| name | daily-work-logger |
| description | 매일 아침 업무 시작 전 어제 작업 내역을 정리하여 Daily Note에 반영.
서브 에이전트 기반 병렬 처리로 메인 컨텍스트 절약.
"어제 작업 정리해줘", "daily log", "업무 내역 정리" 등의 요청 시 자동 적용.
|
| model | sonnet |
Daily Work Logger Skill
개요
매일 아침 업무 시작 전 실행하여 어제 작성/수정된 문서들에서 업무 수행 관련 내용을 추출하고 해당 날짜의 Daily Note에 자동으로 반영하는 skill.
핵심 아키텍처
서브 에이전트 기반 병렬 처리로 메인 에이전트의 컨텍스트를 최소화합니다.
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Main Agent (Orchestrator) │
│ - 날짜 결정 (Phase 1) │
│ - 서브 에이전트 병렬 실행 (Phase 2) │
│ - 결과 수집 및 Daily Note 반영 (Phase 3) │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
┌───────────┬──────────────┼──────────────┐
│ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼
┌────────┐ ┌────────────┐ ┌────────┐ ┌────────┐
│ Sub 1 │ │ Sub 2 │ │ Sub 3 │ │ Sub 4 │
│ Vault │ │ CC+Learn │ │ Meetng │ │ Things │
│ Files │ │ (history) │ │ Notes │ │ Analzr │
└────────┘ └────────────┘ └────────┘ └────────┘
│ │ │ │
└───────────┴──────────────┼──────────────┘
▼
┌─────────────────┐
│ Daily Note 반영 │
│ (Main Agent) │
└─────────────────┘
인수 (Arguments)
| 인수 | 설명 | 기본값 |
|---|
| 날짜 | 분석할 날짜 (YYYY-MM-DD 형식) | 어제 날짜 |
사용 예시:
/daily-work-logger - 어제 날짜 분석 및 반영/daily-work-logger 2026-01-12 - 특정 날짜 분석 및 반영
경로 정보
| 항목 | 경로 |
|---|
| vault | $VAULT_ROOT/ |
| dailies | $VAULT_ROOT/notes/dailies/ |
| 미팅 노트 | notes/dailies/YYYY-MM-DD-*.md |
| 기술 문서 | 001-INBOX/, 003-RESOURCES/ |
| Codex 세션 | ~/.Codex/history.jsonl (세션 인덱스) |
실행 절차
Phase 1: 초기화 (메인 에이전트 - 순차)
- 날짜 결정 - 인수가 없으면 어제 날짜 사용
TARGET_DATE="${1:-$(date -v-1d +%Y-%m-%d)}"
NEXT_DATE=$(date -j -f "%Y-%m-%d" -v+1d "$TARGET_DATE" +%Y-%m-%d)
echo "대상 날짜: $TARGET_DATE"
- Daily Note 경로 확인
DAILY_NOTE="$VAULT_ROOT/notes/dailies/${TARGET_DATE}.md"
Phase 2: 서브 에이전트 병렬 실행 ★
중요: 아래 4개의 Task를 단일 메시지에서 동시에 호출하여 병렬 실행합니다.
각 서브 에이전트는 분석 결과를 마크다운 형식의 텍스트로 반환합니다.
비용/속도 최적화를 위해 haiku 모델을 사용합니다.
SubAgent 1: Vault Files Analyzer
Task 호출 파라미터:
| 파라미터 | 값 |
|---|
| description | "Vault 파일 분석" |
| subagent_type | "general-purpose" |
| model | "sonnet" |
프롬프트 (TARGET_DATE, NEXT_DATE 치환 필요):
당신은 Obsidian Vault 파일 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.
## 작업
{TARGET_DATE} 날짜에 생성/수정된 파일들을 분석하여 업무 관련 내용을 추출합니다.
## 경로
- Vault: $VAULT_ROOT/
- 분석 대상 디렉토리: 001-INBOX/, 003-RESOURCES/, 000-SLIPBOX/, work-log/
## 실행 단계
1. Bash로 해당 날짜에 수정된 .md 파일 찾기 (macOS 호환):
find $VAULT_ROOT -name "*.md" -type f -exec stat -f "%Sm %N" -t "%Y-%m-%d" {} \; 2>/dev/null | grep "{TARGET_DATE}" | awk '{print $2}' | grep -v "notes/dailies/"
**주의**: macOS BSD find는 `-newermt` 옵션이 다르게 동작하므로 `stat` + `grep` 조합 사용
2. 발견된 각 파일의 내용 읽기 (Read 도구 사용)
3. 업무 관련 내용 추출:
- 기술 학습 내용
- 문서 작성/수정 내용
- 프로젝트 관련 작업
## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### Vault 문서 작업
- **[파일명]**: 작업 내용 요약 (1-2줄)
(파일이 없으면 "해당 날짜에 수정된 vault 문서 없음" 반환)
SubAgent 2: Codex Sessions & Learning Analyzer (history.jsonl)
Task 호출 파라미터:
| 파라미터 | 값 |
|---|
| description | "Codex 세션 및 학습 분석" |
| subagent_type | "general-purpose" |
| model | "sonnet" |
프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):
당신은 Codex 세션 분석 및 학습 내용 추출 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.
## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 Codex 세션을 ~/.Codex/history.jsonl 파일에서 파싱하여:
1. 수행한 작업을 프로젝트별로 요약
2. 학습 관련 내용을 추출하여 분류
## 실행 단계
### 1단계: history.jsonl 파싱으로 세션 추출
Bash 도구로 python3 스크립트를 실행하여 {TARGET_DATE}에 해당하는 세션들을 추출합니다:
python3 -c "
import json, datetime, os
with open(os.path.expanduser('~/.Codex/history.jsonl')) as f:
lines = f.readlines()
target_start = datetime.datetime(int('{TARGET_DATE}'[:4]), int('{TARGET_DATE}'[5:7]), int('{TARGET_DATE}'[8:10]), 0, 0, 0).timestamp() * 1000
target_end = target_start + 86400000
sessions = {}
for line in lines:
obj = json.loads(line)
ts = obj.get('timestamp', 0)
if target_start <= ts < target_end:
sid = obj.get('sessionId', 'no-sid')
proj = obj.get('project', 'unknown')
display = obj.get('display', '').strip()
if not display:
continue
proj_name = proj.split('/')[-1] if '/' in proj else proj
if sid not in sessions:
sessions[sid] = {'project': proj_name, 'project_path': proj, 'messages': []}
sessions[sid]['messages'].append(display[:200])
for sid, info in sorted(sessions.items(), key=lambda x: x[1]['project']):
print(f'### {info[\"project\"]} (세션: {sid[:8]}...)')
for m in info['messages']:
print(f' > {m}')
print()
"
### 2단계: 결과 분석 및 정리
1단계에서 출력된 프로젝트별 세션 정보를 분석합니다.
각 프로젝트에서 수행한 작업을 user message(display) 내용으로부터 파악합니다.
- 슬래시 명령어(예: /obsidian:summarize-article)는 해당 도구 사용으로 기록
- URL이 포함된 메시지는 해당 리소스 작업으로 기록
- 일반 메시지는 작업 내용 그대로 요약
- /clear, /resume 등 세션 관리 명령어는 무시
학습 감지 기준:
- 새로운 도구, 라이브러리, API 사용 (처음 보이는 도구/명령어)
- 버그 해결 과정에서 얻은 인사이트 (문제→해결 패턴)
- 설계 결정과 그 이유
- 처음 접한 개념이나 패턴
## 에러 처리
- history.jsonl 파일 없음 → "history.jsonl 파일을 찾을 수 없음 — Codex 세션 분석 건너뜀" 반환
- 해당 날짜 세션 0건 → 아래 형식에서 각 섹션에 "없음" 표시
## 출력 형식 (마크다운으로 반환 — 반드시 아래 두 섹션 모두 포함)
### Codex 작업
- **[프로젝트명]**: 수행 작업 요약
- 세부 작업 1
- 세부 작업 2
### 학습 기록
#### 기술/도구
- **[도구명]**: 설명 (1줄)
#### 개념
- **[개념명]**: 설명 (1줄)
#### 해결방법
- **[문제]**: 해결 방법 요약
(각 하위 섹션에 해당 항목이 없으면 "없음" 표시)
SubAgent 3: Meeting Notes Analyzer
Task 호출 파라미터:
| 파라미터 | 값 |
|---|
| description | "미팅 노트 분석" |
| subagent_type | "general-purpose" |
| model | "sonnet" |
프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):
당신은 미팅 노트 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.
## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 미팅 노트를 분석하여 주요 내용을 추출합니다.
## 경로
- 미팅 노트 패턴: $VAULT_ROOT/notes/dailies/{TARGET_DATE}-*.md
## 실행 단계
1. Bash로 미팅 노트 파일 찾기:
ls $VAULT_ROOT/notes/dailies/{TARGET_DATE}-*.md 2>/dev/null
2. 발견된 각 미팅 노트 파일 읽기 (Read 도구 사용)
3. 각 미팅 노트에서 추출:
- 미팅 주제/제목 (파일명에서 추출)
- 참석자 (있는 경우)
- 주요 논의 사항
- 결정 사항 / Action Items
## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### 미팅
- **[미팅 제목]**
- 주요 논의: ...
- 결정 사항: ...
- Action Items: ...
(미팅 노트가 없으면 "해당 날짜에 미팅 노트 없음" 반환)
SubAgent 4: Things Analyzer
Task 호출 파라미터:
| 파라미터 | 값 |
|---|
| description | "Things 활동 분석" |
| subagent_type | "general-purpose" |
| model | "sonnet" |
프롬프트 (TARGET_DATE 치환 필요):
당신은 Things 3 작업 관리 분석 전문가입니다. 코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.
