session-wrap

# /session-wrap 스킬 ## 파이프라인 개요 ``` 입력: /session-wrap [--dry-run] [--skip-docs] [--skip-learning] [--skip-scout] [--skip-followup] [Phase 0] 컨텍스트 수집 ├─ git diff --stat (이번 세션 변경사항) ├─ ~/.claude/homunculus/observations.jsonl (최근 관찰) └─ /tmp/session-wrap/context.md 생성 [Phase 1] 병렬 4개 subagent (Explore, sonnet) ├─ doc-updater → 문서 업데이트 필요 곳 탐지 ├─ automation-scout → 반복 패턴 발견 + 스킬 후보 제안 ├─ learning-extractor → 배운 점 추출 (instinct 후보) └─ followup-suggester → 다음 작업 제안 [Phase 2] 순차 1개 subagent (Explore, sonnet) └─ duplicate-checker → Phase 1 결과 중복 제거 + 카테고리 분류 [Phase 3] AskUserQuestion으로 사용자 선택 [Phase 4] 선택된 항목만 실행 [Phase 5] 리포트 출력 + session-wrap-followups.md 기록 ``` ## 파라미터 파싱 사용자 입력에서 다음을 추출: | 파라미터 | 기본값 | 설명 | |---------|--------|------| | --dry-run | false | 탐지만 수행, 실행하지 않음 (Phase 3에서 중단) | | --skip-docs | false | doc-updater subagent 생략 | | --skip-learning | false | learning-extractor subagent 생략 | | --skip-scout | false | automation-scout subagent 생략 | | --skip-followup | false | followup-suggester subagent 생략 | ## Phase 0: 컨텍스트 수집 세션 중 변경사항과 관찰 데이터를 수집하여 subagent에 전달할 컨텍스트를 구성한다. ```bash # 1. Git 변경사항 수집 (git repo인 경우만) WORK_DIR=$(pwd) if git -C "$WORK_DIR" rev-parse --is-inside-work-tree 2>/dev/null; then git -C "$WORK_DIR" diff --stat HEAD~5..HEAD > /tmp/session-wrap/git-changes.txt 2>/dev/null || true git -C "$WORK_DIR" diff --name-only HEAD~5..HEAD > /tmp/session-wrap/changed-files.txt 2>/dev/null || true git -C "$WORK_DIR" log --oneline -10 > /tmp/session-wrap/recent-commits.txt 2>/dev/null || true fi # 2. 관찰 데이터 수집 (최근 50개) OBS_FILE="$HOME/.claude/homunculus/observations.jsonl" if [ -f "$OBS_FILE" ]; then tail -50 "$OBS_FILE" > /tmp/session-wrap/recent-observations.jsonl fi # 3. 버퍼 데이터 수집 (있으면) BUFFER_FILE="$HOME/.claude/homunculus/buffer.jsonl" if [ -f "$BUFFER_FILE" ]; then tail -30 "$BUFFER_FILE" > /tmp/session-wrap/recent-buffer.jsonl fi ``` `/tmp/session-wrap/` 디렉토리를 생성하고 위 수집을 실행한다. ## Phase 1: 병렬 Subagent 실행 4개 subagent를 **동시에** 실행한다. `--skip-*` 플래그로 특정 subagent를 건너뛸 수 있다. 각 subagent 프롬프트는 `references/` 디렉토리에 위치: | Subagent | 프롬프트 파일 | 출력 파일 | |----------|-------------|----------| | doc-updater | `references/prompt-doc-updater.md` | `/tmp/session-wrap/results/doc-updates.json` | | automation-scout | `references/prompt-automation-scout.md` | `/tmp/session-wrap/results/automation-patterns.json` | | learning-extractor | `references/prompt-learning-extractor.md` | `/tmp/session-wrap/results/learning-points.json` | | followup-suggester | `references/prompt-followup-suggester.md` | `/tmp/session-wrap/results/followup-tasks.json` | ### Subagent 실행 패턴 ``` # 활성화된 subagent만 필터링 active_agents = [ ("doc-updater", skip_docs 아니면), ("automation-scout", skip_scout 아니면), ("learning-extractor", skip_learning 아니면), ("followup-suggester", skip_followup 아니면), ] # 병렬 Task 호출 (Explore, sonnet) for agent in active_agents: