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Construction 단계 실행 직전, Inception 아티팩트와 설계 문서를 교차 분석하여 12개 카테고리 기반 위험 체크포인트를 탐지한다. 비즈니스 연속성·보안·외부 통합·데이터 일관성·비용·성능·규제·가용성·장애 전파 반경·운영 복잡도·의존성 취약점·롤백 가능성을 각각 PASS/WARN/BLOCK으로 판정하고 BLOCK 항목은 다음 phase 진입을 차단한다.
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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 | risk-discovery |
| description | Construction 단계 실행 직전, Inception 아티팩트와 설계 문서를 교차 분석하여 12개 카테고리 기반 위험 체크포인트를 탐지한다. 비즈니스 연속성·보안·외부 통합·데이터 일관성·비용·성능·규제·가용성·장애 전파 반경·운영 복잡도·의존성 취약점·롤백 가능성을 각각 PASS/WARN/BLOCK으로 판정하고 BLOCK 항목은 다음 phase 진입을 차단한다. |
| argument-hint | [slug or design.md path] |
| user-invocable | true |
| model | claude-opus-4-7 |
| allowed-tools | Read,Grep,Bash,mcp__aws-documentation,mcp__well-architected-security |
| ontology | {"produces":["Risk"],"consumes":["Spec","ADR"]} |
다음 상황에서 본 skill을 실행합니다.
design.md)와 Inception 아티팩트(requirements.md, user-stories.md, workflow-plan.md, project-info.md)가 모두 승인된 시점다음 상황에서는 사용하지 않습니다.
.omao/plans/<slug>/project-info.md, requirements.md, 그리고 .omao/plans/construction/design.md 존재 및 승인 완료.mcp__aws-documentation, mcp__well-architected-security MCP 서버 등록(AWS 참조 자료 인용 시)..omao/state/risk-checkpoints/ 디렉토리 쓰기 권한. 본 skill이 카테고리별 판정 결과를 누적 저장합니다.risk-discovery-methodology.md를 원본 방법론으로 참조하며, OMA 경어체 12 카테고리로 확장 한국어화.직접 질문하지 않고 추천 형식으로 위험을 제시합니다. 분석 문서에서 발견된 사실을 인용하고, 잠재 위험을 설명한 뒤, 체크포인트 고려 여부를 묻는 형태로 구성합니다.
"{분석 문서에서 발견한 사실}이 확인되었습니다.
{잠재 위험 설명}이 발생할 수 있어
{구체적 체크포인트}가 검토되었는지 확인이 필요해 보입니다."
좋은 예시
"설계 문서에서 결제 게이트웨이 API 통합이 확인되었습니다. 이 API가 서버 IP 기반 인증을 사용한다면 ECS 전환 시 NAT Gateway IP로 변경되어 연동이 중단될 가능성이 있어, 해당 이슈 진단·대응이 검토되었는지 확인이 필요해 보입니다."
나쁜 예시 (금지)
"결제 게이트웨이 API가 IP 기반 인증을 사용합니까?" (직접 질문) "외부 연동 시스템이 있습니까?" (분석에서 이미 식별된 내용 재질문)
각 카테고리는 3~5개 체크 항목 + 증상 + 조치 + 차단 조건으로 구성됩니다. 체크 항목 중 BLOCK 조건이 1개라도 충족되면 Construction 진입을 차단합니다.
본 skill 실행 종료 시 .omao/state/risk-checkpoints/<slug>-<timestamp>.md 파일을 생성합니다. 형식은 templates/risk-checkpoint-report.template.md를 따르며 12개 카테고리 PASS/WARN/BLOCK 판정과 증거 인용을 포함합니다.
BLOCK 판정이 1개라도 있으면 .omao/state/gates/construction.json에 {"status": "blocked", "blockers": [...]} 을 기록하고 quality-gates skill이 다음 phase 진입을 차단합니다.
../../inception/structured-intake/SKILL.md — 입력 intake 생성자../component-design/SKILL.md — 본 skill이 분석할 design.md 생성자../quality-gates/SKILL.md — BLOCK 판정 시 phase 진입 차단 담당../../../agenticops/skills/audit-trail/SKILL.md — 판정 결과를 감사 로그에 기록