agentleFS
oozoofrogoozoofrog/codex-skills-project/.agents/skills/agent-context-init/SKILL.md

agent-context-init

Skill0 starsChanged 8 months agoMITView on GitHub

저장소를 분석해 Codex용 instruction 구조를 초기화합니다. 루트 AGENTS.md, 필요 시 하위 AGENTS.md/AGENTS.override.md, 보조 CONTEXT.md를 생성·보강할 때 사용합니다.

The file

Files
SKILL.md

Agent Context Init

이 스킬은 원본 ctx-init를 Codex용으로 바꾼 버전입니다. 목표는 짧은 루트 지침 + 가까운 하위 지침 + 선택적 보조 문서입니다.

When to use

  • 저장소에 Codex용 instruction 구조를 처음 세팅할 때
  • 루트/하위 AGENTS.md, AGENTS.override.md, CONTEXT.md 책임을 실제 파일로 만들 때
  • 기존 설계안을 작동하는 instruction 레이어로 바꿔야 할 때

Do not use when

  • 구조 진단과 개선안 제시만 필요한 작업 → agent-context-audit, agent-context-guide
  • 현재 instruction 문서의 사실 여부 검증이 주목적인 작업 → agent-context-verify
  • 단순 README/문서 편집처럼 instruction 계층 자체를 바꾸지 않는 작업

Quick start

  1. 저장소 루트와 주요 디렉토리 구조를 읽는다.
  2. 기존 instruction 파일과 fallback 문서를 찾는다.
  3. 루트 초안 → 하위 문서 → 보조 문서 순으로 책임을 배치한다.
  4. 끝나면 agent-context-verify와 agent-context-audit 후속 검증을 잡는다.

Use references

  • ../agent-context-guide/references/file-standards.md
  • ../agent-context-guide/references/token-optimization.md

Workflow

  1. 루트에서 빌드 도구와 주요 디렉토리 구조를 파악한다.
  2. 기존 instruction 문서를 찾는다: AGENTS.md, AGENTS.override.md, fallback 파일, CONTEXT.md, README.md.
  3. 루트 AGENTS.md 초안을 작성하거나 기존 파일을 정리한다.
  4. 도메인 경계가 분명한 하위 디렉토리에는 AGENTS.md를 추가한다.
  5. 일시적이거나 더 강한 예외 규칙이 필요하면 AGENTS.override.md를 쓴다.
  6. 긴 배경 설명은 CONTEXT.md 또는 docs/로 옮기고, 루트/하위 지침에서는 링크만 남긴다.
  7. 생성 후 agent-context-verify와 agent-context-audit로 검증 계획을 제안한다.

Guardrails

  • 루트 문서에 변동성이 큰 정보나 장문 예시를 넣지 않는다.
  • 동일 명령을 여러 instruction 파일에 반복하지 않는다.
  • 사용자/팀 고유 규칙은 코드 구조와 가장 가까운 위치에 둔다.

Review Harness

  • mode: required
  • 공통 기준: ../../../docs/review-harness.md
  • planner: 저장소 경계, 문서 책임, fallback 파일 사용 여부를 먼저 정리한다
  • generator: 루트/하위 AGENTS.md, 필요 시 AGENTS.override.md, CONTEXT.md를 생성·정리한다
  • evaluator: agent-context-verify 후 agent-context-audit로 교차 검증한다
  • 평가축: 생성 구조 정확성, 링크 무결성, 중복 감소, 책임 명확성
  • artifacts/evidence: 생성 파일 목록, 링크 무결성, 명령 검증, 책임 분리 결과
  • pass condition: 깨진 링크가 없고, 중복 규칙이 줄어들며, 루트/하위 지침의 책임이 명확해야 한다
  • 자동 다음 행동: pass면 완료, refine이면 파일/링크 수정, rescope면 구조 재배치, critical이면 verify/audit 결과를 기준으로 재생성한다

Output expectation

  • 생성/보강한 instruction 파일 목록
  • 각 파일의 책임
  • 다음 검증 단계 제안

Download now (ZIP)

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
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

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.