스킬 code-refactoring-context-restore
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code-refactoring-context-restore

안전

코드 리팩토링 컨텍스트 복원

이 스킬은 AI 어시스턴트가 복잡한 리팩토링 세션 전반에 걸쳐 프로젝트 컨텍스트를 복구하고 재구성하여, 장기간 진행되는 코드 개선 작업을 재개할 때 연속성을 보장하고 정보 손실을 최소화하는 데 도움을 줍니다.

지원: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 브론즈
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테스트해 보기

"code-refactoring-context-restore" 사용 중입니다. Ruby on Rails 리팩토링 프로젝트의 컨텍스트를 어떻게 복원합니까?

예상 결과:

Ruby on Rails 프로젝트의 경우 다음을 복원하는 데 중점을 두세요: (1) 데이터베이스 스키마 및 마이그레이션 - 모델 관계 이해에 중요; (2) 라우트 설정 - 컨트롤러 구조 매핑; (3) Gemfile 의존성 - 기술 결정 파악; (4) 컨트롤러 로직 - 핵심 비즈니스 로직 식별. 라우트와 스키마부터 시작하여 토큰 예산에 따라 컨트롤러와 모델로 확장하는 점진적 복원을 사용하세요.

"code-refactoring-context-restore" 사용 중입니다. 대규모 코드베이스에서 시맨틱 컨텍스트 검색을 위한 최선의 접근법은 무엇입니까?

예상 결과:

계층적 검색 전략을 사용하세요: (1) 프로젝트 구조를 최상위 컨텍스트로 임베딩; (2) 시맨틱 검색을 위해 코드 임베딩과 벡터 유사성 검색 사용; (3) 0.75 의 코사인 유사성 임계값으로 관련성 필터링 적용; (4) 시간 감쇠 및 역사적 결정 가중치로 결과 순위 지정. 이 접근법은 포괄성과 토큰 효율성 사이의 균형을 맞춥니다.

보안 감사

안전
v1 • 2/25/2026

Static analysis flagged 16 external_commands patterns and 2 weak_crypto patterns. Evaluation reveals these are FALSE POSITIVES: The external_commands detections are markdown code examples (e.g., `context-restore project:ai-assistant --mode full`) used as documentation, not actual shell execution. The weak_crypto flags are references to cryptographic concepts in documentation text, not actual crypto implementation. This is a documentation/guide skill containing only instructional content and example code snippets.

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스캔된 파일
182
분석된 줄 수
0
발견 사항
1
총 감사 수
보안 문제를 찾지 못했습니다

감지된 패턴

External Commands Detection (False Positive)Weak Cryptographic Algorithm (False Positive)
감사자: claude

품질 점수

38
아키텍처
100
유지보수성
87
콘텐츠
50
커뮤니티
100
보안
91
사양 준수

만들 수 있는 것

중단된 리팩토링 세션 재개

수일 또는 수주 후에 복잡한 리팩토링 프로젝트로 돌아올 때, 이 스킬을 사용하여 아키텍처 결정, 완료된 변경 사항, 보류 중인 작업을 포함한 전체 컨텍스트를 재구성할 수 있습니다.

기존 코드베이스에 AI 온보딩

새로운 팀 멤버나fresh AI 세션은 시맨틱 컨텍스트 검색을 통해 프로젝트 구조, 기술 결정, 현재 개발 우선순위를 빠르게 이해할 수 있습니다.

프로젝트 간 지식 이전

시맨틱 컨텍스트 벡터를 추출하고 적응시켜 한 프로젝트에서 다른 프로젝트로 관련 아키텍처 패턴과 결정을 이전합니다.

이 프롬프트를 사용해 보세요

기본 컨텍스트 복원
코드 리팩토링 프로젝트의 컨텍스트를 복원해야 합니다. 이 프로젝트는 [language/framework] 를 사용합니다. 아키텍처 결정과 최근 변경 사항을 포함한 시맨틱 컨텍스트 검색을 안내해 주시겠습니까?
토큰 최적화 복원
컨텍스트 창 제한이 있습니다. 어떤 컨텍스트 구성 요소를 먼저 복원할지 우선순위를 정하는 데 도움을 주세요. [X] 토큰 예산이 있으며 [specific areas] 를 다뤄야 합니다.
멀티 에이전트 컨텍스트 동기화
동일한 리팩토링 작업에 여러 AI 에이전트와 함께 작업하고 있습니다. 각 에이전트가 프로젝트 상태와 결정 이력에 대해 일관된 이해를 갖도록 컨텍스트를 어떻게 구성해야 합니까?
병합된 컨텍스트의 충돌 해결
코드베이스에 대해 충돌되는 정보를 가질 수 있는 서로 다른 세션의 두 컨텍스트 스냅샷이 있습니다. 이러한 충돌을 감지하고 해결하기 위해 어떤 전략을 사용할 수 있습니까?

모범 사례

  • 변경 사항을 적용하기 전에 항상 복원된 컨텍스트를 현재 코드베이스 상태에 대해 검증하세요
  • 정확성을 유지하면서 토큰 예산 내에 머물기 위해 점진적 컨텍스트 로딩을 사용하세요
  • 컨텍스트 무결성 검증을 위해 암호화 서명을 구현하세요

피하기

  • 관련성 필터링 없이 전체 과거 컨텍스트 복원 - 토큰 오버플로우로 이어짐
  • 컨텍스트 순위에서 시간 감쇠 무시 - 오래된 정보가 우선순위를 얻음
  • 실제 코드베이스 상태에 대한 검증 없이 컨텍스트가 현재라고 가정

자주 묻는 질문

시맨틱 컨텍스트 복원이란 무엇입니까?
시맨틱 컨텍스트 복원은 벡터 기반 시맨틱 검색과 지능형 랭킹 알고리즘을 사용하여 프로젝트 지식, 아키텍처 결정 및 개발 이력을 복구하는 프로세스입니다.
이 스킬이 코드를 실행합니까?
아닙니다. 이것은 가이드 및 문서화 스킬입니다. 모범 사례, 워크플로우 및 예제 코드 스니펫을 제공하지만 직접적으로 어떠한 작업도 실행하지는 않습니다.
컨텍스트 복원에 어떤 토큰 예산을 사용해야 합니까?
토큰 예산 8192 가 기본값으로 권장됩니다. AI 모델의 컨텍스트 창과 프로젝트 복잡성에 따라 조정하세요. 아키텍처와 최근 변경 사항과 같은 중요한 구성 요소를 우선순위 지정하세요.
이것이 모든 프로그래밍 언어와 함께 작동할 수 있습니까?
예. 전략과 워크플로우는 언어에 구애받지 않습니다. 이 스킬은 모든 코드베이스에 적용 가능한 가이드를 제공하며, Python, Ruby, JavaScript 및 기타 언어에 걸친 예제를 포함합니다.
여러 세션에서 발생한 충돌되는 컨텍스트를 어떻게 처리합니까?
3 방향 병합 전략을 사용하세요: (1) 충돌되는 구성 요소 식별; (2) 시맨틱 유사성을 적용하여 신뢰할 수 있는 소스 결정; (3) 추적성을 위해 출처 메타데이터 보존.
시맨틱 검색의 관련성 임계값은 무엇입니까?
관련성 임계값 0.75(75% 코사인 유사성) 가 권장됩니다. 낮은 값은 더 많은 컨텍스트를 포함하지만 정밀도를 떨어뜨립니다. 높은 값은 정확도를 개선하지만 관련 구성 요소를 놓칠 수 있습니다.

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