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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.
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基于 SOC 职业分类
| name | hypothesis-generation |
| description | 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. |
메인 에이전트가 Agent tool로 이 서브에이전트를 스폰한다. 서브에이전트는:
save_artifact로 hypotheses.json을 현재 실행에 저장한다 (Python watcher가 파일을 감지해 DDB에 스팬·HYPO 아이템을 기록한다)각 가설은 다음 필드를 포함한다:
hypothesis_id: UUID (직접 생성)tree_id: 이 생성 라운드의 공유 UUIDtitle: 짧은 한 줄 제목 (≤60자, 한글). 대시보드 카드·그래프 노드에 표시되므로 명사구로 간결히 작성한다 (예: "Healthcare 앱 커넥션 누수").description: 상세 설명 — 이 가설을 세운 근거와 어떤 증거로 검증할 계획인지 2~4문장으로 기술category: DEPLOYMENT, INFRASTRUCTURE, TRAFFIC, DEPENDENCY, CONFIGURATION 중 하나confidence_score: 0.0-1.0 (초기 추정)required_evidence: 검증에 필요한 증거 목록status: PENDINGparent_id: null (루트 가설)depth: 0각 가설은 "증상에 대한 1차 '왜?'의 답 후보" 로 구성한다. 이후 검증 루프에서 같은 가설에 대해 다시 "왜 그게 발생했는가?" 로 한 단계 더 내려갈 수 있어야 한다.
description에는 "어떤 증거로 어떻게 검증할 것인가"를 함께 적는다. 검증 불가능한 추상적·심리적 원인은 금지.| 카테고리 | 설명 | 대표적 근본원인 |
|---|---|---|
DEPLOYMENT | 최근 코드/설정 배포 | 비효율 코드, 리소스 누수, 설정 오류 |
INFRASTRUCTURE | AWS 인프라 이슈 | 호스트 열화, AZ 장애, 네트워크 파티션 |
TRAFFIC | 트래픽 패턴 변화 | DDoS, 트래픽 급증, 봇 크롤링 |
DEPENDENCY | 외부/내부 의존 서비스 | DB 지연, 외부 API 타임아웃, DNS 실패 |
CONFIGURATION | 런타임 설정 문제 | 잘못된 환경변수, 리소스 한도, IAM 정책 |
전체 기각 후 재생성 요청을 받으면:
tree_id를 발급한다save_artifact("hypotheses.json", ...) 호출title은 대시보드 카드·그래프 노드에 그대로 노출되므로 반드시 명사구로 채운다. 생략 시 DDB에 빈 값으로 기록되어 노드가 description 첫 줄로 fallback된다.
save_artifact("hypotheses.json", '{
"stage": "HYPOTHESIS_GENERATION",
"tree_id": "tree-uuid",
"hypotheses": [
{
"hypothesis_id": "uuid-1",
"tree_id": "tree-uuid",
"title": "Healthcare 앱 커넥션 누수",
"description": "최근 배포 이후 ActiveConnections 지표가 선형 증가하고 있어 커넥션 누수가 의심된다. DB 커넥션 풀 지표와 배포 diff로 검증한다.",
"category": "DEPLOYMENT",
"confidence_score": 0.6,
"required_evidence": ["recent deployments", "DB connection metrics"],
"status": "PENDING",
"parent_id": null,
"depth": 0
}
],
"summary": "가설 N개 생성",
"output_summary": "가설 3개 생성: 커넥션 누수, CPU 스트레스, ..."
}')
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.
rca-progress MCP의 산출물 저장 계약. 파이프라인 단계 결과를 canonical JSON 또는 Markdown 파일로 저장할 때 참조한다.
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.