## 작업
{TARGET_DATE} 날짜의 Things 활동 내역(완료된 작업, 새로 추가된 작업)을 분석합니다.
## 실행 단계
1. ToolSearch 도구로 "things" 검색하여 Things MCP 도구를 로드합니다.
- 도구가 발견되지 않으면 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환
2. 완료된 작업 수집:
Things MCP의 get_logbook 도구를 호출합니다 (period="1d").
반환된 결과에서 각 작업의 제목, 프로젝트명, 영역명을 추출합니다.
3. 새로 추가된 작업 수집:
Things MCP의 get_recent 도구를 호출합니다 (period="1d").
반환된 결과에서 각 작업의 제목, 할당된 리스트/프로젝트를 추출합니다.
4. 결과를 아래 형식으로 정리합니다.
## 에러 처리
- Things MCP 도구 로드 실패 → "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환
- Things 앱 접근 불가 → "Things 데이터 접근 불가" 반환
- 항목 없음 → 해당 섹션에 "없음" 표시
## 출력 형식 (마크다운으로 반환)
### Things 활동
#### 완료된 작업
- **[작업 제목]** (프로젝트명 | 영역명)
- **[작업 제목]** (프로젝트명)
#### 새로 추가된 작업
- **[작업 제목]** → [할당된 리스트/프로젝트]
- **[작업 제목]** → Inbox
(각각 해당 항목이 없으면 "없음" 표시)
(Things MCP 미설정 시 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환)
Phase 3: 결과 통합 및 Daily Note 반영 (메인 에이전트)
-
4개 서브 에이전트 결과 수집
-
Daily Note 확인
- Read 도구로 기존 Daily Note 내용 확인
- 파일이 없으면 기본 템플릿으로 생성
-
결과 통합하여 Daily Note에 반영
Edit 또는 Write 도구를 사용하여 Daily Note에 다음 섹션 추가/업데이트:
## 작업 내역
{SubAgent 1 결과 - Vault 문서 작업}
{SubAgent 2 결과 중 "Codex 작업" 섹션}
{SubAgent 3 결과 - 미팅}
{SubAgent 4 결과 - Things 활동}
{SubAgent 2 결과 중 "학습 기록" 섹션}
- 완료 메시지 출력
{TARGET_DATE} 작업 내역이 Daily Note에 반영되었습니다.
병렬 실행 핵심 원칙
-
단일 응답에서 4개 Task 동시 호출: 메인 에이전트는 Phase 2에서 하나의 응답에 4개의 Task 도구 호출을 포함해야 합니다.
-
haiku 모델 사용: 비용과 속도 최적화를 위해 서브 에이전트는 haiku 모델을 사용합니다.
-
결과만 반환: 각 서브 에이전트는 마크다운 형식의 분석 결과 텍스트만 반환합니다.
-
메인 에이전트 역할 최소화:
- Phase 1: 날짜 계산만 수행
- Phase 2: Task 호출만 수행 (분석 로직 없음)
- Phase 3: 결과 조합 및 파일 쓰기만 수행
컨텍스트 절약 효과
| 구분 | 기존 방식 | 서브 에이전트 방식 |
|---|
| 메인 에이전트 컨텍스트 | 모든 파일 내용 로드 | 최종 결과만 수신 |
| 병렬 처리 | 불가 | 4개 작업 동시 실행 |
| 실패 격리 | 전체 실패 | 개별 서브 에이전트만 재시도 |
에러 처리
- 서브 에이전트 실패 시: 해당 섹션을 "분석 실패"로 표시하고 나머지 결과는 반영
- Daily Note 없음: 기본 템플릿으로 새로 생성
- 파일 없음: "해당 날짜에 [항목] 없음"으로 표시
- Things MCP 미설정: SubAgent 4가 "Things MCP 서버 미설정 - 건너뜀" 반환, 나머지 서브 에이전트 정상 동작
- history.jsonl 파일 없음: SubAgent 2가 "history.jsonl 파일을 찾을 수 없음 — Codex 세션 분석 건너뜀" 반환, 나머지 서브 에이전트 정상 동작
관련 Skill
learning-tracker: 학습 내용 추출 (독립 실행 전용)weekly-Codex-analytics: 주간 종합 분석project-time-tracker: 프로젝트별 시간 추적usage-pattern-analyzer: 도구 사용 패턴 분석obsidian-vault: vault 작업 기본 가이드
필수 MCP 서버
| MCP 서버 | 용도 | 등록 명령 |
|---|
| Things MCP | SubAgent 4에서 Things 활동 분석 | Codex mcp add-json -s user things '{"command":"uvx","args":["things-mcp"]}' |
참고: Things MCP 서버가 등록되어 있지 않아도 스킬은 정상 동작합니다. 해당 서브 에이전트만 "건너뜀" 처리됩니다. SubAgent 2는 ~/.Codex/history.jsonl 파일을 직접 파싱하므로 별도 MCP 서버가 필요 없습니다.
