Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/code-mapnpx skills add scroogy-dev/scroogy-agent-skills --skill code-mapgit clone --depth 1 https://github.com/scroogy-dev/scroogy-agent-skillsWhat it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00070 | $0.02913 |
| Opus 5 | $0.00035 | $0.01456 |
| Sonnet 5 | $0.00014 | $0.00583 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00291 |
Grade A, and why
code-map scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured yesterday.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 203 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
개요
소스코드를 SSoT(Single Source of Truth, 단일 진실 공급원)로 삼아, 기능별 엔트리포인트와 호출 흐름을 .ai/60_codebase/에 마크다운으로 색인합니다.
AI가 구현, 테스트, 코드 리뷰 등 코드베이스의 맥락 파악이 필요할 때 60_codebase/index.md를 진입점으로 읽고, 관련된 소스코드·도메인 지식·계약·ADR 문서를 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.
"건물·층" 비유의 2레이어 구조를 사용하며, 하나의 스킬이 두 가지 모드로 동작합니다:
--local(floor 모드): 개별 리포의.ai/60_codebase/에 코드 색인을 생성·관리--global(building 모드): 멀티 리포 환경에서 공통 도메인 지식을 통합·관리
관련 skill
- ai-workspace (권장):
.ai/디렉토리 구조를 활용합니다. 없으면.ai/60_codebase/디렉토리를 직접 생성합니다..ai/30_contract/,.ai/40_domain/,.ai/50_adr/경로의 문서가 있으면 교차 참조로 연결합니다. - context-harvest (쌍):
code-map이 소스코드(How)를 색인하는 스킬이라면,context-harvest는 소스코드 바깥의 What+Why를 수집·증류하여30_contract/,40_domain/,50_adr/문서를 생성하는 스킬입니다.context-harvest실행 후code-map --local sync를 실행하면 새로 생긴 문서를 교차 참조로 연결합니다.
참조 문서
- 공통 규칙:
.ai/10_rules/context-loading.md— 있으면 따르며, 이미 적재되어 있으면 재로딩하지 않습니다. - 스킬 고유 추가 참조:
.ai/30_contract/index.md,.ai/40_domain/index.md,.ai/50_adr/index.md— 교차 참조 연결용 (index 먼저 → 관련 파일만 선택적으로 추가 로드)
- 분리 참조 파일 (
references/— 모드 결정 후 해당 모드 파일만 읽습니다):
사용법
/code-map --local # 현재 리포의 코드 색인 생성/갱신
/code-map --global # 멀티 리포 공통 도메인 지식 통합·관리
옵션을 생략하면 사용자에게 선택을 요청합니다.
적용 대상
- Java 웹 애플리케이션 (Spring Boot, Spring MVC 등)
- Java 배치 애플리케이션 (Spring Batch, 스케줄러 등)
핵심 원칙
SSoT 원칙
- 소스코드가 SSoT이다.
.ai/60_codebase/의 문서는 소스코드에서 파생된 2차 산출물이다.- 소스코드와 문서 사이에 불일치가 발생하면 소스코드가 우선한다.
지식 프레임워크: What / How / Why
각 코드맵 문서는 3개 레이어로 구성한다:
| 레이어 | 내용 | 생성 주체 |
|---|---|---|
| What | 이 코드/모듈이 무엇인가 (엔티티 정의, 데이터 모델, API 계약) | 에이전트가 소스코드에서 자동 추출 |
| How | 어떻게 동작하는가 (호출 흐름, 의존성, 설정) | 에이전트가 소스코드 + 설정파일에서 자동 추출 |
| Why | 왜 이렇게 설계했는가 (비즈니스 판단, 아키텍처 결정, 규제 근거) | 반드시 사람이 태깅 |
- 에이전트는 Why를 자의적으로 생성하지 않는다.
.ai/내 관련 문서(계약, 도메인 명세, ADR 등)가 있으면 Why에 교차 참조 링크로 연결한다.- 관련 문서로도 설명되지 않는 설계 근거는
[WHY-NEEDED]태그로 표시하여 사람에게 요청한다.
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- yesterday First seen · 203 lines · 70 tokens per session scan A d7cac1bbab02
code-map is a skill published in the GitHub repository scroogy-dev/scroogy-agent-skills (2 stars, last pushed 9d ago), licensed Apache-2.0. It adds 70 tokens to every session and 2,913 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
brainstorming
You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior. Explores user intent, requirements and design before implementation.
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
agent-host-chat-contributions
Build and review cross-cutting agent-host chat behavior through lifecycle contributions. Use when adding turn lifecycle side effects, prompt or context injection, restored-history transformation, protocol-action observation, or when reviewing changes that add code to AgentSideEffects or AgentService.
auto-perf-optimize
Run agent-driven VS Code performance or memory investigations. Use when asked to launch Code OSS, automate a VS Code scenario, run the Chat memory smoke runner, capture renderer heap snapshots, take workflow screenshots, compare run summaries, or drive a repeatable scenario before heap-snapshot analysis.