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데이터가 입력·계산·저장·재사용 전 과정에서 유효하게 흐르는지 검증한다. 검증 대상 인벤토리 합의 → 데이터 흐름 레이어 매핑(입력→계산→적용→영속→재로드) → 임시 계측 로깅 주입 → 실행 로그/스냅샷 수집 → 의도값↔저장값↔재로드값 대조 + 데이터 품질 차원(완전성·유효성·정확성·일관성·무결성·유일성) 판정 → 검증 리포트 작성 → 임시 계측 회수. 데이터 정합성 / 무결성 / 데이터 흐름 추적 / 저장값 대조 / 입력·계산·저장 검증 / reconciliation / data integrity / 값이 제대로 반영·저장되는지 확인 키워드에서 호출. 코드 변경 후 "데이터가 제대로 들어가는지" 의심되는 모든 상황에서 사용한다.
ridsync/devoks-team-harness · ★ 1 · Data & Documents · score 61
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# verify-data-flow — 데이터 흐름 정합성 검증 데이터가 **입력 → 계산/변환 → 적용 → 영��화 → 재로드** 전 과정에서 의도대로 흐르고 저장되는지를 실측으로 검증하는 7 Phase 워크플로우. 런타임 흐름 추적(코드 계측)과 정적 무결성 검증(스키마/제약/대조)을 모두 다룬다. ## 왜 이 워크플로우인가 데이터 버그는 "값은 맞아 보이는데 어딘가에서 틀어진다"가 대부분이다. 추론만으로는 어느 레이어에서 틀어졌는지 못 짚는다. 그래서 **각 레이어에 실측 증거를 심고, 의도값과 실제 저장값을 직접 대조**한다. 계측은 검증 전용 임시 코드이므로, 끝나면 흔적 없이 회수하는 것까지가 한 사이클이다. ## 호출 방법 ``` /devoks-sdlc:verify-data-flow [target=<검증 대상 데이터/필드>] [spec=<기준 문서 경로>] [flow=<실행 시나리오>] [env=<browser|server|db|cli>] ``` **예시:** ``` /devoks-sdlc:verify-data-flow target="주문 합계·할인율·override" spec=doc/order_discount_workflow.md flow="쿠폰 적용 후 결제 완료" env=browser ``` 인자가 없어도 동작한다. Phase 0 에서 1회 확인한다. ## 추상 슬롯 (프로젝트별 사용자가 채움) | 슬롯 | 의미 | 입력 방법 | |------|------|----------| | `<TargetData>` | 검증 대상 데이터 값/필드 목록 (인벤토리) | `target` 인자 또는 Phase 0 확인 | | `<SpecSource>` | 검증 기준 — 공식/임계값/스키마/제약 정의 문서 | `spec` 인자 또는 Phase 0 확인 | | `<DataFlowLayers>` | 입력/계산/적용/영속 레이어의 코드 경로 | Phase 1 에서 코드 탐색으로 도출 | | `<PersistenceLayer>` | 최종 영속화 SSOT (DB 테이블 / localStorage / 파일 / API) | Phase 1 확인 | | `<TriggerFlow>` | 데이터를 발생시키는 실행 시나리오 | `flow` 인자 또는 Phase 0 확인 | | `<CollectionMethod>` | 로그/스냅샷 수집 방법 | `<Environment>` 에 따라 Phase 0 결정 | | `<Environment>` | 실행 환경 (`browser` / `server` / `db` / `cli`) | `env` 인자 또는 Phase 0 확인 | | `<AuditTag>` | 계측 로깅 태��� | 기본 `DATA_AUDIT` | | `<AuditMarker>` | 임시 코드 식별 마커 | 기본 `AUDIT-TEMP` | | `<VerifyCommands>` | 회수 후 검증 명령 (lint/test/build) | Phase 0 확인 | > 슬롯 값은 실행 시점에만 사용하며 SKILL.md 에 저장하지 않는다. ---