name

session-retrospect

description

wimcc로 관측된 Claude Code 세션을 회고 분석해 그 프로젝트의 개선 제안(프롬프트·스킬·워크플로우·CLAUDE.md)을 도출한다. 사용자가 "세션 회고", "개밥먹기", "session retrospect", "지난 세션 분석", "이 프로젝트 세션에서 개선점"을 요청할 때 사용. 분석 대상 세션을 구동한 프로젝트 루트에서 실행하는 것을 전제로 한다.

session-retrospect

wimcc(What's in My Claude Code)의 read-only 데이터로 최근 세션을 회고하고, 이 프로젝트의 개선 제안을 현재 컨텍스트에 바로 출력하는 워크플로우.

제안은 반증 가능한 예측(개선될 지표·악화 가능 지표)과 함께 원장 (dogfood/)에 남기고, 다음 회고가 그 예측을 전후 비교로 검증한다 — 제안→채택→재측정이 이어져야 루프가 닫힌다.

분업 원칙 (반드시 지킬 것)

측정은 wimcc, 판별은 LLM. wimcc가 주는 것은 결정론적 카운트·증거 연결·집계뿐이다. "재작업 루프인가", "낭비인가" 같은 판단은 이 스킬을 실행하는 LLM(너)의 몫이다.
모든 주장에 근거를 붙인다: event_id, 횟수, 타임스탬프. 세션 1건 분석이면 "표본 1"임을 명시하고 일반화하지 않는다.
wimcc에는 어떤 쓰기도 하지 않는다 (read-only Pull API / MCP만 사용).
기억은 repo에. 회고의 기억(제안 원장·채택 여부·전후 비교 결과)은 git이 추적하는 dogfood/ 문서가 담당한다 — wimcc는 측정만, 원장은 repo가, 판단은 LLM이.

Step 0 — 핸드셰이크

curl -s http://127.0.0.1:7878/v1/health — 실패하면 여기서 멈추고 안내: "wimcc가 실행 중이 아닙니다. wimcc serve로 기동하거나 https://github.com/bahamoth/whats-in-my-cc 에서 설치하세요." transcript JSONL을 직접 파싱하는 fallback은 금지 (그림자 구현 금지 원칙).
아무 /v1/* 응답의 meta.schema_version을 확인한다. 0.5 미만이면 wimcc 업데이트를 안내하고 멈춘다. (401이면 --auth on 환경 — token 위치는 macOS ~/Library/Application Support/wimcc/token.)

Step 1 — 세션 식별

현재 작업 디렉토리(프로젝트 루트)로 세션을 찾는다:

MCP가 연결돼 있으면: whats_in_my_cc.search_sessions 도구에 {"project": "<현재 프로젝트 루트 절대경로>"}.
HTTP fallback: GET /v1/sessions?project=<절대경로> (URL 인코딩).

최신 세션이 기본 대상. 후보가 여럿이고 어느 것인지 불분명하면 사용자에게 목록(시각·이벤트 수)을 보여주고 고르게 한다.

Step 1.5 — 이전 회고 원장 로드

ls <프로젝트 루트>/dogfood/에서 *retrospect*.md를 찾아 최신 1~2개를 읽는다. 없으면 첫 회고 — Step 2로 진행.
이전 제안 표의 각 항목(ID R-YYYYMMDD-n)에 대해 채택 여부를 판정한다: 제안이 가리키는 파일의 현재 상태 확인 또는 git log --oneline -S"<제안 핵심 문자열>" -- <파일>. 판정 근거(커밋 해시)를 남긴다.
채택된 제안이 있으면 Step 5(전후 비교)를 수행한다 — 이번 회고 보고서에 "이전 예측 검증" 절이 들어가야 한다.

