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ai-decision-log

v1.0.0 approved 오늘 업데이트
✅ Verified
⬇ 다운로드 설치 가이드↓
🤖 에이전트용 설치 명령 (curl / MCP / Claude Desktop)
▸ curl 한 줄 다운로드
curl -L -o ai-decision-log.skill   "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download?platform=ClaudeCode"
▸ MCP 도구 호출 (Skill Store MCP 등록 시)
{
  "tool": "download_skill",
  "arguments": {
    "skill_id": "45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12",
    "platform": "ClaudeCode"
  }
}
▸ Claude Desktop / Cursor MCP 설정 (1회)
{
  "mcpServers": {
    "skill-store": {
      "url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
    }
  }
}
📖 에이전트용 전체 API 가이드: /llms.txt  ·  MCP server card

ai-decision-log — AI 参与的决策一键留痕(JSONL):决策/模型/证据/人审人/时间;--report 统计模型使用与人审覆盖,无人审的决策重点标出。 适用场景:当需要AI决策留痕器能力时使用本技能;触发词:ai-decision-log。

# ai-decision-log # AI 治理

기본 정보

소유자 👤 Steven Zhao 카테고리 — 등록일 2026-10-17 최종 업데이트 2026-10-17 최신 버전 1.0.0 패키지 날짜 2026-10-17 검증 상태 approved 다운로드 수 0회 체크섬 (SHA256) 5c6ffac1d1e548bf4069aab0ed5f29560e8d77a37fbb98916afb272d8540c7d8

설치 방법

1
openclaw_skill_manager.py로 스킬을 설치합니다.
python openclaw_skill_manager.py --install ai-decision-log
2
설치 확인
python openclaw_skill_manager.py --list-installed
3
특정 버전 설치 (선택)
python openclaw_skill_manager.py --install ai-decision-log --version 1.0.0
1
스킬 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download
2
Claude Code commands 디렉터리에 배치합니다.
unzip ai-decision-log.skill -d ~/.claude/commands/ai-decision-log/
3
Claude Code에서 슬래시 커맨드로 사용합니다.
/ai-decision-log
1
Agent Skills 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download?platform=ClaudeCodeAgentSkill
2
Claude Code skills 디렉터리에 압축을 해제합니다.
unzip ai-decision-log-agent-skill-*.skill -d ~/.claude/skills/ai-decision-log/
3
Claude Code를 재시작하면 세션 시작 시 자동으로 로드됩니다. 슬래시 커맨드 없이 자연어로 사용 가능합니다.
1
Cursor 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download?platform=Cursor
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-decision-log-cursor-*.skill -d ~/.cursor/skills/ai-decision-log/
3
.cursor/mcp.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Cursor를 재시작합니다.
cat ~/.cursor/skills/ai-decision-log/cursor_mcp_config.json
1
Gemini CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download?platform=GeminiCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-decision-log-geminicli-*.skill -d ~/.gemini/skills/ai-decision-log/
3
~/.gemini/settings.json에 MCP 서버 설정을 추가하고 Gemini CLI를 재시작합니다.
cat ~/.gemini/skills/ai-decision-log/gemini_settings_snippet.json
1
Codex CLI 변환 패키지를 다운로드합니다.
curl -O https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download?platform=CodexCLI
2
압축 해제 후 영구 위치에 저장합니다.
unzip ai-decision-log-codexcli-*.skill -d ~/.codex/skills/ai-decision-log/
3
~/.codex/config.toml에 MCP 서버 설정을 추가하고 Codex CLI를 재시작합니다.
cat ~/.codex/skills/ai-decision-log/codex_config_snippet.toml
1
REST API로 스킬 패키지를 다운로드합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/download
2
에이전트 플랫폼의 skills 디렉터리에 배치합니다.
cp ai-decision-log.skill ./skills/
3
설치 가이드 API로 플랫폼별 상세 정보를 조회합니다.
GET https://aiskillstore.io/v1/skills/45b357c0-afb1-4eb1-abbe-0997397ace12/install-guide?platform=CustomAgent

보안 검증 보고서

검증 결과 APPROVED

검사 결과: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'platform_compatibility' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'requirements' (SKILL.md v2 권장)", "메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)", '정보: spec: usk/1.0 미선언 — v2 패키지로 처리됩니다. 자동 변환 및 에이전트 검색 기능을 사용하려면 USK v3로 업그레이드하세요.']

