MCP HubMCP Hub
스킬 목록으로 돌아가기

dissolve-form

pjt222
업데이트됨 Yesterday
7 조회
17
2
17
GitHub에서 보기
기타general

정보

`dissolve-form` 스킬은 핵심 기능을 보존하면서 경직되고 석회화된 시스템 구조를 통제된 방식으로 해체합니다. 이 스킬은 기술 부채가 모든 진전을 차단하거나 점진적 변경이 불가능한 상황, 일반적으로 `assess-form` 평가가 PREPARE 또는 CRITICAL 결과를 반환한 후에 사용됩니다. 이 과정은 시스템을 재구성하기 전에 유연화하기 위해 경직성 매핑, 안전한 분해 및 지식 추출을 포함합니다.

빠른 설치

Claude Code

추천
기본
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
플러그인 명령대체
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git 클론대체
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/dissolve-form

Claude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요

문서

化形

有控而拆僵固之系統結構——化石化之架構、累積之技術債、組織之僵——同時存其核心能力(「成蟲盤」),以為新形之種。

適用時機

  • 形態評估(見 assess-form)將系統分為 PREPARE 或 CRITICAL(太僵固不可直接變形)
  • 系統石化至漸變不可能
  • 技術債累積至阻所有前進
  • 組織結構僵固至不能適新要求
  • adapt-architecture 前,現形須先軟化方可重塑
  • 遺留系統退役,於關停前須萃其價值

輸入

  • 必要:示高僵固之形態評估(由 assess-form
  • 必要:須存之核心能力之辨(成蟲盤)
  • 選擇:目標形態(化後當現之形,或尚未知)
  • 選擇:化解之時限與約束
  • 選擇:相關方對具體元件之關切
  • 選擇:先前化解之嘗試及其結果

步驟

步驟一:辨成蟲盤

於生物變態中,成蟲盤為毛蟲內之細胞群,存於化解之中而後成蝴蝶之器官。辨必須存之核心能力。

  1. 編現系統所供每項能力之目錄:
    • 面向使用者之功能
    • 數據處理函數
    • 與外部系統之整合點
    • 嵌於代碼/流程之機構知識
    • 業務規則(常隱而未錄)
  2. 分每能力:
    • 成蟲盤(必存):核心業務邏輯、關鍵整合、不可替代之數據
    • 可替組織(可重建):UI、基礎設施、標準算法
    • 壞死組織(不當存):已不存之錯誤之變通、已死系統之相容墊、無人用之功能
  3. 萃成蟲盤為可攜形式:
    • 明錄業務規則(或僅存於代碼注釋或口耳之中)
    • 萃關鍵算法為獨立且已測之模組
    • 以格式無關之表示導出關鍵數據
    • 錄整合合約及其實際(非文檔之)行為

預期: 能力之清晰清單,分為核心(存)、可替(重建)、壞死(棄)。核心能力於化解始前萃為可攜之形。

失敗時: 成蟲盤之辨不確(相關方對核心者之判有歧)時,寧多存。所萃寧多於所需——化解後棄之易;失之則每不可復。

步驟二:繪化解序

定結構元素化解之序——先外層,後核心。

  1. 依依賴深度排序:
    • 第一層(最外):無依賴者之元件——除之無破
    • 第二層:依賴者僅為第一層之元件(已化解者)
    • 第三層:具深依賴之元件——除之須謹慎管介面
    • 第 N 層(核心):承載之元件,一切所依——最後化解
  2. 每層定:
    • 化解者何(除、退役、存檔)
    • 代之者何(新元件、無、或暫時樁)
    • 為餘層須保之介面為何
    • 此層化解後,如何驗系統仍運作
  3. 建化解檢查點:
    • 每層後,餘系統須測並驗其運作
    • 每檢查點為可暫停之穩定狀態
    • 若某層之化解致意外破,由前檢查點恢復
Dissolution Sequence (outside in):
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Layer 1: Dead features, unused integrations, orphaned code      │
│          → Remove. Nothing depends on these.                    │
│                                                                 │
│ Layer 2: Replaceable UI, standard infrastructure                │
│          → Replace with modern equivalents or stubs             │
│                                                                 │
│ Layer 3: Business logic wrappers, data access layers            │
│          → Extract imaginal discs, then dissolve                │
│                                                                 │
│ Layer 4 (core): Load-bearing structures, data stores            │
│          → Dissolve last, with full replacement ready           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘

