/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:
- 4개 subagent 결과를 병합
- 의미적으로 중복되는 항목 제거 (더 구체적인 항목 유지)
- 최종 카테고리 재분류 (auto/user/info)
- 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 실행auto-only: auto 항목만 실행1,3,4: 특정 번호만 실행none: 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 /context-sync로 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 |