Task( subagent_type="Explore", prompt=Read("references/prompt-{agent}.md") + context_data ) ``` 각 subagent는 결과를 JSON 파일로 `/tmp/session-wrap/results/`에 기록한다. ### 출력 JSON 스키마 모든 subagent의 출력은 동일한 아이템 스키마를 따른다: ```json { "items": [ { "id": "unique-id", "source": "doc-updater|automation-scout|learning-extractor|followup-suggester", "title": "항목 제목", "description": "상세 설명", "category": "auto|user|info", "priority": "high|medium|low", "action": "실행할 구체적 작업 (있으면)", "files": ["관련 파일 경로들"] } ] } ``` 카테고리 분류 기준: - **auto**: 사용자 확인 없이 자동 실행 가능 (문서 타임스탬프 갱신 등) - **user**: 사용자 선택이 필요 (스킬 생성, 코드 수정 등) - **info**: 정보 제공만 (학습 포인트, 통계 등) ## Phase 2: 중복 검증 Phase 1의 모든 결과를 수집하여 duplicate-checker subagent에 전달한다. 프롬프트: `references/prompt-duplicate-checker.md` 역할: 1. 4개 subagent 결과를 병합 2. 의미적으로 중복되는 항목 제거 (더 구체적인 항목 유지) 3. 최종 카테고리 재분류 (auto/user/info) 4. 우선순위 정렬 (high → medium → low) 출력: `/tmp/session-wrap/results/merged-actions.json` ## Phase 3: 사용자 선택 `--dry-run`이면 여기서 중단하고 탐지 결과만 출력한다. ### 표시 형식 ``` ## 세션 정리 항목 ### 자동 실행 (auto) - N건 1. [docs] README.md 타임스탬프 갱신 2. [docs] CODEMAPS/backend.md 모듈 추가 ### 사용자 선택 필요 (user) - M건 3. [ ] [scout] "API 에러 처리" 패턴 → 스킬 후보 4. [ ] [followup] auth 모듈 리팩토링 제안 5. [ ] [learning] "Supabase RLS 패턴" instinct 생성 ### 참고 정보 (info) - K건 6. [learning] 이번 세션에서 3개 새 라이브러리 사용 7. [stats] 변경 파일 12개, 커밋 5개 실행할 항목 번호를 선택하세요 (예: 1,3,4 또는 all 또는 auto-only): ``` AskUserQuestion으로 사용자 입력을 받는다. - `all`: auto + 모든 user 항목 실행 - `auto-only`: auto 항목만 실행 - `1,3,4`: 특정 번호만 실행 - `none`: 아무것도 실행하지 않음 ## Phase 4: 선택 항목 실행 사용자가 선택한 항목을 실행한다: | 카테고리 | 실행 방식 | |---------|----------| | docs 업데이트 | Edit/Write로 직접 수정 | | scout 스킬 후보 | `/tmp/session-wrap/skill-candidates.md`에 기록 | | learning instinct | `~/.claude/homunculus/instincts/personal/`에 MD 파일 생성 | | followup 작업 | `/tmp/session-wrap/session-wrap-followups.md`에 기록 | ## Phase 5: 리포트 출력 ### 최종 리포트 형식 ``` ## Session Wrap 완료 ### 실행 결과 - 문서 업데이트: N건 완료 - 스킬 후보 기록: M건 - Instinct 생성: K건 - 후속 작업 기록: L건 ### 후속 작업 파일 /tmp/session-wrap/session-wrap-followups.md ### 스킬 후보 파일 (있으면) /tmp/session-wrap/skill-candidates.md ``` 후속 작업 파일(`session-wrap-followups.md`)은 다음 세션 시작 시 `/context-sync`로 로드할 수 있다. ## 에러 처리 | 상황 | 대응 | |------|------| | git repo 아님 | git 관련 컨텍스트 생략, 나머지 진행 | | observations.jsonl 없음 | 관찰 데이터 없이 진행, 경고 표시 | | subagent 실패 (일부) | 실패 subagent 결과 생략, 나머지로 진행 | | 결과가 0건 | "정리할 항목이 없습니다" 출력 | | /tmp 쓰기 불가 | 에러 메시지 출력 후 중단 | ## 관련 파일 | 파일 | 용도 | |------|------| | `references/prompt-doc-updater.md` | doc-updater subagent 프롬프트 | | `references/prompt-automation-scout.md` | automation-scout subagent 프롬프트 | | `references/prompt-learning-extractor.md` | learning-extractor subagent 프롬프트 | | `references/prompt-followup-suggester.md` | followup-suggester subagent 프롬프트 | | `references/prompt-duplicate-checker.md` | duplicate-checker subagent 프롬프트 | | `references/output-schema.md` | 출력 JSON 스키마 상세 |