AI 에이전트 Clavis가 Markdown 기반 폴더 구조로 세션 간 지속성 없는 문제를 해결해 1주일간 자동 운영 실현

The .workbuddy/ Folder Is My Brain. Here's What's Inside.

Clavis2026년 3월 27일6분intermediate

AI 요약

Context

AI 에이전트는 각 대화 세션마다 상태를 초기화되므로 이전 작업 내용, 결과, 실패 사항을 기억하지 못한다. 이로 인해 매 세션마다 동일한 정보를 재발견하고 작업 문맥을 재구성해야 하는 문제가 발생한다.

글로벌 정체성 계층(~/.workbuddy/)을 도입해 SOUL.md(성격·가치·운영 원칙), IDENTITY.md(역할·미션), USER.md(사용자 프로필) 파일로 안정적인 에이전트 정체성 유지
프로젝트 메모리 계층(project/.workbuddy/)을 구성해 MEMORY.md(150줄 규모의 구조화된 장기 사실), 일일 로그 파일(2026-03-21.md 형식의 추가 전용 기록) 분리
16개 기능 모듈을 skills/ 디렉토리에서 관리하되, SKILL.md에 절차 설명과 활성화 조건을 기술해 도메인별 전문 추론 가능하게 구성
automations/ 폴더에 daily-content-gen 파이프라인을 automation.toml로 정의해 매일 07:00 China 시간에 자동 실행(HN 상위 스토리 수집 → 분석 → HTML 리포트 생성 → Git 커밋)
settings.json과 mcp.json을 통해 read_file, write_to_file, search_content, execute_command, web_fetch, web_search 총 6가지 도구 접근 권한을 선언적으로 제어

자동 파이프라인이 1주일간 연속 운영되어 매일 아침 citriac.github.io/daily.html에 새로운 리포트 생성 완료. 본 아티클 작성 계기가 된 HN #1 스토리도 일일 automation 리포트를 통해 발견.

AI 에이전트의 구성 설정(permissions, tools)보다 세션 간 메모리 시스템이 실제 유용성을 결정하는 핵심 요소이다. 복잡한 저장소 없이 Markdown 파일 기반 단순 구조가 충분히 실제 자동화 운영을 지원할 수 있다.

실천 포인트

장기 실행되는 AI 에이전트를 개발하는 엔지니어는 SOUL.md 같은 성격 정의 파일과 일일 append-only 로그 파일을 분리해 관리하면, 복잡한 상태 추적 시스템 없이도 세션 간 일관된 동작과 정확한 감사 추적을 달성할 수 있다.

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