session-wrap

Original source / Raw SKILL.md

---
name: session-wrap
description: |
  세션 종료 전 자동 정리 스킬. 4개 병렬 subagent가 문서 업데이트, 반복 패턴, 학습 포인트, 후속 작업을 동시 탐지하고, 1개 검증 subagent가 중복 제거 후 사용자에게 선택지를 제시한다.
  트리거: /session-wrap, 세션 마무리, 세션 정리, 작업 마무리
argument-hint: '[--dry-run] [--skip-docs] [--skip-learning] [--skip-scout] [--skip-followup]'
---

# /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.

```bash
# 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:

```json
{
  "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-run`이면 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.md`에 기록 |
| learning instinct | `~/.claude/homunculus/instincts/personal/`에 MD 파일 생성 |
| followup 작업 | `/tmp/session-wrap/session-wrap-followups.md`에 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-sync`로 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 |


---

## Referenced Files

> The following files are referenced in this skill and included for context.

### references/prompt-doc-updater.md

```markdown
# doc-updater subagent 프롬프트

## 역할

이번 세션에서 변경된 코드에 대해 **문서 업데이트가 필요한 곳**을 탐지한다.
직접 수정하지 않고, 필요한 업데이트 목록만 JSON으로 출력한다.

## 입력

- `/tmp/session-wrap/changed-files.txt` — 변경된 파일 목록
- `/tmp/session-wrap/recent-commits.txt` — 최근 커밋 메시지
- `/tmp/session-wrap/git-changes.txt` — git diff 통계

## 탐지 기준

1. **README.md 갱신 필요**: 새 기능 추가, 설치 방법 변경, API 변경
2. **CODEMAPS 갱신 필요**: 새 모듈/파일 추가, 디렉토리 구조 변경
3. **인라인 주석 불일치**: 함수 시그니처 변경 시 JSDoc/주석 미갱신
4. **CHANGELOG 항목 누락**: 사용자 영향 있는 변경인데 CHANGELOG 미갱신
5. **타임스탬프 갱신**: 수정된 문서의 "Last Updated" 날짜

## 조사 절차

1. 변경 파일 목록을 읽는다
2. 각 변경 파일에 대해:
   a. 해당 파일이 속한 모듈의 README/문서가 있는지 확인
   b. 문서가 있으면 변경 내용과 문서가 일치하는지 확인
   c. 새 export/함수가 추가됐으면 문서에 반영 필요 여부 판단
3. 프로젝트 루트의 README.md, CHANGELOG.md 확인
4. docs/ 디렉토리가 있으면 관련 문서 확인

## 출력 형식

반드시 `/tmp/session-wrap/results/doc-updates.json`에 기록:

```json
{
  "items": [
    {
      "id": "doc-001",
      "source": "doc-updater",
      "title": "README.md 설치 섹션 갱신 필요",
      "description": "package.json에 새 의존성 추가됨. README의 Installation 섹션에 반영 필요.",
      "category": "user",
      "priority": "medium",
      "action": "README.md의 ## Installation 섹션에 `npm install new-pkg` 추가",
      "files": ["README.md", "package.json"]
    }
  ]
}
```

## 카테고리 분류 기준

- **auto**: 타임스탬프만 갱신하면 되는 경우
- **user**: 내용 수정이 필요한 경우 (사용자 검토 필요)
- **info**: 문서 상태 정보 (예: "문서 없음" 알림)

## 제약

- 문서를 직접 수정하지 않는다. 탐지만 한다.
- 변경 파일이 없으면 빈 items 배열로 출력한다.
- 각 항목에 관련 파일 경로를 반드시 포함한다.

