# 🔬 Skill Factory - 병렬 분석 보고서

**분석 일시**: 2025-10-22
**분석 대상**: 4개 계층별 스킬 (Foundation, Alfred, Domain, Language)
**분석 방식**: 병렬 에이전트 분석 (동시 실행)
**분석 도구**: skill-factory 에이전트 + general-purpose 에이전트

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## 📊 Executive Summary

4개 계층별 스킬을 동시에 분석한 결과, **구조는 우수하나 실행 가이드가 부족한** 패턴이 발견되었습니다.

| 계층 | 스킬명 | 점수 | 상태 | 핵심 문제 |
|-----|-------|------|------|---------|
| **Foundation** | moai-foundation-trust | 75/100 | 🟡 개선필요 | 구체적인 검증 명령어 부족 |
| **Alfred** | moai-alfred-tag-scanning | 68/100 | 🔴 미완성 | 템플릿 파일 누락, 예시 부족 |
| **Domain** | moai-domain-backend | 75/100 | 🟡 개선필요 | 코드 예시 부족, 보안/배포 누락 |
| **Language** | moai-lang-python | 85/100 | 🟢 우수 | 최적화 완료, 경미한 개선만 필요 |

**평균 점수**: **75.75/100** (B+)
**종합 평가**: ⚠️ **구조적으로 견고하나, 실무 적용 가이드 강화 필요**

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## 🔍 상세 분석 결과

### 1️⃣ Foundation 계층: `moai-foundation-trust` (75/100)

#### 📋 메타데이터
```yaml
name: moai-foundation-trust
description: TRUST 5-principles 검증 (Test 85%+, Readable, Unified, Secured, Trackable)
tier: Foundation (핵심)
auto_load: SessionStart (부트스트랩 단계)
trigger_cues: TRUST 준수 확인, 릴리즈 준비 검증, 품질 게이트 적용
```

#### ✅ 강점
1. **YAML 메타데이터 완벽**: name, description, allowed-tools 모두 구성됨
2. **원칙 정의 명확**: TRUST 5개 원칙이 구체적으로 설명됨
3. **문서 구조 표준**: 13개 섹션이 일관되게 구성됨
4. **학술 기반**: SonarSource, ISO/IEC 25010 등 표준 인용
5. **다른 스킬 연계**: moai-foundation-tags, moai-foundation-specs 통합

#### ⚠️ 약점
| 항목 | 문제 | 영향도 |
|-----|------|--------|
| **"How it works" 심화 부족** | 각 TRUST 원칙 검증 방법이 1-2줄로만 설명 | HIGH |
| **코드 예시 없음** | pytest-cov 명령어, ruff 설정 등 미제공 | HIGH |
| **언어별 도구 매핑 부재** | Python/Go/Rust별 검증 도구 차이 미언급 | MEDIUM |
| **예시 부족** | Examples 섹션이 일반적이고 추상적 | MEDIUM |
| **실패 복구 절차 미흡** | Failure Modes에 구체적 에러 해결법 없음 | LOW |

#### 🎯 개선 우선순위
```
1. [HIGH] 언어별 TRUST 검증 명령어 매트릭스 작성
   - Python: pytest --cov=src --cov-fail-under=85 -q
   - Go: go test -cover ./...
   - Rust: cargo test --doc && cargo tarpaulin --out Html
   - TypeScript: vitest --coverage --min-coverage=85

2. [HIGH] 자동화 검증 스크립트 템플릿 제공
   - CI/CD 파이프라인에서 실행 가능한 쉘 스크립트
   - 각 TRUST 원칙별 독립 검사 함수

3. [MEDIUM] 실전 예시 확대
   - 커버리지 85% 미달 시 대응 방법
   - TAG 체인 깨짐 복구 절차
   - 보안 취약점 발견 시 조치
```

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### 2️⃣ Alfred 계층: `moai-alfred-tag-scanning` (68/100)

#### 📋 메타데이터
```yaml
name: moai-alfred-tag-scanning
tier: Alfred (워크플로우 내부)
auto_load: /alfred:3-sync 추적 가능성 게이트
trigger_cues: TAG Scan, TAG List, TAG Inventory, Find orphan TAG, Check TAG chain
```

#### ✅ 강점
1. **명확한 CODE-FIRST 원칙**: 캐시 없이 직접 스캔 강조
2. **구체적인 명령어 제시**: `rg '@(SPEC|TEST|CODE|DOC):' -n .moai/specs/ tests/ src/ docs/`
4. **완벽한 메타데이터**: YAML frontmatter 100점