預期: 依層序之化解序,每步皆安(檢查點已驗)且可逆(前檢查點可復)。最關鍵之元件於團隊經驗與信心最足時最後化解。

失敗時: 依賴映射示循環依賴(A 依 B、B 依 A)時,循環須先破,序化方可行。於 A 與 B 之間引介面,破循環,後續行之。

步驟三:行介面考古

於化解僵結構前,掘並錄其實際介面——非文檔所述,乃實際所用。

  1. 儀器化現介面:
    • 錄每介面之每次呼叫、消息、數據交換
    • 運行至少一完整業務週期(日、週、月——視其相關)
    • 捕實際負載之形,非僅文檔之模式
  2. 對比實際與文檔之行為:
    • 何文檔介面從未被呼叫?(第一層化解之候)
    • 何未文檔之介面活躍於用?(隱依賴——必存或明確替之)
    • 實際流量揭示之邊角,文檔未提者何?
  3. 由實際行為建介面合約:
    • 此合約為任何替代之規格
    • 含輸入輸出之實例
    • 錄錯誤處理之行為(實際所為,非應為)

預期: 經驗導出之介面合約,準確表系統實際之通信方式,含未文檔之行為與隱依賴。

失敗時: 儀器化過於侵入(影響性能或需代碼變)時,抽樣流量代全捕。業務週期過長不待時,以現有數據佐以相關方之訪談(「何情況下何呼何」)。

步驟四:行有控之化解

系統化除結構元素,同時保成蟲盤之活。

  1. 自第一層始(最外,無依賴者):
    • 除死功能與未用之代碼
    • 存檔(勿刪)以備參考
    • 驗:系統仍過所有測試,無運行期錯誤
  2. 逐層推進:
    • 每化解之元件: a. 驗成蟲盤已萃(步驟一) b. 裝替代或樁(若餘依賴者) c. 除該元件 d. 行驗證套件 e. 監意外之副作用
    • 每檢查點:錄當前系統狀態,驗運作狀況
  3. 治化解阻力:
    • 某些元件抗化解(隱依賴浮現)
    • 除時致意外破時: a. 自檢查點恢復 b. 查隱依賴 c. 加之入介面考古(步驟三) d. 為此依賴建明樁 e. 重試化解
  4. 追化解進度:
    • 餘者對化解者
    • 成蟲盤萃出並驗其可攜
    • 意外依賴發現並處之

預期: 非核心結構之系統化、已驗之化解。每層後,餘系統更小、更簡,仍運作。成蟲盤以可攜形式存。

失敗時: 化解致級聯失敗時,層序有誤——隱依賴深於所期。停、復、重繪依賴、重序之。化解揭成蟲盤較所期複雜時,為該能力分配多萃時。

步驟五:備重建之基

化解後,餘系統當為最小可行核心加所萃成蟲盤,已備重建。

  1. 評化解後之狀態:
    • 何餘?(最小運作核心 + 所萃能力)
    • 餘系統可維乎?(團隊能解且能改之)
    • 所有成蟲盤可取並驗乎?(可攜、已測、已錄)
  2. 建重建清單:
    • 列每成蟲盤及其合約、數據、測試套件
    • 定重建之目標架構(或標為「待定」)
    • 辨缺口:部分萃出或質量有虞之能力
  3. 交接至重建:
    • 目標形已知:以最小核心為起點進 adapt-architecture
    • 目標形未知:於最小核心上運作,同時設計目標
    • 無論何,系統今足以柔,可供重塑