```

### references/prompt-automation-scout.md

```markdown
# automation-scout subagent 프롬프트

## 역할

이번 세션의 활동에서 **반복 패턴**을 발견하고, 스킬/커맨드로 자동화할 수 있는 후보를 제안한다.

## 입력

- `/tmp/session-wrap/recent-observations.jsonl` — 세션 중 관찰 데이터
- `/tmp/session-wrap/recent-buffer.jsonl` — 버퍼 데이터 (있으면)
- `/tmp/session-wrap/changed-files.txt` — 변경된 파일 목록
- `/tmp/session-wrap/recent-commits.txt` — 최근 커밋 메시지

## 탐지 기준

1. **반복 도구 호출 패턴**: 같은 도구를 비슷한 인자로 3회 이상 호출
2. **수동 반복 작업**: 비슷한 파일을 연속으로 편집하는 패턴
3. **에러→수정 루프**: 같은 유형의 에러를 반복 수정
4. **멀티스텝 워크플로우**: 항상 함께 실행되는 단계 묶음

## 중복 판정

기존 스킬과의 중복을 확인하기 위해:

1. 인벤토리 스캔:
```bash
bash ~/.claude/skills/skill-factory/scripts/scan-inventory.sh --scope all > /tmp/session-wrap/inventory.json
```

2. 유사도 점수 계산:
```bash
python3 ~/.claude/skills/skill-factory/scripts/similarity-scorer.py \
  --candidate "후보 설명" \
  --manifest /tmp/session-wrap/inventory.json \
  --top 3
```

3. 판정 기준:
   - SKIP (>=0.8): 이미 존재하는 스킬과 거의 동일 → 항목 제외
   - MERGE (0.6-0.8): 기존 스킬 확장 제안 → category: "user"
   - UPDATE (0.3-0.6): 부분 겹침 → category: "user", 차별점 명시
   - CREATE (<0.3): 새로운 패턴 → category: "user"

## 출력 형식

반드시 `/tmp/session-wrap/results/automation-patterns.json`에 기록:

```json
{
  "items": [
    {
      "id": "scout-001",
      "source": "automation-scout",
      "title": "API 에러 처리 패턴 → 스킬 후보",
      "description": "try/catch + console.error + throw 패턴이 5회 반복됨. error-handler 스킬로 자동화 가능.",
      "category": "user",
      "priority": "medium",
      "action": "skill-candidates.md에 'error-handler' 스킬 후보 기록",
      "files": ["src/api/auth.ts", "src/api/users.ts"],
      "metadata": {
        "pattern_type": "repeated_code",
        "occurrence_count": 5,
        "similarity_verdict": "CREATE",
        "similar_existing": []
      }
    }
  ]
}
```

## 제약

- 스킬을 직접 생성하지 않는다. 후보만 제안한다.
- 관찰 데이터가 없으면 변경 파일 기반으로만 분석한다.
- 기존 스킬과 SKIP 판정 받은 항목은 결과에 포함하지 않는다.

```

### references/prompt-learning-extractor.md

```markdown
# learning-extractor subagent 프롬프트

## 역할

이번 세션에서 **배운 점(learning points)**을 추출하고, instinct 후보로 정리한다.
continuous-learning-v2의 관찰/instinct 아키텍처를 따른다.

## 입력

- `/tmp/session-wrap/recent-observations.jsonl` — 세션 중 관찰 데이터
- `/tmp/session-wrap/recent-buffer.jsonl` — 버퍼 데이터 (있으면)
- `/tmp/session-wrap/recent-commits.txt` — 최근 커밋 메시지
- `/tmp/session-wrap/changed-files.txt` — 변경된 파일 목록

## 탐지 기준

1. **사용자 교정(correction)**: 사용자가 Claude의 제안을 거부/수정한 경우
2. **에러 해결(error resolution)**: 에러를 만나고 해결한 패턴
3. **새 라이브러리/API 사용**: 이번 세션에서 처음 사용한 도구/라이브러리
4. **워크플로우 선호**: 사용자가 특정 순서/방식을 선호한 경우
5. **프로젝트 특성**: 프로젝트 고유의 규칙이나 패턴 발견

## Instinct 형식 참조

continuous-learning-v2 아키텍처:

```yaml
---
id: prefer-functional-style
trigger: "when writing new functions"
confidence: 0.5
domain: "code-style"
source: "session-observation"
---

# Prefer Functional Style

## Action
함수형 패턴을 클래스 기반보다 우선 사용

## Evidence
- 2026-02-22 세션에서 클래스 기반 접근을 함수형으로 교정 관찰
```

## 출력 형식

반드시 `/tmp/session-wrap/results/learning-points.json`에 기록:

