analyze-on
Skill0 starsChanged 6 days agoMITView on GitHub
자동 분석을 다시 켠다
In this repository12 other files it gives its agents.
- analyze-offSkill
- metricSkill
- pre-analyzeSkill
- report-generatorSkill
- reportSkill
- rulesetSkill
- scopeSkill
- statica-analyze-bootstrapSkill
- statica-analyze-overviewSkill
- statica-toolchain-recoverySkill
- statusSkill
- uploadSkill
The file
Files
설치 경로와 호스트 연결
PLUGIN_ROOT는 이 진입점이 속한 설치 플러그인 루트다. skills/<id>/SKILL.md에서는 ../..이다. 공용 scripts/assets/tmpa는 플러그인 루트에 한 번만 배치한다. 스킬의 references와 보조 문서는 해당 스킬 파일 기준이다.
${PLUGIN_ROOT}와 ${PLUGIN_DATA}가 셸에 자동 설정됐다고 가정하지 않는다. 로드한 파일의 실제 위치로 루트를 확인하고, 실행할 때 실제 절대경로로 대체하거나 동일 셸 호출에서 변수를 설정한다. PLUGIN_DATA는 호스트가 제공하는 영속 데이터 경로를 우선 사용하고, 없으면 사용자 데이터 디렉터리 아래 이 플러그인 전용 경로를 사용한다. 사용자의 분석 대상 작업 디렉터리는 바꾸지 않는다. bash 예제는 bash에서 실행한다.
SKILL_ROOT는 지금 읽은 SKILL.md의 부모 디렉터리다. 이 스킬 전용 scripts/assets는 SKILL_ROOT 아래에 있다. ${SKILL_ROOT}는 설명용 표기이며 자동 설정된 환경변수가 아니다. 스크립트 실행 시 로드한 SKILL.md의 실제 위치로 절대경로를 구성한다. 프로젝트 작업 디렉터리를 스킬 폴더로 바꾸지 않는다.
실행 경로
${SKILL_ROOT}는 이 SKILL.md가 있는 디렉터리의 절대 경로로 바꿔 실행한다. 작업 디렉터리는 분석 대상 프로젝트에 유지한다. scripts/run.py는 이 플러그인의 공용 런타임을 사용하므로 스킬 폴더만 따로 복사하지 않는다.
사용자에게는 한국어로 답하라. 사용자가 다른 언어로 말을 걸었다면 그 언어를 따른다.
python "${SKILL_ROOT}/scripts/run.py" switch on --project-dir "$(pwd)"상태는 모든 벤더가 공유하는 ~/.suresoft/data/plugins/static/state.json에 저장한다. PLUGIN_DATA나 --state-dir로 경로를 따로 지정하지 않는다.
결과의 message 를 그대로 전한다.
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

