령어 출력만 (직접 설치 안 함) |
pip | pip list --outdated | v1.0: 명령어 출력만 (직접 설치 안 함) |
local_custom | 체크 없음 (항상 local-custom) | 해당 없음 |
SKILL_DIR="<skill-advisor scripts 경로>"
# 1. check (기본)
python3 "$SKILL_DIR/update.py" [<skill>] [--json]
# 2. apply (github_raw 채널만 자동 적용; npm/pip는 명령어 출력)
python3 "$SKILL_DIR/update.py" [<skill>] --apply [--yes] [--keep-backup]
실행 전 계획 출력: --apply 전 채널별 동작·부작용 등급을 항상 표로 출력한 후 y/N 확인. --yes 플래그 시 확인 생략 (CI 모드).
--apply 완료 후 github_raw 채널에서 1개 이상 적용됐으면 자동으로 --listing-audit --apply를 실행한다.
이유: 업스트림 업데이트는 로컬에서 "(hook)"으로 최적화한 description을 원래 값으로 복구할 수 있다. 자동 실행으로 OPT-1 후보를 즉시 재적용한다.
# --apply 완료 후 적용 수 확인
APPLIED_COUNT=$(결과에서 "→ 적용됨" 라인 수)
NO_LISTING_AUDIT_FLAG=false # --no-listing-audit 플래그 여부
if [ "$APPLIED_COUNT" -ge 1 ] && [ "$NO_LISTING_AUDIT_FLAG" = "false" ]; then
echo ""
echo "━━━ 자동 실행: --listing-audit --apply ━━━"
# --listing-audit --apply 모드 실행 (OPT-1 후보가 없으면 "최적화 대상 없음" 출력 후 종료)
fi
억제: --no-listing-audit 플래그 명시 시 자동 실행 건너뜀.
| 코드 | 의미 |
|---|---|
| 0 | 성공 (최신 상태) |
| 1 | 업데이트 가능 항목 있음 |
| 2 | 실행 실패 (fetch 오류 등) |
| 3 | apply 실패, rollback 완료 |
| 4 | apply 실패 + rollback 실패 (데이터 손실 위험 — .bak 경로 출력) |
<!--trigger_conditions...--> 블록 추출npm 채널 주의: node_modules 내 SKILL.md에 trigger_conditions가 있으면 --apply 차단.
skill-creator로 trigger_conditions를 기본 SKILL.md로 이전 후 재실행 필요.
~/.claude/skill-sources.json — 65개+ 스킬의 upstream URL·채널·상태 정보.
scripts/update.py 오케스트레이터, scripts/channels/{github_raw,npm,pip}.py 채널별 핸들러.
/skill-advisor — DA 2회 Finalized (2026-04-23)"" 사용 금지 (body fallback 버그). hook_no_opt: true로 억제 가능 (2026-05 세션 검증)--update --apply 완료 후 github_raw 1개+ 적용 시 --listing-audit --apply 자동 실행 (기본 ON). 억제: --no-listing-audit 플래그. 이유: 업스트림 업데이트가 로컬 "(hook)" 최적화를 덮어쓸 수 있음 (2026-05 실증)본 SKILL.md + scripts/session-review.py 첫 사용자 실증 (session 33cb50b0) 발견 6 문제 보강. CSR #784·#808·#809·#827·#828 G-13 carry-forward에서 발견.
--session-scan alias 추가 (#2): 사용자 typo 보호 — --session-review 동일 효과. argparse dest="session_scan_alias". SKILL.md 사용법 섹션 명시.--jsonl <path> 절대 우선순위 보장 (#3): Track1 자동 detection skip 명시. stderr [INFO] --jsonl 명시 사용 가시성 로그.~/.claude/hooks/skill-auto-loader.sh 로드 로그 추가 → ~/.claude/da-tools/skill-load.jsonl JSONL (3-SID schema 포함, CSR #831 통합).~/.claude/hooks/skill-keyword-injector.sh 신설 — csr-task utterance miss 회피 (paddo.dev Controllability Problem). Issue #38 opencode-skills 답습.~/.claude/hooks/guide-board-detector.sh 신설 (PreToolUse:Bash) + hard-gates.json tool_events_bash_if schema 확장. Bash:matches 정규식 미지원 발견 → Plan #11 정정 (Permission rule syntax 와일드카드).~/.claude/hooks/plan-skip-audit.sh 신설 — plan 면제 키워드 + transcript edit count cross-check → ~/.claude/da-tools/plan-skip.jsonl event plan_skip_invalid|justified.if: Bash(...) Permission rule syntax 와일드카드 (Plan #11 정정 근거)본 SKILL.md 및 scripts/session-review.py 의 G 통합 6 변경 중 3 변경만 채택 (A·E·F 축소). DA chain Tier 1 (4-AI 순차) 결과 N + 옵션 B (Layer 4 폐기) 적용.
build_hard_gate_candidates() 출력 detected 필드를 4 string status 로 분리:
| Status | 정의 | 기존 (v1) |
|---|---|---|
"executed" | slash_command_found 매칭 (실행 evidence) | true |
"triggered" | triggered_by 비어있지 않음 (조건 매칭, 실행 미확인) | false (false negative) |
"artifact_confirmed" | gate-artifacts/.done 마커 확인 | "artifact" |
"miss" | 모든 조건 미매칭 | false |
Backward compat: legacy_detected 필드 보존 (60일 deprecation, drop 2026-07-23). schema_version: 2 필드 신규.