#### 🔴 심각한 문제
| 항목 | 문제 | 영향도 |
|-----|------|--------|
| **👉 템플릿 파일 누락** | `templates/tag-inventory-template.md` 선언하나 미존재 | CRITICAL |
| **"How it works" 알고리즘 부재** | TAG 인벤토리 생성 논리 미설명 | HIGH |
| **예시 예정 텍스트** | "Examples" 섹션이 보일러플레이트로 채워짐 | HIGH |
| **Best Practices 공용** | 일반적인 보일러플레이트, TAG 특화 가이드 없음 | MEDIUM |
| **결과 포맷 미정의** | JSON/Markdown/CSV 출력 형식 불명확 | MEDIUM |
| **orphan TAG 복구 절차 미흡** | 깨진 TAG 수리 워크플로우 없음 | MEDIUM |

#### 🎯 개선 우선순위
```
1. [CRITICAL] 누락 파일 생성
   ✓ templates/tag-inventory-template.md
     - TAG 인벤토리 샘플 출력 (JSON/Markdown)
     - 정상 TAG 체인 예시
     - 깨진 TAG 체인 예시

2. [HIGH] "How it works" 알고리즘 상세화
   - TAG 스캔 순서 (SPEC → TEST → CODE → DOC)
   - orphan TAG 감지 로직
   - 중복 ID 처리 방법
   - TAG 체인 검증 규칙

3. [HIGH] 3-5개 구체적 사용 사례
   - "TAG-001 → TEST 없음 → orphan 감지"
   - "깨진 SPEC 참조 수리" 워크플로우

4. [MEDIUM] 에러 처리 가이드
   - 권한 문제로 인한 스캔 실패
   - 매우 큰 코드베이스 성능 최적화
```

#### 📝 결과물 예시
```markdown
# TAG-scanning 개선된 템플릿

## 정상 TAG 체인 (✅)

## orphan TAG (❌)

## 중복 ID (⚠️)
```

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### 3️⃣ Domain 계층: `moai-domain-backend` (75/100)

#### 📋 메타데이터
```yaml
name: moai-domain-backend
description: 백엔드 아키텍처 및 확장성 가이드 (서버 API, 인프라 설계)
tier: Domain (전문 분야)
auto_load: 백엔드 아키텍처 요청 시 온디맨드 로드
trigger_cues: Service layering, API orchestration, Caching, Background job design
```

#### ✅ 강점
1. **5개 핵심 영역 체계화**: Server Architecture, API Design, Caching, DB Optimization, Scalability Patterns
2. **포괄적 기술 참조**: Redis, Kafka, gRPC, GraphQL 언급
3. **아키텍처 패턴 다양화**: Monolith, Microservices, Serverless 포함
4. **업계 표준 인용**: AWS Well-Architected, 12-Factor App

#### 🟡 주요 약점
| 항목 | 문제 | 영향도 |
|-----|------|--------|
| **코드 예시 거의 없음** | bash 명령어 2줄만 존재, Python/Go/Node.js 코드 부재 | HIGH |
| **보안 패턴 누락** | JWT/OAuth2, RBAC, secrets 관리 미언급 | HIGH |
| **관찰성(Observability) 부족** | 로깅, 메트릭(Prometheus), 트레이싱(Jaeger) 없음 | MEDIUM |
| **언어별 가이드 부재** | Express vs Gin vs FastAPI 비교 없음 | MEDIUM |
| **배포/DevOps 누락** | Docker, K8s, CI/CD 가이드 없음 | MEDIUM |
| **복원력(Resilience) 패턴 미흡** | Circuit breaker, 재시도, timeout 등 미언급 | MEDIUM |

#### 🎯 개선 우선순위
```
1. [HIGH] 코드 예시 5개 추가 (언어별 1개)
   - Python FastAPI: /users 엔드포인트 (dependency injection 포함)
   - Go Gin: 미들웨어 기반 요청 로깅
   - Node.js Express: Redis 캐시 래퍼
   - TypeScript: gRPC 클라이언트 설정
   - Docker: 멀티스테이지 빌드 예시

2. [HIGH] 보안 섹션 신설
   - JWT 토큰 검증 (예시 코드)
   - RBAC 구현 (미들웨어 기반)
   - Secrets 관리 (환경 변수 vs Vault)
   - 입력 검증 (데이터 새니타이징)

3. [MEDIUM] 관찰성 패턴
   - 구조화된 로깅 (JSON 형식)
   - Prometheus 메트릭 (HTTP latency, errors)
   - Jaeger 분산 트레이싱 통합

4. [MEDIUM] 언어별 비교 테이블
   - Express (Node.js) vs Gin (Go) vs FastAPI (Python)
   - 프레임워크별 성능, 학습곡선, 커뮤니티 규모

5. [LOW] DevOps 통합
   - Docker 헬스체크 설정
   - Blue-green 배포 전략
   - Kubernetes 서비스 디스커버리
```

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### 4️⃣ Language 계층: `moai-lang-python` (85/100) ⭐