Step 2 — 결정론 데이터 수집

선택한 session_id에 대해:

턴 집계 — whats_in_my_cc.get_session_turns (또는 GET /v1/sessions/:id/turns): 턴별 tool histogram·편집 파일·user_message 발췌, 그리고 file_churn(파일별 턴 수·편집 수).
메트릭 — whats_in_my_cc.get_session_metrics (또는 GET /v1/sessions/:id/metrics): tool 실패·중단·턴 시간 등.
Signal — whats_in_my_cc.get_session_signals (또는 GET /v1/sessions/:id/signals): detector가 발화한 Signal과 evidence_refs.
Fingerprint — whats_in_my_cc.get_session_fingerprint (또는 GET /v1/sessions/:id/fingerprint): 이 세션이 어떤 모델·CC 버전· branch·cwd·entrypoint 아래에서 돌았는가. (instruction 스냅샷 필드 claude_md/instruction_sha256은 2026-06-19 hook collector와 함께 제거됨 — CLAUDE.md 변경 경계는 git 이력으로 잡는다.)
필요 시 특정 구간 원문 — GET /v1/sessions/:id/events?kind=user_message (kind는 CSV 가능: user_message,tool_call).

상세 절차와 판별 가이드: references/workflow.md.

Step 3 — LLM 판별

턴 집계를 읽고 다음 패턴을 판단한다 (wimcc는 판단하지 않는다):

재작업 루프 후보: 짧은 user_message가 연속되고 같은 파일이 직전 턴에 이어 재편집되는 구간 (file_churn.turn_count 높은 파일 + 해당 턴들의 user_message 발췌를 읽고 교정인지 정상 반복인지 판별).
중복 작업 후보: 두 파일이 턴마다 함께 편집됨 (churn 수치가 락스텝).
도구 미스매치: 한 턴에 같은 도구가 비정상적으로 반복 (histogram).
Signal의 tool_failure / context_bloat — is_sidechain: true인 context_bloat는 보통 권장 위임 패턴이므로 문제로 단정하지 말 것.
Signal 해석 시 /v1/detectors manifest의 metric_class를 참고한다: process(행동 형태 — 회피 가능) 지표의 개선 주장에는 outcome(최종 상태 결부) 지표 동반 확인이 필요하다.

Step 4 — 산출 (제안 = 반증 가능한 예측)

개선 제안서를 현재 컨텍스트에 출력. 항목마다:
- ID: R-<YYYYMMDD>-<n> — 원장 추적 키. 다음 회고가 이 ID로 채택 여부·효과를 판정한다.
- 근거: 관측 수치·event_id·턴 시각.
- 제안: CLAUDE.md 한 줄 / 스킬 수정 / 워크플로우 변경 (적용 가능한 것은 diff 형태로).
- 예측: 채택 시 개선될 지표(이름·방향)와 악화될 수 있는 지표(반작용). 예측 없는 제안은 다음 회고가 검증할 수 없다 — 반드시 적는다. 사용자 승인을 받은 항목만 그 자리에서 반영한다.
회고 문서를 <프로젝트>/dogfood/<YYYY-MM-DD>-retrospect.md 형식으로 저장한다 (기본 동작 — 원장이 없으면 다음 회고가 비교할 대상이 없다. 사용자가 원치 않으면 생략).
(선택) 분석 중 wimcc 자체의 마찰(없는 집계, 이상한 응답)을 발견하면 wimcc 프로젝트에 전달할 피드백으로 별도 정리.

Step 5 — 전후 비교 (이전 회고의 채택 제안 검증)

Step 1.5에서 채택된 제안을 발견했을 때만 수행. 상세 절차는 references/workflow.md의 "전후 비교 절차" 절.

