code-analysis — community code-analysis, StockAsset, community, ide skills, Claude Code, Cursor, Windsurf

v1.0.0
GitHub

About this Skill

Perfect for Code Review Agents needing advanced static analysis capabilities for Python codebases. StockAsset - google ai studio

Junghyun99 Junghyun99
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Updated: 3/5/2026

Agent Capability Analysis

The code-analysis skill by Junghyun99 is an open-source community AI agent skill for Claude Code and other IDE workflows, helping agents execute tasks with better context, repeatability, and domain-specific guidance.

Ideal Agent Persona

Perfect for Code Review Agents needing advanced static analysis capabilities for Python codebases.

Core Value

Empowers agents to identify potential bugs, logic errors, and design flaws in code using GitHub issues, covering aspects like boundary condition checks, type mismatches, and exception handling, all leveraging Glob for file collection and Read for content analysis.

Capabilities Granted for code-analysis

Automating code reviews for Python projects
Identifying and reporting logic errors and bugs in codebases
Improving code quality by detecting design and architecture issues

! Prerequisites & Limits

  • Requires access to the code directory or files
  • Limited to analyzing Python code
  • Needs GitHub integration for issue registration
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code-analysis

Install code-analysis, an AI agent skill for AI agent workflows and automation. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf with one-command setup.

SKILL.md
Readonly

코드 분석 및 GitHub 이슈 등록

지정된 디렉토리 또는 파일을 분석하여 문제점, 모호한 점, 개선이 필요한 사항을 식별하고 각각을 GitHub 이슈로 등록합니다.

실행 절차

1단계: 분석 대상 확인

  • 인자가 없으면 사용자에게 분석 대상 경로를 질문
  • 지정된 경로의 파일 목록 수집 (Glob 사용)
  • 각 파일의 전체 내용 읽기 (Read 사용)

2단계: 코드 분석

아래 관점에서 문제점을 식별합니다. 억지로 문제를 찾지말고 문제가 없다면 없다고 출력하고 진행을 종료합니다.:

2-1. 버그 및 로직 오류

  • 경계 조건 누락 (빈 리스트, None, 0 나누기 등)
  • 타입 불일치 또는 잘못된 타입 가정
  • 예외 처리 누락 또는 잘못된 예외 처리
  • 잘못된 조건문, off-by-one 에러

2-2. 설계 및 아키텍처

  • Clean Architecture 위반 (core → infra 의존)
  • 인터페이스 미구현 또는 불완전한 구현
  • 과도한 결합 (tight coupling)
  • 단일 책임 원칙(SRP) 위반

2-3. 모호한 코드

  • 의도가 불분명한 매직 넘버 또는 하드코딩 값
  • 이름만으로 역할을 파악하기 어려운 변수/함수
  • 주석과 실제 동작이 불일치하는 코드
  • 복잡한 조건문이나 중첩 로직

2-4. 누락된 기능 및 미완성 코드

  • TODO, FIXME, HACK, XXX 주석
  • 빈 구현체 (pass, NotImplementedError)
  • 테스트가 없는 핵심 로직

2-5. 유지보수성

  • 중복 코드
  • 과도하게 긴 함수 (50줄 이상)
  • 깊은 중첩 (3단계 이상의 if/for)
  • 사용되지 않는 import, 변수, 함수

3단계: 분석 결과 정리

발견된 각 문제를 다음 형식으로 정리합니다:

- 제목: 간결한 한줄 요약
- 파일: 해당 파일 경로
- 위치: 라인 번호 또는 함수명
- 심각도: Critical / Warning / Suggestion
- 카테고리: Bug / Design / Ambiguous / Missing / Maintenance
- 설명: 문제의 상세 내용과 왜 문제인지 설명
- 제안: 개선 방향 또는 수정 방안

4단계: 사용자 확인

  • 발견된 전체 문제 목록을 요약 테이블로 출력
  • 사용자에게 이슈로 등록할 항목을 확인 요청
  • 사용자가 선택한 항목만 이슈로 등록 (전체 등록도 가능)