#### 📋 메타데이터
```yaml
name: moai-lang-python
description: Python 베스트 프랙티스 (pytest, mypy, ruff, black, uv 패키지 관리)
tier: Language (언어 특화)
auto_load: Python 키워드 감지 시 온디맨드 로드
trigger_cues: Python 코드 논의, 프레임워크 가이드, .py 파일 확장자
```

#### ✅ 강점
1. **현대적 도구 스택**: pytest, mypy(strict), ruff, black, uv - 2025년 최신 표준
2. **TRUST 5 완벽 준수**: Test(pytest), Readable(black), Unified(mypy), Secured(ruff), Trackable(TAG)
3. **명확한 통합**: Alfred /alfred:2-run 워크플로우와 명시적 연결
4. **구체적인 수치**: 파일 300 LOC, 함수 50 LOC, 커버리지 85% 명시
5. **표준 준수**: 13개 섹션, YAML frontmatter, Changelog 완비

#### 🟢 경미한 개선 사항
| 항목 | 문제 | 영향도 |
|-----|------|--------|
| **코드 예시 최소** | bash 한 줄만 존재, pytest/mypy 코드 없음 | LOW |
| **워크플로우 심화 부족** | RED→GREEN→REFACTOR TDD 사이클 자세히 설명 없음 | LOW |
| **패턴 가이드 부재** | Context manager, decorator, async/await 미언급 | LOW |
| **템플릿 파일 없음** | pyproject.toml, pytest.ini 참조 구성 미제공 | LOW |

#### 🎯 경미한 개선 사항 (선택적)
```
1. [LOW] 3-5개 Python 코드 예시 추가
   - pytest fixture + parametrize 활용
   - mypy strict 모드 타입 힌트
   - pyproject.toml ruff/black 설정

2. [LOW] TDD 워크플로우 확대
   - pytest watch 모드로 RED 단계 자동화
   - 혹은 pre-commit 훅 (ruff + black + mypy)

3. [LOW] 일반적인 Python 함정
   - 가변 기본 인자 (mutable default arguments)
   - 리스트 컴프리헨션 vs 제너레이터
   - 순환 import 피하기

4. [LOW] 지원 템플릿 파일 (선택)
   - pyproject.toml 참조 구성
   - pytest.ini strict 마커 설정
   - .gitignore Python 표준

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## 📊 계층별 종합 점수

| 계층 | 스킬 | 점수 | 등급 | 상태 |
|-----|------|------|------|------|
| **Foundation** | trust | 75 | B | 🟡 개선필요 |
| **Alfred** | tag-scanning | 68 | C+ | 🔴 미완성 |
| **Domain** | backend | 75 | B | 🟡 개선필요 |
| **Language** | python | 85 | B+ | 🟢 우수 |
| **평균** | - | **75.75** | **B+** | 🟡 |

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## 🚀 Cross-Tier 패턴 분석

### 공통 강점
✅ **메타데이터 구조**: 모든 스킬이 표준화된 YAML frontmatter 준수
✅ **문서 체계**: 13개 표준 섹션으로 일관된 구성
✅ **연계성**: 다른 스킬과의 관계 명시
✅ **표준 준수**: Foundation 원칙 (TRUST, EARS 등) 인식

### 공통 약점
❌ **코드 예시 부족**: 대부분 스킬이 이론 중심, 실무 코드 미제공
❌ **워크플로우 가이드 부족**: HOW-TO 섹션이 도구 나열에 그침
❌ **에러 처리 미흡**: Failure Modes가 추상적, 구체적 복구 절차 없음
❌ **템플릿/스크립트 부재**: 참조 설정, 자동화 스크립트 미제공
❌ **예시 실전성 낮음**: Examples 섹션이 일반적 또는 보일러플레이트

### 개선 방향 (전사 차원)
```
Tier 1 [시급] 템플릿/스크립트 라이브러리 구축
  ├─ Python: pyproject.toml, pytest.ini, conftest.py
  ├─ Go: go.mod, Makefile, main_test.go
  ├─ TypeScript: tsconfig.json, vitest.config.ts, jest.config.js
  └─ Rust: Cargo.toml, lib.rs, tests/

Tier 2 [근래] 워크플로우별 상세 가이드
  ├─ RED: 실패하는 테스트 작성 (각 언어별 예시)
  ├─ GREEN: 최소한의 구현 (각 언어별 예시)
  └─ REFACTOR: 코드 개선 (패턴 카탈로그)

Tier 3 [진행 중] 예시 강화
  ├─ 각 스킬당 최소 3개의 실전 사용 사례
  ├─ 성공 시나리오 + 실패 시나리오 포함
  └─ 각 시나리오별 출력 로그 제시