요약: whats_in_my_cc.get_project_metrics {"project": "<루트>"} (HTTP fallback GET /v1/metrics?project=)로 세션 series를 받아, 채택 커밋 시각 (CLAUDE.md/instruction 변경 제안이면 그 변경 커밋 시각)으로 전/후 코호트를 나누고 예측했던 지표만 비교한다. 보고 규칙:

전/후 표본 수를 명시한다. 한쪽이 3 미만이면 "참고 수준"으로 강등.
혼재 요인 점검: 전/후 코호트의 models·cc_versions가 다르면 명시하고 단정하지 않는다.
process 지표만 개선되고 outcome 지표(verification 계열)가 정체·악화하면 지표 게임 가능성을 함께 보고한다.
판정(검증됨/반증됨/판정불가)을 이번 회고 문서의 "이전 예측 검증" 절에 기록한다 — 반증된 제안은 되돌리는 제안을 새 ID로 낸다.

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wimcc(What's in My Claude Code)의 read-only 데이터로 최근 세션을 회고하고, 이 프로젝트의 개선 제안을 현재 컨텍스트에 바로 출력하는 워크플로우.

분업 원칙 (반드시 지킬 것)

측정은 wimcc, 판별은 LLM. wimcc가 주는 것은 결정론적 카운트·증거 연결·집계뿐이다. "재작업 루프인가", "낭비인가" 같은 판단은 이 스킬을 실행하는 LLM(너)의 몫이다.
모든 주장에 근거를 붙인다: event_id, 횟수, 타임스탬프. 세션 1건 분석이면 "표본 1"임을 명시하고 일반화하지 않는다.
wimcc에는 어떤 쓰기도 하지 않는다 (read-only Pull API / MCP만 사용).
기억은 repo에. 회고의 기억(제안 원장·채택 여부·전후 비교 결과)은 git이 추적하는 dogfood/ 문서가 담당한다 — wimcc는 측정만, 원장은 repo가, 판단은 LLM이.

Step 0 — 핸드셰이크

curl -s http://127.0.0.1:7878/v1/health — 실패하면 여기서 멈추고 안내: "wimcc가 실행 중이 아닙니다. wimcc serve로 기동하거나 https://github.com/bahamoth/whats-in-my-cc 에서 설치하세요." transcript JSONL을 직접 파싱하는 fallback은 금지 (그림자 구현 금지 원칙).
아무 /v1/* 응답의 meta.schema_version을 확인한다. 0.5 미만이면 wimcc 업데이트를 안내하고 멈춘다. (401이면 --auth on 환경 — token 위치는 macOS ~/Library/Application Support/wimcc/token.)

Step 1 — 세션 식별

현재 작업 디렉토리(프로젝트 루트)로 세션을 찾는다:

MCP가 연결돼 있으면: whats_in_my_cc.search_sessions 도구에 {"project": "<현재 프로젝트 루트 절대경로>"}.
HTTP fallback: GET /v1/sessions?project=<절대경로> (URL 인코딩).

최신 세션이 기본 대상. 후보가 여럿이고 어느 것인지 불분명하면 사용자에게 목록(시각·이벤트 수)을 보여주고 고르게 한다.

Step 1.5 — 이전 회고 원장 로드

ls <프로젝트 루트>/dogfood/에서 *retrospect*.md를 찾아 최신 1~2개를 읽는다. 없으면 첫 회고 — Step 2로 진행.
이전 제안 표의 각 항목(ID R-YYYYMMDD-n)에 대해 채택 여부를 판정한다: 제안이 가리키는 파일의 현재 상태 확인 또는 git log --oneline -S"<제안 핵심 문자열>" -- <파일>. 판정 근거(커밋 해시)를 남긴다.
채택된 제안이 있으면 Step 5(전후 비교)를 수행한다 — 이번 회고 보고서에 "이전 예측 검증" 절이 들어가야 한다.

