Provenance 실행 이력 추적 (태사각)

무엇을 해주나

• 에이전트(관서)들이 수행한 분배·스캔·파싱·카드 생성 등 모든 동작을 이벤트로 수집합니다.
• actor / action / target / timestamp / trace_id 스키마로 정규화해 추적 가능한 증거 체인(evidence_chain) 을 만듭니다.
• Qdrant(MCP 경유) 벡터 인덱스 + SQLite 로컬 저장을 함께 사용해 의미 검색과 장애 폴백을 지원합니다.
• trace_id, 시간 구간, 관서 단위 조회 API를 제공해 감사 패널과 롤백 지점 파악에 활용합니다.
• 실패 규칙이 명시되어 있습니다: 벡터DB 쓰기 실패 시 SQLite 캐시 후 비동기 보정, 스키마 위반 이벤트는 기록 후 폐기, 검색 타임아웃 시 최근 성공 스냅샷을 stale 표시로 반환.

이런 분께 추천

• 여러 에이전트가 협업하는 파이프라인의 실행 로그·감사 추적을 설계하는 분
• LLM 에이전트 결과가 왜 그렇게 나왔는지 재생(replay) 하고 싶은 팀
• Qdrant/SQLite 기반 관측 스택을 이미 쓰고 있거나 도입을 검토하는 인프라 담당자
• 단, 이 스킬은 저장소 자체 아키텍처(core.runtime.AgentSession, memory.taishige)를 전제하므로 그대로 쓰려면 해당 코드베이스가 필요합니다.

활용 예시

1. python skills/provenance/scripts/run_provenance.py 실행 → examples/snse_survey/provenance/에 trace.jsonl과 trace_summary.json이 생성되어 전체 파이프라인 이벤트를 확인.
2. 특정 trace_id로 조회해 어느 단계에서 산출물이 틀어졌는지 찾아 롤백 지점 결정.
3. Qdrant 장애 상황을 가정한 테스트: 이벤트가 SQLite에 캐시되고 복구 후 보정 기록되는지 검증.

이 파일의 지시를 읽고 그대로 따라서 나를 도와줘:
https://raw.githubusercontent.com/anbeime/skill/HEAD/antinet-agentteams/skills/provenance/SKILL.md

내가 원하는 것: (여기에 하고 싶은 일을 쓰세요)

클로드스킬마트에서 찾은 스킬을 설치해줘.
GitHub 저장소 anbeime/skill 의 antinet-agentteams/skills/provenance 폴더를 내 ~/.claude/skills/provenance/ 에 그대로 복사해줘.
설치가 끝나면 이 스킬로 무엇을 할 수 있는지 한 줄로 알려줘.