init-deep — 계층형 AGENTS.md 지식베이스 생성

무엇을 해주나

• 백그라운드 탐색 에이전트를 동시에 띄워 프로젝트 구조, 엔트리포인트, 컨벤션, 안티패턴, 빌드/CI, 테스트 패턴을 한 번에 수집합니다.
• 메인 세션은 bash(find/wc)로 디렉터리 깊이·파일 밀집도를 측정하고, LSP(lsp_symbols, lsp_find_references)와 ast-grep으로 심볼·참조 중심성을 뽑아 CODE MAP을 만듭니다.
• 파일 수, 서브디렉터리 수, 심볼 밀도, export 수, 참조 중심성 등에 가중치를 부여한 점수 매트릭스로 "어디에 AGENTS.md를 둘지"를 결정합니다(15점 초과=생성, 8~15=도메인이 뚜렷하면 생성, 8 미만=생략).
• 루트는 풀 템플릿(OVERVIEW/STRUCTURE/WHERE TO LOOK/CODE MAP/CONVENTIONS/ANTI-PATTERNS/COMMANDS), 하위 디렉터리는 30~80줄 축약본으로 생성하고, 마지막에 부모와 중복되는 내용과 일반론을 걷어냅니다.
• 완료 후 .omo/init-deep.json 스냅샷을 남기고, 로컬 전용(local)인지 PR로 커밋(committed)할지 사용자에게 물어 처리합니다.

이런 분께 추천

• 규모가 큰 코드베이스나 모노레포에서 AI 에이전트가 참고할 문서를 체계적으로 깔고 싶은 개발자
• CLAUDE.md/AGENTS.md를 손으로 쓰다 지쳐 자동 생성 + 중복 제거 파이프라인이 필요한 팀
• LSP/ast-grep, 서브에이전트 병렬 실행이 가능한 환경에서 정확한 코드 맵을 원하는 고급 사용자

활용 예시

1. /init-deep — 기존 AGENTS.md를 읽어 갱신하고, 점수가 높은 새 디렉터리에는 새 문서를 추가합니다.
2. /init-deep --create-new — 기존 문서를 먼저 읽어 맥락을 보존한 뒤 전부 삭제하고 처음부터 다시 생성합니다.
3. /init-deep --max-depth=2 — 얕은 깊이까지만 분석해 문서가 과도하게 늘어나는 것을 막습니다.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/code-yeongyu/oh-my-openagent/HEAD/packages/omo-senpi/skills/init-deep/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 code-yeongyu/oh-my-openagent 의 packages/omo-senpi/skills/init-deep 폴더를 내 ~/.claude/skills/code-yeongyu-init-deep/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.