Step 2 — 결정론 데이터 수집

선택한 session_id에 대해:

턴 집계 — whats_in_my_cc.get_session_turns (또는 GET /v1/sessions/:id/turns): 턴별 tool histogram·편집 파일·user_message 발췌, 그리고 file_churn(파일별 턴 수·편집 수).
메트릭 — whats_in_my_cc.get_session_metrics (또는 GET /v1/sessions/:id/metrics): tool 실패·중단·턴 시간 등.
Signal — whats_in_my_cc.get_session_signals (또는 GET /v1/sessions/:id/signals): detector가 발화한 Signal과 evidence_refs.
Fingerprint — whats_in_my_cc.get_session_fingerprint (또는 GET /v1/sessions/:id/fingerprint): 이 세션이 어떤 모델·CC 버전· branch·cwd·entrypoint 아래에서 돌았는가. (instruction 스냅샷 필드 claude_md/instruction_sha256은 2026-06-19 hook collector와 함께 제거됨 — CLAUDE.md 변경 경계는 git 이력으로 잡는다.)
필요 시 특정 구간 원문 — GET /v1/sessions/:id/events?kind=user_message (kind는 CSV 가능: user_message,tool_call).

상세 절차와 판별 가이드: references/workflow.md.

Step 3 — LLM 판별

턴 집계를 읽고 다음 패턴을 판단한다 (wimcc는 판단하지 않는다):

재작업 루프 후보: 짧은 user_message가 연속되고 같은 파일이 직전 턴에 이어 재편집되는 구간 (file_churn.turn_count 높은 파일 + 해당 턴들의 user_message 발췌를 읽고 교정인지 정상 반복인지 판별).
중복 작업 후보: 두 파일이 턴마다 함께 편집됨 (churn 수치가 락스텝).
도구 미스매치: 한 턴에 같은 도구가 비정상적으로 반복 (histogram).
Signal의 tool_failure / context_bloat — is_sidechain: true인 context_bloat는 보통 권장 위임 패턴이므로 문제로 단정하지 말 것.
Signal 해석 시 /v1/detectors manifest의 metric_class를 참고한다: process(행동 형태 — 회피 가능) 지표의 개선 주장에는 outcome(최종 상태 결부) 지표 동반 확인이 필요하다.

Step 4 — 산출 (제안 = 반증 가능한 예측)

개선 제안서를 현재 컨텍스트에 출력. 항목마다:
- ID: R-<YYYYMMDD>-<n> — 원장 추적 키. 다음 회고가 이 ID로 채택 여부·효과를 판정한다.
- 근거: 관측 수치·event_id·턴 시각.
- 제안: CLAUDE.md 한 줄 / 스킬 수정 / 워크플로우 변경 (적용 가능한 것은 diff 형태로).
- 예측: 채택 시 개선될 지표(이름·방향)와 악화될 수 있는 지표(반작용). 예측 없는 제안은 다음 회고가 검증할 수 없다 — 반드시 적는다. 사용자 승인을 받은 항목만 그 자리에서 반영한다.
회고 문서를 <프로젝트>/dogfood/<YYYY-MM-DD>-retrospect.md 형식으로 저장한다 (기본 동작 — 원장이 없으면 다음 회고가 비교할 대상이 없다. 사용자가 원치 않으면 생략).
(선택) 분석 중 wimcc 자체의 마찰(없는 집계, 이상한 응답)을 발견하면 wimcc 프로젝트에 전달할 피드백으로 별도 정리.

Step 5 — 전후 비교 (이전 회고의 채택 제안 검증)

Step 1.5에서 채택된 제안을 발견했을 때만 수행. 상세 절차는 references/workflow.md의 "전후 비교 절차" 절.

전/후 표본 수를 명시한다. 한쪽이 3 미만이면 "참고 수준"으로 강등.
혼재 요인 점검: 전/후 코호트의 models·cc_versions가 다르면 명시하고 단정하지 않는다.
process 지표만 개선되고 outcome 지표(verification 계열)가 정체·악화하면 지표 게임 가능성을 함께 보고한다.
판정(검증됨/반증됨/판정불가)을 이번 회고 문서의 "이전 예측 검증" 절에 기록한다 — 반증된 제안은 되돌리는 제안을 새 ID로 낸다.