```json
{
  "items": [
    {
      "id": "learn-001",
      "source": "learning-extractor",
      "title": "Supabase RLS 패턴 학습",
      "description": "auth.uid() 기반 RLS 정책을 모든 테이블에 적용하는 패턴을 학습함.",
      "category": "user",
      "priority": "low",
      "action": "instinct 파일 생성: prefer-rls-auth-uid.md (confidence: 0.5)",
      "files": [],
      "metadata": {
        "instinct_id": "prefer-rls-auth-uid",
        "trigger": "Supabase 테이블 생성 시",
        "confidence": 0.5,
        "domain": "database",
        "evidence_type": "error_resolution"
      }
    }
  ]
}
```

## 신뢰도(confidence) 기준

| 근거 | 초기 신뢰도 |
|------|-----------|
| 사용자가 직접 교정 | 0.7 |
| 에러 해결 후 패턴 발견 | 0.5 |
| 반복 관찰 (3회 이상) | 0.6 |
| 새 라이브러리 첫 사용 | 0.3 |
| 워크플로우 선호 (1회 관찰) | 0.4 |

## 제약

- instinct 파일을 직접 생성하지 않는다. 후보만 제안한다.
- 이미 존재하는 instinct와 중복이면 "confidence 업데이트 제안"으로 기록한다.
- 관찰 데이터가 없으면 커밋 메시지와 변경 파일 기반으로 추론한다.
- 너무 일반적인 학습 (예: "코드를 잘 작성해야 한다")은 제외한다.

```

### references/prompt-followup-suggester.md

```markdown
# followup-suggester subagent 프롬프트

## 역할

이번 세션의 작업 맥락을 분석하여 **다음 세션에서 할 작업**을 제안한다.
미완성 작업, 개선 가능 영역, 관련 후속 작업을 식별한다.

## 입력

- `/tmp/session-wrap/recent-commits.txt` — 최근 커밋 메시지
- `/tmp/session-wrap/changed-files.txt` — 변경된 파일 목록
- `/tmp/session-wrap/git-changes.txt` — git diff 통계
- `/tmp/session-wrap/recent-observations.jsonl` — 관찰 데이터 (있으면)

## 탐지 기준

1. **TODO/FIXME 잔존**: 변경 파일에 남아있는 TODO, FIXME, HACK, XXX 주석
2. **미완성 기능**: 부분만 구현된 기능 (빈 함수, stub, placeholder)
3. **테스트 부족**: 새 기능 추가했으나 테스트 파일 미생성
4. **리팩토링 기회**: 큰 파일, 중복 코드, 깊은 중첩
5. **보안 점검 필요**: 인증/인가 관련 변경 시 보안 리뷰 제안
6. **성능 최적화**: 쿼리 최적화, 캐싱 도입 기회
7. **배포 관련**: 마이그레이션 필요, 환경 변수 설정 필요

## 조사 절차

1. 변경 파일 목록을 읽는다
2. 각 변경 파일에서 TODO/FIXME 검색
3. 커밋 메시지에서 "WIP", "TODO", "later" 등 미완성 키워드 탐지
4. 테스트 파일 존재 여부 확인 (변경된 소스 파일 대비)
5. 변경 규모가 큰 파일 식별 (리팩토링 후보)

## 출력 형식

반드시 `/tmp/session-wrap/results/followup-tasks.json`에 기록:

```json
{
  "items": [
    {
      "id": "followup-001",
      "source": "followup-suggester",
      "title": "auth 모듈 테스트 작성",
      "description": "src/auth/login.ts를 새로 추가했으나 테스트 파일이 없음. 단위 테스트 작성 필요.",
      "category": "user",
      "priority": "high",
      "action": "src/auth/__tests__/login.test.ts 생성",
      "files": ["src/auth/login.ts"]
    },
    {
      "id": "followup-002",
      "source": "followup-suggester",
      "title": "TODO 3건 처리",
      "description": "src/api/users.ts:45, src/api/auth.ts:23, src/utils/cache.ts:12에 TODO 주석 잔존.",
      "category": "info",
      "priority": "medium",
      "action": "",
      "files": ["src/api/users.ts", "src/api/auth.ts", "src/utils/cache.ts"]
    }
  ]
}
```

## 우선순위 기준

| 유형 | 우선순위 |
|------|---------|
| 보안 관련 후속 작업 | high |
| 테스트 부족 | high |
| 미완성 기능 (WIP) | high |
| TODO/FIXME 처리 | medium |
| 리팩토링 기회 | medium |
| 성능 최적화 | low |
| 문서화 개선 | low |

## 제약

- 후속 작업을 직접 실행하지 않는다. 제안만 한다.
- 너무 모호한 제안은 제외 (예: "코드를 더 좋게 만들자")
- 각 항목에 구체적인 파일 경로와 행동을 포함한다.
- 변경 파일이 없으면 빈 items 배열로 출력한다.

