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GeekNewsAI/ML
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Show GN: Claude Code에 Hermes Agent식 자기개선 루프를 붙이는 플러그인
Claude Code에 Hermes Agent 기반 자기개선 루프를 이식한 SKILL.md 자동 증류 플러그인
AI 요약
Context
LLM 기반 에이전트가 복잡한 작업을 수행하며 습득한 절차적 지식이 세션 종료 후 소멸하는 휘발성 문제 발생. 반복되는 작업 패턴을 체계적으로 저장하고 재활용할 수 있는 지속적 학습 메커니즘의 부재를 해결하고자 함.
Technical Solution
- Hermes Agent의 self-improving skills 및 curator 개념을 Claude Code 환경으로 이식한 구조 설계
- 작업 완료 후 핵심 절차를 추출하여 SKILL.md 파일로 정형화하는 Knowledge Distillation 프로세스 구축
- Claude Code의 hooks 및 subagents를 활용하여 작업 흐름 내에 자동 기록 로직을 통합
- slash commands를 통한 SKILL.md 파일의 명시적 호출 및 컨텍스트 주입 체계 구현
- 새로운 작업 수행 시 기존 SKILL.md를 참조하여 실행 경로를 최적화하는 피드백 루프 형성
실천 포인트
1. 에이전트의 반복 작업 패턴을 식별하여 정형화된 가이드라인(Markdown)으로 저장하는 체계 검토
2. LLM의 컨텍스트 윈도우 낭비를 줄이기 위해 핵심 절차만 증류하여 주입하는 RAG 유사 전략 적용
3. hooks 및 subagents를 통한 작업 자동화 파이프라인 설계 가능성 확인