/memory-commit - 학습 내용 커밋 (LLM 기반)

세션 중 learnings.md에 기록된 학습 내용을 벡터 검색으로 관련 파일을 찾고, LLM이 직접 판단하여 memory 파일을 수정합니다.

Instructions for Claude (필수!)

사용자가 /memory-commit을 실행하면 아래 단계를 순서대로 수행하세요:

Step 1: 벡터 검색 실행

node .claude/hooks/memory/commit-learnings.mjs --threshold 0.5

출력: JSON 형식으로 learnings + 관련 파일 정보

Step 2: 검색 결과 분석

JSON 결과에서 각 learning 항목의 relatedFiles를 확인합니다.

• •관련 파일이 없으면 → 사용자에게 새 파일 생성 여부 질문
• •관련 파일이 있으면 → Step 3으로 진행

Step 3: 관련 파일 읽기

각 관련 파일을 Read 도구로 전체 내용을 읽습니다.

Read(file_path="{filePath}")

Step 4: 비교 및 판단 (핵심!)

LLM이 직접 판단합니다:

1. •

   중복 확인: 학습 내용이 이미 파일에 있는가?

   • •있으면 → 건너뛰거나 기존 내용 보완
2. •

   위치 결정: 어디에 추가할지?

   • •관련 섹션 근처에 추가 (단순 파일 끝 추가 X)
   • •기존 구조와 일관성 유지
3. •

   통합 방식: 어떻게 통합할지?

   • •기존 테이블에 행 추가
   • •기존 섹션에 bullet 추가
   • •새 섹션 생성
4. •

   불확실한 경우: 사용자에게 질문

   • •"이 내용을 어느 섹션에 추가할까요?"
   • •"기존 내용 'X'와 충돌하는데 어떻게 처리할까요?"

Step 5: 파일 수정

Edit 도구로 파일을 수정합니다.

Edit(file_path="{filePath}", old_string="...", new_string="...")

주의: 파일 끝에 무조건 추가하지 말고, 관련 섹션에 자연스럽게 통합하세요.

Step 6: learnings.md 정리 (Flush)

처리 완료 후 learnings.md를 정리합니다:

1. •Pending 섹션 비우기: 모든 처리된 항목 제거
2. •Committed에 요약 추가: 이번 커밋 기록

## Pending
<!-- 학습 항목이 없습니다 -->

---

## Committed
### [2026-01-29T12:00:00] → domain/file.md
- 처리된 항목 수: 3건
- 수정된 파일: 1개

중요: Committed 섹션이 너무 길어지면 (20개 이상) 오래된 기록은 삭제합니다.

Step 7: 벡터 DB 동기화

node .claude/hooks/memory/sync-db.mjs

Step 8: 결과 보고

사용자에게 결과를 보고합니다:

• •처리된 학습 항목 수
• •수정된 파일 목록
• •수정 내용 요약

사용법

/memory-commit
/memory-commit --threshold 0.6

옵션

• •--threshold N: 유사도 임계값 (0.0-1.0, 기본값: 0.6)

learnings.md 형식

### [2026-01-29T10:15:00]
**type**: update
**confidence**: high

#### Content
- 학습한 내용 기록

#### Context
어떤 상황에서 발견했는지

---

유사도 임계값 가이드