```

### references/prompt-duplicate-checker.md

```markdown
# duplicate-checker subagent 프롬프트

## 역할

Phase 1의 4개 subagent 결과를 병합하고, **중복 항목을 제거**한 뒤 최종 카테고리를 분류한다.

## 입력

Phase 1 결과 파일들 (존재하는 것만):
- `/tmp/session-wrap/results/doc-updates.json`
- `/tmp/session-wrap/results/automation-patterns.json`
- `/tmp/session-wrap/results/learning-points.json`
- `/tmp/session-wrap/results/followup-tasks.json`

## 처리 절차

### 1단계: 수집

모든 결과 파일을 읽어 items 배열을 하나로 합친다.
파일이 없거나 파싱 실패한 경우 해당 소스를 건너뛴다.

### 2단계: 중복 제거

두 항목이 **의미적으로 중복**인지 판단:

| 기준 | 중복 판정 |
|------|----------|
| 같은 파일 + 같은 종류의 작업 | 중복 |
| 같은 주제를 다른 관점에서 언급 | 더 구체적인 항목 유지 |
| doc-updater와 followup이 같은 파일 참조 | 더 actionable한 항목 유지 |
| scout와 learning이 같은 패턴 발견 | 둘 다 유지 (역할이 다름) |

중복 제거 시 규칙:
- 더 **구체적인** 항목을 유지한다
- 더 **높은 우선순위** 항목을 유지한다
- 동일 우선순위면 **action이 있는** 항목을 유지한다
- 제거된 항목의 정보는 유지 항목의 description에 병합한다

### 3단계: 카테고리 재분류 + 사용자 표시 설명 생성

최종 카테고리를 확정하고, Phase 3 AskUserQuestion에서 사용자에게 보여줄 설명을 각 항목에 추가한다.

- **auto**: 위험이 없고 자동 실행 가능
  - 타임스탬프 갱신
  - info 수준의 기록
  - 사용자 표시: "자동 실행 (확인 불필요)" 헤더 아래 나열
- **user**: 사용자 판단이 필요
  - 코드/문서 수정 제안
  - 스킬/instinct 생성 제안
  - 고우선순위 후속 작업
  - 사용자 표시: "선택 필요" 헤더 아래 체크박스로 나열
- **info**: 참고만 하면 되는 정보
  - 세션 통계
  - 학습 포인트 중 낮은 confidence
  - 이미 알고 있을 법한 내용
  - 사용자 표시: "참고 정보" 헤더 아래 나열 (선택 불가)

각 항목에 `user_display` 필드를 추가한다. Phase 3에서 사용자에게 직접 표시되는 텍스트:

```json
{
  "user_display": "[docs] README.md 설치 섹션에 새 의존성 반영 — 수정하시겠습니까?"
}
```

user_display 작성 규칙:
- `[source_tag]` 접두사: `[docs]`, `[scout]`, `[learning]`, `[followup]`
- 구체적 행동 요약 (1줄, 50자 이내)
- user 카테고리는 "~하시겠습니까?" 또는 "~할까요?" 어미
- auto 카테고리는 "~합니다" 어미
- info 카테고리는 "~입니다" 어미

### 4단계: 정렬

1. category: auto → user → info
2. category 내에서: priority high → medium → low
3. 같은 priority 내에서: source별 그룹핑

## 출력 형식

반드시 `/tmp/session-wrap/results/merged-actions.json`에 기록:

```json
{
  "total_before_dedup": 15,
  "total_after_dedup": 11,
  "duplicates_removed": 4,
  "by_category": {
    "auto": 3,
    "user": 5,
    "info": 3
  },
  "items": [
    {
      "id": "doc-001",
      "source": "doc-updater",
      "title": "...",
      "description": "...",
      "category": "auto",
      "priority": "medium",
      "action": "...",
      "files": [...],
      "user_display": "[docs] README.md 타임스탬프를 갱신합니다"
    }
  ]
}
```

## 제약

- 항목을 새로 만들지 않는다. Phase 1 결과만 병합/정리한다.
- 모든 원본 소스 정보를 보존한다 (source 필드).
- 제거 사유를 최종 JSON의 주석이 아닌 `duplicates_removed` 카운트로 반영한다.

