init-deep — 계층형 AGENTS.md 지식베이스 생성기

무엇을 해주나

/init-deep 명령 하나로 코드베이스 전체를 탐색해 AI 에이전트가 읽을 계층형 AGENTS.md 지식베이스를 만듭니다.

• 탐색 단계: 백그라운드 explore 에이전트를 동시에 띄워 프로젝트 구조, 진입점, 컨벤션 파일(.eslintrc·pyproject.toml 등), 금지 패턴(DO NOT/NEVER 주석), 빌드·CI, 테스트 규약을 수집합니다.
• 분석 단계: bash로 디렉터리 깊이·파일 수를 세고, LSP(lsp_symbols, lsp_find_references)와 ast-grep 구조 검색으로 심볼·export·참조 중심성을 측정합니다.
• 점수화 단계: 파일 수(3x), 하위 디렉터리 수(2x), 참조 중심성(3x) 등 가중치 매트릭스로 디렉터리 점수를 계산해 15점 초과면 생성, 8~15점은 독립 도메인일 때만 생성, 8점 미만은 건너뜁니다.
• 생성/검토 단계: 루트는 OVERVIEW·STRUCTURE·CODE MAP·CONVENTIONS·ANTI-PATTERNS 등 전체 템플릿(50~150줄), 하위는 30~80줄로 작성하고 부모 문서와 중복되는 내용은 제거합니다.

--create-new(전면 재생성), --max-depth=N(탐색 깊이 제한) 옵션을 지원합니다.

이런 분께 추천

• 문서가 거의 없는 레거시/대형 저장소에 AI 에이전트를 처음 붙이려는 개발자
• 모노레포에서 패키지별로 다른 컨벤션을 에이전트에게 알려줘야 하는 팀
• 기존 CLAUDE.md / AGENTS.md가 낡아서 최신 구조로 갱신하고 싶은 메인테이너

활용 예시

1. 신규 합류 프로젝트 파악: 처음 클론한 500파일 규모 저장소에서 /init-deep을 실행하면 루트 AGENTS.md에 스택 요약·디렉터리 지도·주요 심볼 표가 정리되어 온보딩 문서 초안이 됩니다.
2. 모노레포 계층 문서화: packages/* 각각의 복잡도를 점수화해 실제로 문서가 필요한 패키지에만 AGENTS.md를 두고, 상위 문서와 중복되는 설명은 자동으로 걷어냅니다.
3. 문서 리셋: 오래된 지침이 뒤섞였을 때 /init-deep --create-new로 기존 내용을 먼저 읽어 맥락을 보존한 뒤 전부 재생성합니다.

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.