5단계: GitHub 이슈 등록

gh cli를 사용하기 위해 curl로 gh cli 설치 버전을 확인하고 미설치시 아래에서 다운로드한다.

curl -fsSL https://github.com/cli/cli/releases/download/version

각 문제를 개별 GitHub 이슈로 생성합니다:

bash
1gh issue create \ 2 --title "[카테고리] 제목" \ 3 --body "본문" \ 4 --label "라벨"

이슈 본문 형식

markdown
1## 문제 설명 2{설명} 3 4## 위치 5- **파일**: `{파일 경로}` 6- **위치**: {라인 번호 또는 함수명} 7 8## 심각도 9{Critical / Warning / Suggestion} 10 11## 제안 12{개선 방향 또는 수정 방안} 13 14--- 15_이 이슈는 코드 분석 스킬에 의해 자동 생성되었습니다._

라벨 매핑

카테고리라벨
Bugbug
Designdesign
Ambiguousclarification
Missingenhancement
Maintenancemaintenance
  • 라벨이 존재하지 않으면 라벨 없이 생성합니다 (--label 옵션 생략)
  • 심각도가 Critical이면 추가로 priority: high 라벨을 시도합니다

6단계: 결과 보고

출력 형식

## 코드 분석 결과

### 분석 대상
- 경로: {분석 대상 경로}
- 파일 수: {N}개

### 발견된 문제

| # | 심각도 | 카테고리 | 파일 | 제목 |
|---|--------|---------|------|------|
| 1 | Critical | Bug | src/core/analyzer.py | ... |
| 2 | Warning | Design | src/infra/broker.py | ... |

### 등록된 이슈

| # | 이슈 번호 | 제목 | URL |
|---|----------|------|-----|
| 1 | #12 | [Bug] ... | https://github.com/.../issues/12 |
| 2 | #13 | [Design] ... | https://github.com/.../issues/13 |

### 요약
- 총 {N}개 문제 발견 (Critical: {n}, Warning: {n}, Suggestion: {n})
- {M}개 이슈 등록 완료

주의사항

  • 분석은 읽기 전용으로 수행하며, 코드를 수정하지 않습니다
  • .env 파일은 분석 대상에서 제외합니다
  • 이슈 등록 전 반드시 사용자 확인을 받습니다
  • 동일한 문제가 이미 이슈로 등록되어 있는지 gh issue list로 확인 후 중복 방지
  • 한 번에 너무 많은 이슈를 등록하지 않도록 10개 초과 시 사용자에게 분할 등록 제안

FAQ & Installation Steps

These questions and steps mirror the structured data on this page for better search understanding.

? Frequently Asked Questions

What is code-analysis?

Perfect for Code Review Agents needing advanced static analysis capabilities for Python codebases. StockAsset - google ai studio

How do I install code-analysis?

Run the command: npx killer-skills add Junghyun99/StockAsset/code-analysis. It works with Cursor, Windsurf, VS Code, Claude Code, and 19+ other IDEs.

What are the use cases for code-analysis?

Key use cases include: Automating code reviews for Python projects, Identifying and reporting logic errors and bugs in codebases, Improving code quality by detecting design and architecture issues.

Which IDEs are compatible with code-analysis?

This skill is compatible with Cursor, Windsurf, VS Code, Trae, Claude Code, OpenClaw, Aider, Codex, OpenCode, Goose, Cline, Roo Code, Kiro, Augment Code, Continue, GitHub Copilot, Sourcegraph Cody, and Amazon Q Developer. Use the Killer-Skills CLI for universal one-command installation.

Are there any limitations for code-analysis?

Requires access to the code directory or files. Limited to analyzing Python code. Needs GitHub integration for issue registration.

How To Install

  1. 1. Open your terminal

    Open the terminal or command line in your project directory.

  2. 2. Run the install command

    Run: npx killer-skills add Junghyun99/StockAsset/code-analysis. The CLI will automatically detect your IDE or AI agent and configure the skill.

  3. 3. Start using the skill

    The skill is now active. Your AI agent can use code-analysis immediately in the current project.

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