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## 요구사항 - Python 설치 - `gh` CLI 인증 완료 - Git 저장소 내에서 실행 ## 규칙 - 보고서 생성 후 반드시 멈추고 사용자와 충분히 논의 - 논의가 완료되고 수정 승인을 받으면 이후 모든 항목을 에이전트가 자율 실행 - 각 항목마다 **수정 → 검증 → 커밋** 순서를 반드시 지킨다 - 코드 수정 전 반드시 해당 파일 Read - 처리 완료한 코멘트는 보고서 내에서 완료 표시로 업데이트 ## 작업 순서 ### 1. PR 코멘트 수집 - `python "${SKILL_DIR}/scripts/main.py"` 실행 (`SKILL_DIR`은 이 스킬 파일이 위치한 디렉토리) - PR 없으면 사용자에게 안내 후 종료 - 코멘트 없��면 사용자에게 안내 후 종료 ### 2. 코멘트 분류 수집한 코멘트를 아래 기준으로 분류한다. **분류는 에이전트가 직접 판단한다** — Python 스크립트는 수집만 담당한다. | 분류 | 기준 | 처리 | |------|------|------| | **반영** | 버그 지적, 코드 품질 개선, 명확한 수정 제안, 타입·린트 오류 | 코드 수정 | | **보류** | 설계 방향 의견 충돌, 팀 논의 필요, 스펙 불명확 | 사용자에게 판단 위임 | | **스킵** | 단순 질문, 칭찬, 감사, 이미 반영된 내용, 봇 코멘트 | 보고서에서 제외 | **판단 원칙:** - "이렇게 바꾸세요"처럼 구체적이면 반영 - "이 방향이 맞나요?"처럼 질문형이면 보류 - 셀프 리뷰도 내용이 명확한 개선 제안이면 반영 - "이렇게 구현했습니다" 같은 단순 설명·맥락 공유는 스킵 - 같은 맥락의 코멘트 여러 개는 묶어서 하나의 작업으로 처리 - 의도가 불명확하면 보류로 분류하고 사용자에게 설명 요청 ### 3. 보고서 생성 및 저장 [STOP] 분류 결과를 바탕으로 아래 형식의 마크다운 보고서를 생성하고 저장: - 저장 위치 (하드코딩하지 말 것): 프로젝트에 보고서 저장 규약이 있으면 그 위치(예: `CLAUDE.md`·문서 구조가 지정한 보고서(reports) 폴더), 없으면 `{git 루트}/private/`를 기본값으로 쓴다(없으면 `mkdir -p`로 생성). 루트는 `git rev-parse --show-toplevel`로 판별. 파일명은 `<저장위치>/analysis-pr{N}-{YYYYMMDD}.md`. 보고서 본문 위에 아래 YAML 프론트매터를 얹는다(report 스킬과 동일 컨벤션): ```yaml --- type: analysis title: PR #{N} 코드 리뷰 project: <레포명> created: YYYY-MM-DD status: 초안 --- ``` 4단계(자율 실행) 완료 후 **같은 파일**을 Edit으로 갱신한다(프론트매터 `status`→`검토중`, 각 항목 ✅, 말미에 "처리 결과" 섹션 추가). - **반영 항목만 상세 분석** — 보류 항목은 이유만 기재, 스킵 항목은 건수만 표기 - 우선순위 기준: 버