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code-generation
승인된 design.md를 기반으로 스캐폴딩·인터페이스·데이터 모델·구현 코드를 단계별로 생성하고 모든 변경을 사람 승인 gate에 제출한다. 템플릿 기반 생성·롤백 스냅샷·계약 위반 감지로 안전성을 확보하며 auto-merge는 금지된다.
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승인된 design.md를 기반으로 스캐폴딩·인터페이스·데이터 모델·구현 코드를 단계별로 생성하고 모든 변경을 사람 승인 gate에 제출한다. 템플릿 기반 생성·롤백 스냅샷·계약 위반 감지로 안전성을 확보하며 auto-merge는 금지된다.
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基于 SOC 职业分类
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 | code-generation |
| description | 승인된 design.md를 기반으로 스캐폴딩·인터페이스·데이터 모델·구현 코드를 단계별로 생성하고 모든 변경을 사람 승인 gate에 제출한다. 템플릿 기반 생성·롤백 스냅샷·계약 위반 감지로 안전성을 확보하며 auto-merge는 금지된다. |
| argument-hint | [unit or component name] |
| user-invocable | true |
| model | claude-sonnet-4-6 |
| allowed-tools | Read,Write,Edit,Grep,Glob,Bash |
다음 상황에서 본 skill을 실행합니다.
component-design skill이 생성한 design.md가 리뷰어 승인을 받은 직후component-design으로 재작성)test-strategy skill이 먼저 작성한 실패 테스트를 통과시키는 구현 단계(TDD 흐름)다음 상황에서는 사용하지 않습니다.
design.md가 아직 승인되지 않은 상태 — 승인 전 코드 생성은 계약 위반을 유발합니다.component-design으로 설계 재작성이 필요합니다..omao/plans/construction/design.md 존재 및 리뷰어 승인 기록(aidlc-docs/audit.md) 완료.pyproject.toml, ruff.toml, .eslintrc 등)..omao/plans/construction/rollback/ 디렉토리 쓰기 권한.design.md의 Interfaces 섹션에서 타입 서명과 예외 계약을 추출하여 체크리스트로 변환합니다.
DESIGN=.omao/plans/construction/design.md
test -f "$DESIGN" || { echo "design.md missing"; exit 1; }
grep -qE "^## Interfaces" "$DESIGN" || { echo "Interfaces section missing"; exit 1; }
각 인터페이스에 대해 다음을 태스크 리스트로 기록합니다: 서명, 예외, 멱등성, 호출자, 호출 대상.
.omao/plans/construction/code-plan.md를 작성합니다. 다음 단계로 분할합니다.
각 단계는 별도 커밋으로 분리하여 리뷰 단위를 작게 유지합니다.
코드 수정 대상 파일을 현재 상태 그대로 .omao/plans/construction/rollback/에 보관합니다.
STAMP=$(date +%Y%m%d-%H%M%S)
mkdir -p ".omao/plans/construction/rollback/${STAMP}"
git diff --name-only main -- . | xargs -I{} sh -c 'mkdir -p ".omao/plans/construction/rollback/${STAMP}/$(dirname {})" && cp {} ".omao/plans/construction/rollback/${STAMP}/{}"'
롤백 경로는 eval regression 또는 리뷰 반려 시 즉시 복원에 사용합니다.
정형화된 코드(Pydantic 모델, API 핸들러 뼈대, 테스트 스텁)는 템플릿으로 생성합니다. 자유 서술이 필요한 로직(프롬프트 구성, 복잡한 제어 흐름)은 설계 문서 근거를 명시적으로 참조하여 작성합니다.
템플릿 예시 — Tool 구현 스텁:
# src/tools/retrieval.py
from typing import Sequence
from src.contracts import RetrievalTool, RetrievalResult
class MilvusRetrievalTool(RetrievalTool):
def __init__(self, collection: str) -> None:
self._collection = collection
def search(self, query: str, top_k: int) -> Sequence[RetrievalResult]:
raise NotImplementedError("implement in Step 4.2")
생성 완료 후 다음 정적 검증을 수행합니다. 하나라도 실패하면 해당 커밋을 되돌립니다.
mypy --strict 또는 tsc --noEmitruff check 또는 eslintruff format --check 또는 prettier --checkruff check . && ruff format --check . && mypy --strict src/
변경 사항을 feature branch에 커밋하고 PR을 Draft로 생성합니다. main에 직접 푸시하거나 auto-merge를 설정하지 않습니다.
BRANCH="construction/${UNIT}-$(date +%Y%m%d-%H%M)"
git checkout -b "$BRANCH"
git add .
git commit -m "feat(${UNIT}): scaffold interfaces and data model per design.md"
gh pr create --draft \
--title "feat(${UNIT}): Construction implementation" \
--body "Implements design.md §2 §3. Rollback at .omao/plans/construction/rollback/${STAMP}/"
리뷰어 승인 없이 머지되지 않도록 repository의 branch protection 설정을 사용합니다.
test-strategy skill이 eval suite를 실행할 수 있도록 entry point를 노출합니다. tests/eval/run.py 또는 Makefile target(make eval)이 존재해야 합니다. 존재하지 않으면 stub을 생성하고 test-strategy skill로 실행을 위임합니다.
Good — 결정적 Tool을 먼저 구현하여 독립 unit test가 가능합니다.
class DeterministicHashTool:
def compute(self, text: str) -> str:
return hashlib.sha256(text.encode()).hexdigest()
Bad — LLM 호출이 Tool 내부에 숨겨져 mock 지점이 불명확합니다.
class SummaryTool:
def run(self, text: str) -> str:
return anthropic.Anthropic().messages.create(...) # LLM 호출 직접 매립
Good — PR이 Draft 상태이고 설계 근거가 본문에 명시되어 있습니다.
Bad — main에 직접 푸시했으며 설계 문서 링크가 없습니다.
본 skill 실행 종료 직전 다음을 자동 검증합니다.
.omao/plans/construction/code-plan.md 존재.omao/plans/construction/rollback/${STAMP}/ 스냅샷 생성aidlc-docs/audit.md에 제출 기록