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.

# 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:

{
  "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:

카테고리	실행 방식
docs 업데이트	Edit/Write로 직접 수정
scout 스킬 후보	/tmp/session-wrap/skill-candidates.md에 기록
learning instinct	~/.claude/homunculus/instincts/personal/에 MD 파일 생성
followup 작업	/tmp/session-wrap/session-wrap-followups.md에 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 /sync로 로드할 수 있다.

권장 다음 단계

• /sync-docs - 세션 중 변경된 문서를 프로젝트에 동기화
• /sync - git pull + sync-docs 한 번에 실행 (다음 세션 시작 시)

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