/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:

Phase 0: 컨텍스트 수집

세션 중 변경사항과 관찰 데이터를 수집하여 subagent에 전달할 컨텍스트를 구성한다.

# 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 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:

{
  "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-run이면 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:

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-sync로 로드할 수 있다.

에러 처리

관련 파일