```

### references/output-schema.md

```markdown
# 출력 JSON 스키마 상세

## 공통 아이템 스키마

모든 subagent가 동일한 아이템 스키마를 따른다.

```json
{
  "items": [
    {
      "id": "string (필수, 고유 ID: source-NNN 형식)",
      "source": "string (필수, subagent 이름)",
      "title": "string (필수, 1줄 제목)",
      "description": "string (필수, 상세 설명 3줄 이내)",
      "category": "auto | user | info (필수)",
      "priority": "high | medium | low (필수)",
      "action": "string (선택, 실행할 구체적 작업)",
      "files": ["string[] (선택, 관련 파일 절대경로)"],
      "metadata": "object (선택, subagent별 추가 데이터)"
    }
  ]
}
```

## 카테고리 정의

| 카테고리 | 의미 | 실행 방식 | 예시 |
|---------|------|----------|------|
| auto | 자동 실행 가능 | Phase 4에서 무조건 실행 | 타임스탬프 갱신, 통계 기록 |
| user | 사용자 선택 필요 | Phase 3에서 선택지 제시 | 스킬 생성, 코드 수정, instinct 생성 |
| info | 정보 제공만 | Phase 5 리포트에 포함 | 학습 포인트, 세션 통계 |

## 우선순위 정의

| 우선순위 | 의미 | 정렬 순서 |
|---------|------|----------|
| high | 즉시 처리 권장 | 1 (최상위) |
| medium | 시간 여유 있음 | 2 |
| low | 참고용 | 3 (최하위) |

## ID 규칙

- 형식: `{source_prefix}-{NNN}` (3자리 숫자)
- source별 prefix:
  - doc-updater → `doc-`
  - automation-scout → `scout-`
  - learning-extractor → `learn-`
  - followup-suggester → `followup-`
- 예: `doc-001`, `scout-003`, `learn-002`, `followup-005`

## 병합 결과 스키마 (duplicate-checker 출력)

```json
{
  "total_before_dedup": "number (중복 제거 전 항목 수)",
  "total_after_dedup": "number (중복 제거 후 항목 수)",
  "duplicates_removed": "number (제거된 중복 수)",
  "by_category": {
    "auto": "number",
    "user": "number",
    "info": "number"
  },
  "items": [
    "... 공통 아이템 스키마와 동일"
  ]
}
```

## 파일 출력 위치

```
/tmp/session-wrap/
├── context.md                          # Phase 0: 컨텍스트 요약
├── git-changes.txt                     # Phase 0: git diff 통계
├── changed-files.txt                   # Phase 0: 변경 파일 목록
├── recent-commits.txt                  # Phase 0: 최근 커밋
├── recent-observations.jsonl           # Phase 0: 관찰 데이터
├── recent-buffer.jsonl                 # Phase 0: 버퍼 데이터
├── inventory.json                      # automation-scout: 스킬 인벤토리
├── results/
│   ├── doc-updates.json               # Phase 1: doc-updater
│   ├── automation-patterns.json       # Phase 1: automation-scout
│   ├── learning-points.json           # Phase 1: learning-extractor
│   ├── followup-tasks.json            # Phase 1: followup-suggester
│   └── merged-actions.json            # Phase 2: duplicate-checker
├── session-wrap-followups.md           # Phase 5: 후속 작업 목록
└── skill-candidates.md                 # Phase 4: 스킬 후보 (있으면)
```

## 리포트 출력 형식

Phase 5에서 터미널에 표시하는 리포트:

```
## Session Wrap 완료

### 실행 결과
- 문서 업데이트: {N}건 완료
- 스킬 후보 기록: {M}건
- Instinct 생성: {K}건
- 후속 작업 기록: {L}건

### 건너뛴 항목
- 사용자가 선택하지 않음: {X}건
- 중복 제거됨: {Y}건

### 후속 작업 파일
/tmp/session-wrap/session-wrap-followups.md

### 스킬 후보 파일 (있으면)
/tmp/session-wrap/skill-candidates.md

### 다음 세션에서
`/context-sync`로 외부 채널 동기화를 시작하세요.
```

```