작업 이력 마이닝 기반의 자동화 도구 생성 시스템 구축

I built a Claude Code skill that discovers which automations to build — by mining my own work

pponali2026년 6월 18일3분advanced

AI 요약

Context

반복적인 수동 작업이 Git 이력과 터미널 세션에 파편화되어 존재함에 따라 추상화 필요성을 인지하지 못하는 가시성 부족 문제 발생. 정형화되지 않은 작업 패턴을 시스템적으로 식별하여 도구화하는 자동화 파이프라인의 부재를 해결하고자 함.

Git commit-shape, Session transcripts, Repo memory(GPS)의 세 가지 소스에서 시그널을 추출하는 Scanner 설계
단일 세션 내 저빈도 작업의 누락을 방지하기 위해 Persistent Ledger를 통한 세션 간 누적 빈도 측정 방식 도입
frequency, determinism, friction 세 가지 지표를 결합한 Scoring 모델을 통한 자동화 우선순위 산정
중복 도구 생성을 방지하기 위해 기존 Skill과 유사도를 분석하여 Extend before create 원칙 적용
Human-in-the-loop 설계를 통한 제안 및 승인 단계 구축으로 파일 시스템 변경의 안전성 확보
선정된 패턴을 Skill, Subagent, Workflow 템플릿에 따라 자동 스캐폴딩하는 Packaging 프로세스 구현

실천 포인트

1. 작업 로그 및 커밋 메시지에서 반복되는 정형 패턴(Shape) 추출 가능 여부 검토

2. 단일 실행 단위가 아닌 누적 데이터 기반의 빈도 분석 체계 구축

3. 자동화 대상 선정 시 결정론적 성격(Determinism)과 마찰 비용(Friction)을 함께 평가

4. 생성된 자동화 도구가 기존 자산과 중복되는지 검증하는 유사도 체크 단계 추가

태그