預期: 最小、可維、所萃能力已明錄之系統。基底乾淨,備以任何所擇形式重建。

失敗時: 化解後系統較所期不可維時,某應存之核心結構被化解。查成蟲盤清單——若某關鍵能力缺,或可由存檔復之。最小核心過於最小而不能運作時,某「可替組織」實為核心——自檢查點復之。

驗證

  • 成蟲盤已辨、已萃、以可攜形式驗之
  • 化解序分層,由最外(無依賴)至核心
  • 介面考古捕實際(非僅文檔)之行為
  • 每化解層皆有已驗之檢查點
  • 化解中無核心能力失
  • 化解後系統為最小、可維、運作
  • 重建清單錄所萃能力與缺口

常見陷阱

  • 化而不萃:於核心能力萃出前即除僵元件,毀不可替代之知識。恆先萃成蟲盤
  • 信文檔而不觀:文檔介面常與實際行為異。介面考古(步驟三)示真實;文檔示意圖
  • 先化核心:於依賴者化解前即除承載結構,致級聯失敗。恆自外而內
  • 全部化解:化解一切以自零重建似清潔,然失機構知識、實戰所磨之邊角處理、運作連續性。存成蟲盤
  • 化解為懲:無重建計而「因其不佳」化解系統致真空。化解為重建之備,非其本身為目的

相關技能

  • assess-form — 辨僵固並觸發化解之前置評估
  • adapt-architecture — 化解後之重建技能
  • repair-damage — 需針對性修復而非全面化解之系統
  • build-consensus — 大化解前立共識以防團隊裂
  • decommission-validated-system — 受管制系統之正式退役流程
  • conduct-post-mortem — 事後分析與化解共其調查之嚴謹

GitHub 저장소

pjt222/agent-almanac
경로: i18n/wenyan-lite/skills/dissolve-form
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams

연관 스킬

llamaguard

기타

LlamaGuard는 폭력 및 혐오 발언 등 6가지 안전 범주에서 LLM 입력과 출력을 조정하기 위한 Meta의 70-80억 파라미터 모델입니다. 94-95% 정확도를 제공하며 vLLM, Hugging Face 또는 Amazon SageMaker를 사용해 배포할 수 있습니다. 이 기술을 사용하여 AI 애플리케이션에 콘텐츠 필터링 및 안전 가드레일을 손쉽게 통합하세요.

스킬 보기

cost-optimization

기타

이 Claude Skill은 리소스 적정화, 태깅 전략, 지출 분석을 통해 개발자들이 클라우드 비용을 최적화할 수 있도록 지원합니다. AWS, Azure, GCP에서 클라우드 비용을 절감하고 비용 거버넌스를 구현하기 위한 프레임워크를 제공합니다. 인프라 비용을 분석하거나, 리소스를 적정화하거나, 예산 제약을 충족해야 할 때 사용하세요.

스킬 보기

quantizing-models-bitsandbytes

기타

이 스킬은 bitsandbytes를 사용하여 LLM을 8비트 또는 4비트 정밀도로 양자화하며, 최소한의 정확도 손실로 50-75%의 메모리 감소를 달성합니다. 제한된 GPU 메모리에서 더 큰 모델을 실행하거나 추론을 가속화하는 데 이상적이며, INT8, NF4, FP4와 같은 형식을 지원합니다. 이 스킬은 HuggingFace Transformers와 통합되어 QLoRA 학습 및 8비트 옵티마이저를 가능하게 합니다.

스킬 보기

dispatching-parallel-agents

기타

이 Claude Skill은 3개 이상의 독립적인 문제를 동시에 조사하고 해결하기 위해 다중 에이전트를 배치합니다. 공유 상태나 의존성 없이 해결 가능한 무관련 장애 시나리오에 맞게 설계되었습니다. 핵심 기능은 병렬 문제 해결로, 각 독립 문제 영역마다 하나의 에이전트를 할당하여 효율성을 극대화합니다.

스킬 보기