blueprints/skills/erd/SKILL.md
PRD·도메인 설명·테이블 목록 등을 입력받아 ERD(Entity-Relationship Diagram)를 Mermaid `.mmd` 파일로 생성한다. 개념(Conceptual)·논리(Logical)·물리(Physical) 3종 ERD를 모두 지원하며, 다크 테마 + handDrawn 스타일로 출력한다. "ERD 만들어줘", "테이블 관계도", "DB 설계 시각화", "엔티티 관계 다이어그램", "데이터 모델링", "개념 ERD", "논리 ERD", "물리 ERD", "mermaid ERD", "DB 스키마 그려줘", "테이블 설계" 등의 요청에 트리거한다.
npx skillsauth add dev-goraebap/skills erdInstall this skill globally with one command. Works with Claude Code, Cursor, and Windsurf.
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references/ 디렉토리에 HR 플랫폼 도메인의 완성 예제 3종이 있다. ERD 생성 시 해당 수준의 레퍼런스를 읽고 구조·문법·스타일링을 그대로 따른다.
| 수준 | 파일 | 설명 |
|------|------|------|
| Conceptual | conceptual-erd-example.mmd | 엔티티 + 관계만, 속성 없음 |
| Logical | logical-erd-example.mmd | 한글 속성명 + 추상 타입 + PK/FK |
| Physical | physical-erd-example.mmd | 영문 컬럼명 + DB 종속 타입 + 인덱스 |
| 수준 | 엔티티 | 속성명 | 타입 | PK/FK | 인덱스/DDL | 관계 라벨 |
|------|--------|--------|------|-------|-----------|----------|
| Conceptual | O | X | X | X | X | 한글 동사 |
| Logical | O | 한글 | 추상 (Long, String, Enum 등) | O | X | 한글 동사 |
| Physical | O | 영문 snake_case | DB 종속 (BIGINT, VARCHAR(50) 등) | O | O | 영문 동사 |
추상 타입 목록 (논리 ERD 전용): Long, String, Int, Float, Boolean, Date, DateTime, Text, Enum
사용자가 제공할 수 있는 입력 형태:
.md, .pdf, .txt 등 — PRD, 요구사항 정의서, 테이블 목록).mmd — 수정/확장 요청)사용자가 수준을 명시하지 않으면 질문한다:
"어떤 수준의 ERD를 원하시나요? 개념(엔티티+관계만), 논리(속성+타입 포함), 물리(DB 컬럼+인덱스 포함) 중 선택해주세요."
---
config:
theme: dark
look: handDrawn
layout: elk
---
erDiagram
direction BT
엔티티정의들...
관계정의들...
엔티티:::클래스 적용들...
classDef 정의들...
순서가 중요하다: 엔티티 → 관계 → 클래스 적용 → classDef 정의 순으로 작성해야 스타일이 제대로 적용된다.
Mermaid ER 다이어그램의 속성 순서는 고정이다:
type name [PK|FK|UK] ["comment"]
PK, FK, UK, 복합은 PK, FK (선택)코멘트가 없더라도 빈 문자열 ""을 넣어 형식을 통일한다.
예시 (논리):
Long 직원ID PK ""
String 이름 "NN"
Enum 재직상태 "NN"
예시 (물리):
BIGINT employee_id PK "AUTO_INCREMENT"
VARCHAR(50) name "NN"
TIMESTAMP created_at "NN, DEFAULT NOW()"
개념 ERD에서는 엔티티 블록을 비워둔다:
직원 :::blue {
}
엔티티A||--o{엔티티B:"관계동사"
| 카디널리티 | Mermaid 표기 |
|-----------|-------------|
| 1:1 | \|\|--\|\| |
| 1:N | \|\|--o{ |
| N:1 | }o--\|\| |
| N:M | }o--o{ |
| 0..1 | \|\|--o\| |
엔티티별로 고유 색상을 부여한다. 아래 15색 팔레트를 기본으로 사용하고, 엔티티가 더 많으면 색상을 추가한다.
