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memory-ops

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영구 메모리 저장/검색/정리 통합 인터페이스. "기억해", "저장해", "메모리", "뭐였지", "지난번에", "기록해", "잊지마", "정리해", "요약해줘" 등의 요청에 트리거됩니다. memory-manager MCP 서버와 연동하여 트리 구조 파일 기반 영구 메모리를 관리합니다. 대화 중 중요한 정보가 나오면 자동으로 저장을 제안합니다.

The file

Files
SKILL.md

Memory Operations - 영구 메모리 관리 스킬

핵심 원칙

  1. 모든 중요 정보는 저장한다: 대화에서 나온 의사결정, 인사이트, 계획은 메모리에 저장
  2. 구조화하여 저장한다: 적절한 카테고리, 태그, 중요도를 지정
  3. 필요할 때 꺼낸다: 관련 컨텍스트가 필요하면 먼저 memory_search
  4. 주기적으로 정리한다: 오래된/중복 메모리 정리, 요약 통합

카테고리 가이드

카테고리용도서브카테고리 예시
projects프로젝트 관련 모든 것rutile, sapiens, nexus
people인물 정보, 관계, 미팅 노트ken-huang, investors
knowledge학습한 지식, 기술 문서web3-security, ai-agents
tasks할일, 진행중인 작업urgent, backlog
daily-logs일일 활동 로그(날짜 자동 생성)
inbox미분류 임시 저장(나중에 분류)

자동 저장 트리거

대화 중 다음 패턴이 나타나면 메모리 저장을 자동 제안:

  • 🔑 의사결정: "~하기로 했다", "~로 결정", "~방향으로"
  • 📋 계획/전략: "앞으로 ~할 예정", "계획은 ~"
  • 🤝 인물 정보: 새로운 사람 이름 + 역할/관계
  • 💡 인사이트: "깨달은 게", "중요한 건", "핵심은"
  • 📊 데이터/수치: 매출, 일정, 가격 등 구체적 수치
  • ⚠️ 위험/이슈: 문제점, 리스크, 주의사항

저장 워크플로우

1. 빠른 저장 (Quick Store)

사용자: "이거 기억해줘 — Ken Huang이 CSA 공동의장이고 SF에서 3/25에 만나기로 했어"

→ memory_store:
  category: "people"
  subcategory: null
  title: "Ken Huang - CSA 공동의장"
  content: "Ken Huang은 Cloud Security Alliance의 공동의장. 3/25 SF 미팅 예정."
  tags: ["ken-huang", "csa", "sf-trip", "meeting"]
  importance: 7

2. 프로젝트 컨텍스트 저장

사용자: "Sapiens에서 PydanticAI로 마이그레이션하기로 했어"

→ memory_store:
  category: "projects"
  subcategory: "sapiens"
  title: "Framework Migration Decision - PydanticAI"
  content: "LangGraph에서 PydanticAI로 마이그레이션 결정. 이유: ..."
  tags: ["sapiens", "migration", "pydanticai", "decision"]
  importance: 8

3. 지식 저장

사용자: "이 취약점 패턴 저장해줘"

→ memory_store:
  category: "knowledge"
  subcategory: "web3-security"
  title: "Reentrancy Attack Pattern - Cross-function"
  content: [detailed content]
  tags: ["vulnerability", "reentrancy", "solidity"]
  importance: 6

검색 워크플로우

컨텍스트 기반 자동 검색

작업 시작 전 관련 메모리를 선제적으로 검색:

사용자: "RSA Conference 준비 상황 알려줘"

→ 1. memory_search(query: "RSA Conference")
→ 2. memory_search(tag: "rsa")
→ 3. memory_search(category: "projects", query: "rutile conference")
→ 4. 결과 종합하여 응답

시간 기반 조회

사용자: "지난주에 뭐 했지?"

→ memory_search(category: "daily-logs")
→ 최근 7일 로그 요약

메모리 정리 워크플로우

inbox 분류

memory_list(directory: "inbox")
→ 각 항목의 적절한 카테고리 판단
→ memory_update로 카테고리 이동 (또는 파일 이동 + 재인덱싱)

중복 통합

memory_search로 유사 항목 발견
→ 내용 통합
→ 구 항목 삭제

프로젝트 요약 갱신

memory_search(category: "projects", subcategory: "rutile")
→ 최근 변경사항 종합
→ _meta.md 요약 파일 업데이트

데일리 로그 패턴

매일 자동으로 또는 사용자 요청시 데일리 로그 기록:

memory_daily_log:
  entry: "AhnLab PoC 미팅 완료, 추가 기능 요청 받음"
  type: "meeting"

항목 유형: note, decision, todo, done, idea, meeting

메모리 트리 탐색

사용자가 "메모리 구조 보여줘" 요청 시:

memory_list(directory: "", max_depth: 2)
→ 전체 트리 구조 시각화하여 표시

중요도 가이드

점수기준예시
9-10비즈니스 크리티컬, 법적 의무투자 계약 조건, 법인 설립 결정
7-8핵심 의사결정, 주요 관계기술 아키텍처 결정, 핵심 파트너 정보
5-6유용한 참고 정보기술 노트, 미팅 요약
3-4일반 기록데일리 로그, 아이디어 메모
1-2임시/일회성빠른 메모, 곧 불필요해질 정보

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  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.