Optimization recommend-memory

대화에서 학습한 내용을 분석하여 CLAUDE.md 업데이트를 추천하는 스킬. 10번 대화마다 자동으로 실행이 권장되며, 중요한 패턴, 결정, 워크플로우를 식별한다.

install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/sunLeee/optimization
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/sunLeee/optimization "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/.claude/skills/utility/recommend-memory" ~/.claude/skills/sunleee-optimization-recommend-memory && rm -rf "$T"
manifest: .claude/skills/utility/recommend-memory/SKILL.md
source content

recommend-memory

대화 분석 기반 CLAUDE.md 업데이트 추천 스킬


목적

  1. 학습 내용 추출: 대화에서 반복되는 패턴, 결정사항 식별
  2. 중요도 평가: importance-scorer 기준으로 가치 판단
  3. 구체적 추천: CLAUDE.md의 어느 섹션에 무엇을 추가할지 제안
  4. 선택적 적용: 사용자 확인 후 업데이트

사용법

/recommend-memory [옵션]
옵션설명
--dry-run
추천만 표시, 실제 수정 안함 (기본값)
--apply
사용자 확인 후 직접 적용
--section=<섹션>
특정 섹션만 분석

분석 대상

1. 반복 패턴 (High Priority)

탐지 기준:
- 동일 명령어 3회 이상 사용
- 같은 파일 패턴 반복 접근
- 유사한 질문 반복

추천 위치: Quick Commands 또는 워크플로우 섹션

2. 아키텍처 결정 (High Priority)

탐지 기준:
- "결정", "선택", "이유" 키워드 포함 대화
- 기술 스택 관련 논의
- 트레이드오프 분석

추천 위치: ADR 생성 또는 주의사항 섹션

3. 트러블슈팅 경험 (Medium Priority)

탐지 기준:
- 에러 해결 과정
- "문제", "해결", "수정" 키워드
- 디버깅 세션

추천 위치: 트러블슈팅 가이드 (Level 3)

4. 새로운 워크플로우 (Medium Priority)

탐지 기준:
- 순차적 작업 패턴
- 여러 도구 조합 사용
- 자동화 가능한 프로세스

추천 위치: 워크플로우 섹션

5. 프로젝트 특성 (Low Priority)

탐지 기준:
- 프로젝트 고유 용어
- 도메인 특화 규칙
- 팀 컨벤션

추천 위치: 프로젝트 개요 또는 컨벤션


실행 프로세스

Step 1: 대화 히스토리 분석

1. 최근 대화 세션 로드
2. 키워드 패턴 매칭
3. 중요도 점수 계산

Step 2: 추천 항목 생성

각 항목에 대해:
- 카테고리 분류
- 중요도 점수 (1-10)
- 추천 섹션
- 구체적 텍스트 제안

Step 3: 추천 리포트 출력

## Memory Update 추천

### High Priority (8+점)

1. **Quick Command 추가**
   - 내용: `uv run pytest tests/ -v --tb=short`
   - 이유: 5회 반복 사용됨
   - 섹션: Quick Commands

2. **아키텍처 결정 기록**
   - 내용: "FastAPI + SQLAlchemy 선택"
   - 이유: 기술 스택 결정 논의
   - 섹션: ADR 또는 주의사항

### Medium Priority (5-7점)

3. **워크플로우 추가**
   - 내용: "테스트 → 린트 → 커밋" 순서
   - 이유: 반복 패턴 감지
   - 섹션: 워크플로우

### Low Priority (1-4점)

4. **용어 정의**
   - 내용: "transit-analysis: 대중교통 분석 프로젝트"
   - 섹션: 프로젝트 개요

Step 4: 사용자 확인

적용할 항목을 선택하세요:
[ ] 1. Quick Command 추가
[ ] 2. 아키텍처 결정 기록
[ ] 3. 워크플로우 추가
[ ] 4. 용어 정의

Step 5: 선택적 적용

--apply
옵션 사용 시:

  • 선택된 항목만 CLAUDE.md에 추가
  • 변경 전후 diff 표시
  • 롤백 가능하도록 백업

중요도 점수 기준

점수기준
9-103회 이상 반복 + 핵심 기능 관련
7-8아키텍처 결정 또는 중요 버그 해결
5-6새로운 워크플로우 또는 자주 사용하는 패턴
3-4프로젝트 특성 또는 도메인 용어
1-2일회성 정보 또는 임시 설정

출력 예시

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
                    Memory Update 추천 리포트
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

분석 범위: 최근 10개 대화 턴
발견된 추천 항목: 3개

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

## [HIGH] Quick Command 추가 (점수: 9/10)

현재 대화에서 다음 명령어가 5회 반복 사용되었습니다:

\`\`\`bash
uv run pytest tests/ -v --tb=short
\`\`\`

**추천**: Quick Commands 섹션에 추가

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

## [MEDIUM] 워크플로우 패턴 (점수: 6/10)

반복된 작업 순서가 감지되었습니다:
1. 코드 수정
2. ruff check --fix
3. pytest 실행
4. git commit

**추천**: 워크플로우 섹션에 "개발 사이클" 추가

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

적용하시겠습니까? /recommend-memory --apply

관련 스킬

스킬역할
[@skills/cleanup-memory/SKILL.md]CLAUDE.md 정리 및 최적화
[@skills/manage-claude-md/SKILL.md]CLAUDE.md 직접 수정
[@skills/importance-scorer/SKILL.md]중요도 평가 기준
[@skills/done/SKILL.md]작업 완료 시 자동 호출

자동 트리거

message-counter.sh
hook에 의해 10번 대화마다 실행 권장 메시지가 표시됩니다.

━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
  [Memory Update] 10번째 대화입니다.
  /recommend-memory 실행을 권장합니다.
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━

Changelog

날짜버전변경 내용
2026-01-281.1.0user-invocable: false로 변경 (memory-workflow 내부 호출)
2026-01-211.0.0초기 생성 - 대화 분석 기반 CLAUDE.md 업데이트 추천