classDef blue stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#5b6ef5,fill:#1a2040,color:#a4b0ff
classDef teal stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#2dd4bf,fill:#0d2926,color:#7eecd8
classDef gold stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#f0c040,fill:#2a2408,color:#f5d87a
classDef green stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#4ade80,fill:#0f2518,color:#8aedb3
classDef orange stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#fb923c,fill:#2a1a0d,color:#fdb97a
classDef red stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#f87171,fill:#2a1414,color:#fba4a4
classDef purple stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#e879f9,fill:#1f0e2a,color:#f0a8fc
classDef lime stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#a3e635,fill:#1a2408,color:#c4ee7a
classDef slate stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#94a3b8,fill:#1a1e24,color:#b8c4d4
classDef cyan stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#67e8f9,fill:#0e2428,color:#9ef0fb
classDef amber stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#fbbf24,fill:#2a2208,color:#fcd76a
classDef pink stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#f472b6,fill:#2a1020,color:#f9a4d0
classDef indigo stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#818cf8,fill:#181a30,color:#b0b8fb
classDef violet stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#a78bfa,fill:#1e1630,color:#c8b4fc
classDef sky stroke-width:1px,stroke-dasharray:none,stroke:#38bdf8,fill:#0e1e2a,color:#7ed4fb
색상 구성 원칙:
.mmd 파일을 생성한다
./design/, ./docs/, 현재 디렉토리)"사용자 피드백에 따라 수정한다:
사용자가 수준 전환을 요청하면 기존 ERD를 기반으로 변환한다:
.mmd 파일{프로젝트명}-{수준}-erd.mmd (예: hr-platform-logical-erd.mmd)erDiagram만 포함testing
도메인 일반 패턴을 강의 모드로 가르치는 인지과학 기반 학습 스킬. AI가 가상 도메인 전문가(선생님) 역할을 하고 사용자가 학생으로 낯선 도메인을 차근차근 배운다. 메뉴로 시작해서 페이즈를 골라 잠수 → 능동 회상 Q&A → 자기 설명(Feynman) 순서로 진행. Dunlosky 메타분석 기반 인지과학 8원칙(Cognitive Load, Practice Testing, 정교화 질문, Self-Explanation, Schema 연결, Dual Coding, Desirable Difficulty, 분산 학습)을 본문에 명시 적용. 도메인의 법령·산업 표준·인증을 학습 본문에 정식 통합 (출처 인용이 아니라 학습 대상). AI가 판단해 보편적이고 자료 풍부한 도메인은 자료 요청 없이 진행, 좁고 깊은 도메인일 때만 사용자에게 자료 있는지 묻기. 산출물은 학습 노트 스타일 (진도 체크박스 + 페이즈별 일관 구조 + 출처 링크). 페르소나 강요 없이 보편 액터 표현("사원 A", "관리자 A"). bigpicture의 이전 단계로 작동하거나 단독 사용 가능. Triggers — "도메인 학습", "낯선 도메인 가르쳐줘", "이 산업 어떻게 굴러가요", "선생님 모드", "1:1 강의", "도메인 입문", "도메인 일반 패턴", "HR 플랫폼이 뭔지", "이커머스 흐름", "domain classroom", "/domain-classroom".
development
빅픽처 이벤트스토밍의 1:1 분석 도구. 학습 단계(domain-classroom)에서 머리에 박힌 도메인 일반 패턴을 클라이언트 시스템에 매핑해 빅픽처 산출물(시간순 도메인 이벤트·페이즈·액터·외부시스템·핫스팟·피벗)을 누적한다. domain-classroom의 학습 노트(docs/learning-notes/{도메인}- classroom.md)와 클라이언트 자료(RFP·요구사항정의서·기존 시스템 스키마)를 입력으로 받아 페이즈 단위로 진행. 페르소나·서사 없는 분석 톤. 도메인 이벤트 판별 4기준(도메인 전문가 관심·비즈니스 상태 변화·법적 의미·다른 흐름 트리거)을 명시 적용해 UI/Telemetry 이벤트 혼입 방지. 이벤트는 한국어 자연어 + Code Identifier 이중 표기. 핫스팟에 ID·답할 위치·확신도 태그 부여. 산출물은 docs/eventstorming.md 단일 파일로 시작, 후속 단계 스킬(process-modeling·software-design)이 추가될 때 폴더로 자연 분기. Initial/Update/Cycle 모드 지원 — 코드 작성 후에도 다시 사이클 가능. Triggers — "빅픽처", "빅픽처 만들어줘", "이벤트스토밍", "도메인 이벤트 정리", "Big Picture EventStorming", "페이즈 매핑", "도메인 산출물 정리", "/bigpicture".
data-ai
빅픽처 이벤트스토밍의 1:1 학습 친화 변형. 그룹 워크샵에서 도메인 전문가가 던지는 이벤트를 받아 적는 대신, AI가 가상 도메인 전문가 역할을 하고 사용자가 학습자로 1:1 인터뷰하며 빅픽처를 누적한다. 산출물(시간순 도메인 이벤트·액터· 외부시스템·핫스팟·피벗)은 빅픽처 이벤트스토밍과 거의 동일하지만, 한 보드에 한 번에 펼치는 방식이 아니라 **한 액터·한 챕터씩 시간순 서사로 누적**한다. 각 장면마다 "왜 이게 필요한가?" 설명을 곁들여 학습자가 따라올 수 있게 한다. RFP·요구사항정의서·기존 도메인 자료를 입력으로 받거나, 자료가 없으면 AI 사전 리서치(보편 사례·법령·산업 표준)로 보충해 진행. 페르소나 시점의 챕터 단위 (5~7개 장면) + 확신도 태그 [확실/일반론/추측]로 검증 지점 명시 + 사용자 인터랙션 + 액터 전환으로 빅픽처를 점진적으로 채운다. 산출물 저장은 옵셔널 — 이해 자체가 목적이다. Triggers — "낯선 도메인 이해", "도메인 차근차근 알려줘", "1:1 빅픽처", "솔로 이벤트스토밍", "RFP 분석", "비즈니스 흐름 이해", "액터 시나리오", "신규 프로젝트 도메인 파악", "빅픽처 스토리타임", "bigpicture storytime", "/bigpicture-storytime".
databases
PostgreSQL DB에 직접 접근하는 스킬. DB 조회, 테이블 구조 확인, 데이터 검증이 필요할 때 사용한다. Node.js 스크립트로 직접 연결하며 접속 정보는 환경변수 또는 credentials 파일에서 읽는다. "postgres 조회", "DB 확인", "테이블 구조", "pg-query", "쿼리 실행", "데이터 검증", "PostgreSQL 접속" 같은 요청에 트리거한다.