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AgentAutoReview — AI 앱 보안 리뷰 워크플로 스킬 7종 + 리모트 MCP(aar-mcp). /aar_review(적용 시나리오 전수 실증) · /aar_update(주간 SaaS 추적, 트리·보고서 델타 갱신) · /aar_fix(대화에서 배운 걸 규범에 반영) · /aar_explain(리뷰 결과를 큰그림·적은글씨 HTML 아티팩트로) · /aar_menu(원천 트리 항목 하나만 조사해 그 노드에 보고서를 붙임) · /aar_menutoy(SaaS 웹 메뉴를 크롤러 코드로 재현·git 이력, 주간) · /aar_sensing(Agent Auto Sensing 랭킹 세션을 가져와 리뷰하고 카드마다 완료 표시, 매주). 리뷰 발행 직전 독립 검증 서브에이전트 aar-reviewer(대상 드리프트·tier 귀속 정직성·커버리지·증거 게이트)와 대전제 감사 aar-compounder. 스킬은 한 트리(skills/)에서만 관리하고 MCP `skill('get', …)` 로 원문을 받아 쓴다. 도구는 서버측 자동 업데이트.

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AgentAutoSensing — 대상 SaaS/에이전트의 업데이트 페이지를 매일 읽어, 점검기준 33개에 걸리거나 보안상 중요한 변화를 잡아 AAR 리뷰 요청서를 만든다. 스킬 2개: /aas_scope(목표·범위 URL 자체를 탐색·갱신 — 랭킹 페이지에서 새 SaaS, 리뷰한 SaaS 마다 업데이트 페이지) · /aas_search(주어진 목표·범위를 서칭해 변화→선별→요청서). 판정은 안 한다(aar 의 몫). 기준 정본은 aar-mcp list_guidance('점검기준'). 상태는 자체 aas-mcp 저장소(aar 와 무관)·웹 https://dowmain.org/agentautosensing/.