health

건강성 스킬 개요

건강성 스킬이 하는 일

health는 Codex, Claude Code, Pi, agent instructions, hooks/MCP, verifier surface, 그리고 AI maintainability를 대상으로 예산을 아껴 쓰는 방식의 agent health audit를 수행합니다. 이 스킬은 agent가 왜 지시를 무시하는지, 왜 verification을 건너뛰는지, 또는 왜 유지보수하기 어려운 동작으로 흘러가는지 실용적으로 파악해야 하는 독자를 위한 것입니다.

가장 잘 맞는 경우와 핵심 역할

이 health skill은 code review가 아니라, 빠른 configuration 및 workflow 점검이 필요할 때 사용합니다. 특히 Security Audit 스타일의 작업에 유용한데, 앱 로직, secrets handling, policy compliance를 보기 전에 agent stack이 신뢰할 만한지 먼저 드러내 주기 때문입니다.

무엇이 다른가

이 스킬은 layered agent health, 즉 config surface, instruction file, tools/runtime, verifier, maintainability를 분리해서 보는 데 강한 의견을 갖고 있습니다. 그래서 단순한 prompt보다 훨씬 decision-ready한 결과를 내며, “뭔가 이상하다”가 아니라 어디의 layer가 어긋났는지 짚어낼 수 있습니다.

health 스킬 사용 방법

설치 맥락과 가장 먼저 볼 파일

npx skills add tw93/Waza --skill health로 health skill을 설치합니다. 설치 후에는 먼저 SKILL.md를 읽고, 이어서 agents/inspector-context.md, agents/inspector-control.md, agents/inspector-maintainability.md를 확인해 이 audit가 무엇을 기대하고 어떤 증거를 우선하는지 파악하세요.

스킬이 필요로 하는 입력

health skill은 repo-specific signal을 줄수록 잘 작동합니다. 예를 들어 agent instruction file, hooks 또는 MCP 설정, verifier command, 그리고 “Claude가 AGENTS.md를 무시한다”거나 “Codex 설정은 맞아 보이는데 동작이 들쭉날쭉하다” 같은 증상이 여기에 해당합니다. 유용한 health usage 결과를 원한다면, 정확한 repo path, agent platform, 그리고 관찰한 failure mode를 함께 넣으세요.

강한 요청을 쓰는 방법

약한 요청은 “health를 체크해줘”입니다. 더 강한 요청은 이런 식입니다: “이 repo에 대해 Claude Code와 Codex용 health audit를 실행해줘. instruction layering, hooks, verifier coverage, 그리고 AI maintainability가 무너질 가능성에 집중해줘. 깨진 path, 오래된 reference, 부족한 verification surface가 있으면 짚어줘.” 이렇게 쓰면 스킬이 decision-useful한 audit를 만들 수 있을 만큼 범위가 분명해집니다.

워크플로와 repo 읽기 순서

가능하면 먼저 repository의 collection script를 사용하고, 그다음 audit output을 확인한 뒤 raw source를 읽으세요. 이 repo에서는 scripts/check_agent_context.py, scripts/check_doc_refs.py, scripts/check_maintainability.py, scripts/check_verifier_output.py가 실질적인 경로입니다. 이렇게 순서를 잡으면 모든 파일을 일일이 뒤지기 전에 문제의 위치를 먼저 좁힐 수 있습니다.

health 스킬 FAQ

이것은 설정 점검용에만 해당하나요?

아닙니다. health skill은 agent configuration audit, instruction drift, verification gap, maintainability risk를 다룹니다. 애플리케이션 버그를 디버깅하거나 pull request diff를 리뷰하기 위한 용도는 아닙니다.

언제 health 스킬을 쓰지 말아야 하나요?

code-level fix, bug diagnosis, 일회성 prompt rewrite만 원한다면 쓰지 마세요. repo가 작고 agent surface가 없다면 일반적인 prompt로도 충분한 경우가 많습니다. health skill은 여러 agent file, hooks, verifier layer가 있을 때 가장 가치가 큽니다.

초보자도 쓰기 쉬운가요?

repo와 증상을 제공할 수 있다면 그렇습니다. 초보자가 가장 흔히 하는 실수는 어떤 agent인지, 어떤 instruction surface인지, 어떤 verification step이 깨졌는지 말하지 않은 채 막연하게 “health check 해줘”라고 요청하는 것입니다. 입력이 구체적일수록 출력도 더 실행 가능해집니다.

일반적인 prompt와는 어떻게 다른가요?

일반적인 prompt도 우려를 요약할 수는 있지만, health skill은 agent surface를 체계적으로 살피고 attention을 예산처럼 배분하도록 만들어졌습니다. 특히 Security Audit workflow처럼 validation이 빠지거나 stale instruction이 조용히 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 상황에서 이 차이가 중요합니다.

health 스킬 개선 방법

적절한 증상과 경계를 알려주기

Claude Code, Codex, Pi, 또는 셋 모두 중 무엇이 중요한지 밝히고, 실패 유형도 함께 적으세요. 예를 들어 ignored instructions, missing hooks, weak verifier coverage, AI maintainability drift 같은 식입니다. 경계가 분명하면 스킬이 무관한 repo 구조에 시간을 낭비하지 않을 수 있습니다.

결론만 말하지 말고 근거를 함께 주기

더 강한 입력은 관련 파일이나 발췌문을 포함합니다. 예를 들어 AGENTS.md, local instruction overlay, settings, hook config, 그리고 실패를 보여주는 command output이 여기에 해당합니다. “AGENTS.md는 make test로 검증하라고 하지만, repo에는 pytest -q만 있다”는 식의 정보가 “테스트가 좀 이상해 보여”보다 훨씬 좋습니다.

첫 audit 이후에는 다시 좁혀서 반복하기

첫 결과를 바탕으로 문제가 instruction layering인지, tool/runtime mismatch인지, verifier weakness인지 판단한 다음, 더 좁은 대상만 다시 실행하세요. 스킬이 agent stack은 healthy하지만 maintainability는 weak하다고 말한다면, 전체를 재감사하기보다 TODO density, hotspot ownership, stale doc reference에 초점을 맞춘 두 번째 요청을 하세요.