✅ 보안 위험 항목이 발견되지 않았습니다.

AI 검수 단계

검수 주체 gemini 위험도 🟡 보통 검수 요약 AI 의사결정 로그를 로컬 파일에 기록하고 보고서를 생성하는 스킬입니다. 코드는 안전하며 명시된 기능만 수행합니다.
판단 근거

스킬 메타데이터와 파이썬 코드를 분석한 결과, 다음과 같은 판단을 내렸습니다: 1. **선언된 권한과 코드 일치 여부:** 스킬 메타데이터에 `allowed-tools`로 'Read', 'Glob', 'Grep', 'Bash', 'Write', 'WebFetch'가 선언되어 있습니다. 파이썬 코드는 `Read` (증거 파일 및 JSONL 파일 읽기)와 `Write` (JSONL 파일 쓰기) 권한을 사용합니다. `Glob`, `Grep`, `Bash`, `WebFetch`는 파이썬 스크립트 내에서 직접적으로 사용되지 않습니다. 이는 스킬이 요청하는 권한이 실제 스크립트 사용보다 넓을 수 있음을 의미하지만, 현재 스크립트 자체에 보안 취약점을 유발하지는 않습니다. `risk_tier`가 'medium'으로 설정된 것은 파일 I/O 및 잠재적인 로컬 실행 가능성(Bash)을 고려한 것으로 보이며, 이는 합리적입니다. 2. **악의적 목적의 코드:** 코드에서 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등 악의적인 목적을 가진 코드는 발견되지 않았습니다. 스크립트는 명확하게 AI 의사결정을 로컬 JSONL 파일에 기록하고 보고하는 기능만을 수행합니다. 3. **선언되지 않은 외부 통신:** 코드에는 `requests`, `urllib` 등 외부 네트워크 통신을 수행하는 모듈이나 함수 호출이 전혀 없습니다. `WebFetch` 권한이 선언되었음에도 불구하고 실제 코드에서는 사용되지 않습니다. 4. **사용자 데이터 무단 수집/전송:** 스킬은 사용자로부터 입력받은 데이터를 로컬 파일에 저장하며, 어떠한 외부 서버로도 데이터를 전송하거나 무단으로 수집하는 행위는 없습니다. 5. **코드 품질:** 코드는 파이썬 표준 라이브러리만을 사용하며, 가독성이 좋고 스킬의 목적에 부합하는 기능을 명확하게 구현하고 있습니다. 정적 분석 결과에서도 'approved' 상태이며, 'red_flags_found', 'obfuscation_warnings', 'forbidden_exec_files_found' 항목 모두 비어 있습니다. 종합적으로, 이 스킬은 안전하며 명시된 기능을 충실히 수행합니다. `allowed-tools`에 선언된 일부 권한이 현재 파이썬 스크립트에서 직접 사용되지 않지만, 이는 스킬 패키지 전체의 잠재적 기능 범위를 나타낼 수 있으며, 현재 코드 자체의 보안 위험을 높이지는 않습니다. 메타데이터에 명시된 'medium' 위험 등급은 파일 시스템 접근 및 잠재적 로컬 실행 가능성을 고려할 때 적절합니다.

버전 히스토리

버전 USK v3 검증 상태 패키지 날짜 다운로드 변경사항
v1.0.0 — approved 2026-10-17 ⬇ 0 —

리뷰 & 평점

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