ai-maestro-code-graph-query
코드 그래프 의존성 쿼리
대규모 코드베이스에서는 편집하기 전에 변경 영향 범위를 파악하기 어렵습니다. 이 스킬은 AI Maestro graph 명령을 사용해 의존성, 호출자, 피호출자, serializer, association을 검사합니다.
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테스트해 보기
"ai-maestro-code-graph-query" 사용 중입니다. payment processing function의 호출자와 피호출자를 찾으세요.
예상 결과:
보고서는 해당 function을 호출하는 upstream service, 이 function이 호출하는 downstream helper, signature 변경 전에 검토가 필요한 파일을 나열합니다.
"ai-maestro-code-graph-query" 사용 중입니다. user model을 편집하기 전에 graph 영향을 확인하세요.
예상 결과:
보고서는 조율된 업데이트가 필요할 수 있는 관련 serializer, model association, 의존 component를 식별합니다.
"ai-maestro-code-graph-query" 사용 중입니다. controller에서 service까지 request를 추적하세요.
예상 결과:
보고서는 controller, service, helper function을 거치는 path를 설명한 다음, 가능한 test coverage 대상을 강조합니다.
보안 감사
높은 위험The static analyzer found many repeated patterns, and most weak cryptography matches are false positives from documentation text and generated output. However, the skill contains coercive prompt-control language, requires broad Bash execution, references home-directory executable installation, and makes localhost API calls, so it should not be published without review.
높은 위험 문제 (2)
중간 위험 문제 (2)
낮은 위험 문제 (2)
위험 요인
📁 파일 시스템 액세스 (3)
⚙️ 외부 명령어 (6)
🌐 네트워크 접근 (1)
감지된 패턴
품질 점수
만들 수 있는 것
model 변경 영향 검토
model을 변경하기 전에 serializer, association, 관련 component를 찾습니다.
function 의존성 확인
function signature나 동작을 변경하기 전에 호출자와 피호출자를 찾습니다.
익숙하지 않은 아키텍처 탐색
graph 관계를 사용해 service, controller, job, component를 이해합니다.
이 프롬프트를 사용해 보세요
code graph로 이 component를 설명한 다음, 무엇이 이 component에 의존하고 이 component가 무엇에 의존하는지 요약하세요.
이 function을 편집하기 전에 호출자와 피호출자를 찾으세요. 후속 변경이 필요할 수 있는 파일을 나열하세요.
이 model에 대해 serializer, association, 관련 component를 찾으세요. 가장 위험도가 높은 downstream 변경을 설명하세요.
이 controller action에서 대상 service function까지의 graph path를 추적하세요. 간접 의존성과 test 영역을 식별하세요.
모범 사례
- graph tools를 PATH에 추가하기 전에 신뢰할 수 있는지 확인하세요.
- 의미 있는 코드 변경 후에는 delta indexing을 실행해 graph 결과를 최신 상태로 유지하세요.
- graph 결과는 맥락으로 취급하고, 중요한 path는 source file을 읽어 확인하세요.
피하기
- 사용자가 쓸 수 있는 PATH directory에서 검토되지 않은 graph script를 실행하는 것.
- 호출자와 test를 확인하지 않고 function signature를 변경하는 것.
- index가 오래되었거나 local service를 사용할 수 없을 때 graph data에 의존하는 것.