일반적인 모범 사례 체크리스트가 아닌, 전체 코드베이스에 대한 철저하고 인용성 있는 기술 부채 감사를 만들어주는 Claude Code 스킬입니다.

그게 전체 인터페이스입니다. 어떤 저장소에서든 실행하고, TECH_DEBT_AUDIT.md에서 파일 인용된 결과, 심각성, 노력 추정치, 그리고 실제로 고쳐야 할 항목에 대한 순위 목록이 나와서 돌아오세요.

왜 이런 게 존재하는가

LLM으로 생성된 코드 검토는 예측 가능한 방식으로 실패합니다: 일반적인 휴리스틱과 패턴 매칭을 하고, 명백한 발견을 실제 코드에 근거하지 않고 드러내며, 아무도 행동하지 않는 포괄적인 느낌의 결과물을 만듭니다. 그 결과는 아무도 두 번 열지 않는 탭입니다.

이 기술은 실패 모드를 피하는 데 있어 자기주장이 강합니다. 세 가지 설계 선택이 대부분의 역할을 합니다:

판단 전에 강제적인 방향성. 프로토콜은 모델이 매니페스트를 읽고, 디렉터리 구조를 매핑하며, git Churn을 분석하고, 의견을 형성하기 전에 아키텍처의 정신적 모델을 작성하도록 요구합니다. 1단계는 선택 사항이 아닙니다. 맥락 없는 발견은 분위기일 뿐입니다.

모든 발견에 대한 라인 인용 파일 작성. 인용문이 없는 발견은 반증 불가능하며, 반증 불가능한 발견은 수정되지 않습니다. 이 기술은 "코드가 일반적으로…

tech-debt-audit

A Claude Code skill that produces a thorough, citable tech debt audit of your entire codebase — not a generic best-practices checklist.

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That’s the whole interface. Run it in any repo, get back TECH_DEBT_AUDIT.md with file-cited findings, severity, effort estimates, and a ranked list of what to actually fix.

Why this exists

LLM-generated code reviews fail in a predictable way: they pattern-match against generic heuristics, surface obvious findings without grounding them in the actual code, and produce comprehensive-feeling output that nobody acts on. The result is a tab nobody opens twice.

This skill is opinionated about avoiding that failure mode. Three design choices do most of the work:

Forced orientation before judgment. The protocol requires the model to read the manifest, map the directory structure, analyze git churn, and write a mental model of the architecture before it forms any opinions. Phase 1 isn’t optional. Findings without context are vibes.

File:line citations on every finding. A finding without a citation is unfalsifiable, and unfalsifiable findings don’t get fixed. The skill rejects vague claims like “the code generally…” and requires path/to/file.ext:LINE on every concrete finding.

A required “looks bad but is actually fine” section. This is the single biggest separator between a real audit and a checklist regurgitation. Forcing the model to surface calls it considered making and chose not to is what catches shallow analysis. If that section comes back empty, the audit didn’t look hard enough.

The skill also explicitly forbids recommending rewrites, forbids padding categories with filler, and produces a persistent artifact (TECH_DEBT_AUDIT.md) you can commit and track over time.

Why not the built-in Claude Code skills?

Claude Code ships several skills that touch this space. None of them do what a debt audit needs to do.

What this skill adds:

• Whole-repo scope across the nine dimensions that actually matter for debt: architectural decay, consistency rot, type & contract debt, test debt, dep & config debt, performance & resource hygiene, error handling & observability, security hygiene, and documentation drift.