Tier 4 [지속] 에러 처리 체계화
  ├─ 공통 에러 패턴 카탈로그
  ├─ 각 에러별 진단 명령어
  └─ 복구 절차 (자동화 가능한 스크립트)
```

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## 📈 개선 영향도 분석

### 임팩트 높음 (High Impact)
```
Alfred: tag-scanning 완성
  - 현재: 68 → 목표: 85 (↑25%)
  - 노력: 8-10시간
  - ROI: 매우 높음 (핵심 추적 시스템)

Foundation: trust 심화
  - 현재: 75 → 목표: 90 (↑20%)
  - 노력: 6-8시간
  - ROI: 높음 (모든 프로젝트의 품질 게이트)
```

### 임팩트 중간 (Medium Impact)
```
Domain: backend 확장
  - 현재: 75 → 목표: 90 (↑20%)
  - 노력: 10-12시간
  - ROI: 중간 (백엔드 프로젝트에만 적용)
```

### 임팩트 낮음 (Low Impact)
```
Language: python 최적화
  - 현재: 85 → 목표: 92 (↑8%)
  - 노력: 2-3시간
  - ROI: 낮음 (이미 충분히 좋은 상태)
```

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## 🎯 권장 액션 플랜

### Phase 1: 긴급 (1주일)
- ✅ TAG-scanning 누락 템플릿 파일 생성
- ✅ Trust 언어별 검증 명령어 매트릭스 추가
- ✅ Backend 코드 예시 5개 최소 추가

### Phase 2: 진행 중 (2주일)
- 🔄 Alfred tag-scanning 예시 확대 (5개 실제 사례)
- 🔄 Trust 자동화 검증 스크립트 템플릿
- 🔄 Backend 보안 섹션 신설

### Phase 3: 지속 (1개월)
- 📋 모든 스킬에 에러 처리 가이드 추가
- 📋 CI/CD 파이프라인 예시 통합
- 📋 각 스킬별 검증 테스트 작성

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## 📚 참고: 병렬 분석 수행 방식 설명

### 🔬 분석 프로세스 (4단계)

#### Step 1️⃣: 대상 선정
```
Foundation 계층 → moai-foundation-trust (핵심 원칙)
Alfred 계층    → moai-alfred-tag-scanning (추적 시스템)
Domain 계층    → moai-domain-backend (아키텍처)
Language 계층  → moai-lang-python (최신 표준)
```

#### Step 2️⃣: 병렬 분석 에이전트 실행
```bash
Agent 1 (Task) → Foundation Trust 분석
Agent 2 (Task) → Alfred Tag-scanning 분석  # 동시 실행 (병렬)
Agent 3 (Task) → Domain Backend 분석       # 동시 실행 (병렬)
Agent 4 (Task) → Language Python 분석      # 동시 실행 (병렬)
```

#### Step 3️⃣: 각 에이전트 분석 항목
```
✓ 메타데이터 검토 (YAML frontmatter, 버전, 설명)
✓ 문서 구조 분석 (섹션 수, 제목, 목차)
✓ 핵심 내용 평가 (정확성, 완결성, 심화도)
✓ 코드 예시 확인 (유무, 실전성, 복잡도)
✓ 완성도 점수 매김 (0-100)
✓ 강점/약점 분류
✓ 개선사항 제안 (우선순위별)
```

#### Step 4️⃣: 결과 통합
```
4개 분석 결과 JSON → 계층별 요약 테이블
                    → Cross-Tier 패턴 발견
                    → 종합 권장사항 수립
                    → 액션 플랜 수립
```

### ⏱️ 효율성 비교
```
순차 분석 (Sequential)    : 4 × 15분 = 60분
병렬 분석 (Parallel)      : 15분 (동시 실행)
효율 개선                  : 4배 빠름 (300% 개선)
```

### 🧠 병렬 분석의 이점
1. **시간 효율**: 동시 실행으로 4배 빠른 완료
2. **Cross-Tier 비교**: 여러 계층을 동시에 평가하여 패턴 발견 용이
3. **일관된 평가**: 동일 기준으로 동시 진행하여 편향 최소화
4. **종합 인사이트**: 개별 분석 후 통합으로 높은 수준의 통찰 가능

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## 🎓 Skill Factory 에이전트의 역할

### 에이전트 책임
- ✅ YAML 메타데이터 구조 검증
- ✅ 문서 표준 준수도 평가
- ✅ 내용 완전성 점수 매김
- ✅ 개선사항 구체화 및 우선순위 지정
- ✅ 다른 스킬과의 연계성 분석

### 통합 분석 정보
- 📊 계층별 평균 점수 계산
- 📈 패턴 분석 (공통 강점/약점)
- 🎯 영향도 분석 (개선 시 ROI)
- 📋 액션 플랜 수립

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**분석 완료 일시**: 2025-10-22 14:30 UTC
**분석 에이전트**: skill-factory (메인), general-purpose (4개 병렬)
**다음 단계**: [권장 액션 플랜 Phase 1 실행]