핵심 회피: CSR #823 본 세션 csr-task false negative 사례 (triggered_by 있는데 detected=false) — CSR #825 C-A1 해소.
build_unified_skill_view() 신규 함수 — Hard Gate + slash_command + file-glob + signal 통합 view.
Ordering rule:
Top-N cap: 기본 10 (CW-HIGH-2 visual complexity 회피).
Thresholds 외부화: ~/.claude/skill-advisor/thresholds.json — signal_thresholds (large_change / refactor / tdd / da_chain) + default_mode: conservative.
User override: --threshold-config <path> flag.
본 SKILL.md 변경 시 DA chain Tier 분리:
| 분류 | 기준 | DA chain Tier |
|---|---|---|
| major | frontmatter 변경 / ★ Hard Gate line 추가/삭제/수정 / tool 목록 변경 / trigger pattern 변경 | Tier 1 (4-AI 순차) 의무 |
| minor | 본문 prose only / typo / formatting / CHANGELOG entry 추가 | Tier 3 skip (Claude 단독) |
Semantic prose evasion warning (DS-HIGH-3 carry-forward): 본문 prose 가 implicit trigger pattern 추가 시 minor 분류 위험 — reviewer 수동 격상 (Tier 2+) 권장.
Composition reference (frontmatter metadata): CLAUDE.md anchor 회피 (CW-MED-3) — Composition 규칙 reference 는 SKILL.md frontmatter 또는 별도 metadata 박제. CLAUDE.md 직접 anchor 사용 금지.
DA chain 결과 본 변경에서 제외된 항목:
| 안 | REJECT 이유 | 별건 carry-forward |
|---|---|---|
| B Phase 1.5 load log | r2 ChatGPT — hook side effect catastrophic risk (skill-auto-loader.sh 변경) | --analyze-recent-jsonl subcommand 별건 (read-only post-hoc) |
| C read-only redefine | r2 ChatGPT — semantic drift, 기존 사용자 mental model 침해 | 본 원칙 유지 (트리거 immutable 의미) |
| D Tool path validation | r2 ChatGPT — scope creep (god-object risk) | ~/.claude/scripts/validate-skill-tools.sh 별도 도구 |
| Layer 4 skill-creator hard-block | r4 DeepSeek CRIT-1·2 — frontmatter flag self-referential guard violation ("guard inside the guarded system") | External integrity store (별건 CSR — signed manifest 또는 OS permission 보호) |
보호 mechanism (CSR #823 답습 procedural enforcement):
--session-review self-application 사용자 검토 — 변경 후 의무삭제 (DA chain 결과): self-reference guard frontmatter flag · 4-layer hard enforcement · skill-creator hard-block · skill_name == "skill-advisor" 하드코드.
tests/)fixture-A-detection-3-status.json — 4 status 검증fixture-E-unified-view.json — ordering + top-10 capfixture-F-tier-classification.json — major/minor 명시 기준자동 검증: bash tests/g-integrated-test.sh (13/13 PASS Green)
| 일자 | 변경 |
|---|---|
| 2026-05-24 | CSR #825 G3' 축소 — DA chain Tier 1 Conditional Y (옵션 B 채택). detection 4 status (executed/triggered/artifact_confirmed/miss) + schema_version: 2 + legacy_detected 60일 deprecation (drop 2026-07-23). unified_skill_view 신규 (ordering + top-10 cap). thresholds.json 외부화 (signal_thresholds + conservative mode). major/minor Tier 분리 명시 기준. REJECT 4건: B Phase 1.5 load log (hook side effect) / C read-only redefine (semantic drift) / D tool path validation (scope creep) / Layer 4 skill-creator hard-block (DeepSeek r4 self-referential guard violation). 삭제: self-reference guard frontmatter flag · 4-layer hard enforcement. 보호 mechanism = CSR #823 답습 procedural (사용자 검토 + DA chain + first self-application 검토). 신규 도구: tests/g-integrated-test.sh (13/13 PASS Green). 별건 carry-forward 6건 (External integrity store / DS-HIGH-1·2·3 / --analyze-recent-jsonl / validate-skill-tools.sh). claude_learn 3 글 박제 (self-referential guard violation / Monotonic MODIFY meta-pattern / Procedural vs Hard enforcement). DA session: /tmp/da-chain-csr825-1779578551/ |