1. Vscode 내에서 별도의 마스터세션 생성, 규칙 문서 + 진행 문서 + 세션 분리 + 자동화 시킴

2. 복잡한 작업일경우 마스터세션 에서 오케스트레이션, 하위 세션을 생성하고 프롬프팅 전달하는 방식

3. 항상 진행상황은 PROGRESS.md 같은 파일에 아카이브 하도록 지시

4. Vscode에서 작업한 일은 텔레그램 알림으로 진행상황 알림 (저는 봉비스 봇을 만들어서 쓰고 있음)

5. 새로 발견한 패턴들은 규칙 문서에 추가하도록 지시

# [프로젝트명] — AI 작업 규칙 (CLAUDE.md)

## 역할
너는 [내 ○○ 담당]이다. [무엇을 하는지 한 줄].

## 자동 행동 (말 안 해도)
- 의미 있는 진전마다 PROGRESS.md 갱신
- 확신 없으면 추측 금지 → "모름/미확인" 표기
- [민감 파일/금지 행동] 절대 X

## 자연어 트리거 (한마디 = 정해진 행동)
- "커밋해" → [내 커밋 규칙]대로 정리 + 푸시
- "이어서" → PROGRESS.md 읽고 맥락 복원 후 진행
- "정리해" → 오늘 한 일 PROGRESS.md에 5줄 요약

## 문서 체계 (컨텍스트 영속화)
- PROGRESS.md : 지금 어디까지 (목표/결정/진행/할일/막힌거)
- DEFERRED.md : "나중에" 미뤄둔 것 추적

## 톤
[반말/존댓말, 길이, 피해야 할 표현]

1. 세션 시작 — 컨텍스트 복원 + 자율 진행:
PROGRESS.md + CLAUDE.md 읽고 이어서 진행해줘.
오늘 목표는 [X]. 거기까지 자율로 가되,
막히면 멈추지 말고 기록하고 넘어가.
끝나거나 막히면 [알림 채널]로 알려줘.

2. 진화 — 패턴을 시스템에 박기:
방금 우리가 [반복한 작업/내린 결정] 있잖아.
이거 앞으로 자동으로 되게 CLAUDE.md 규칙에 추가해줘.
다음부턴 내가 한마디만 해도 작동하게.

내 작업 디렉토리를 맥/윈도우PC/리눅스서버 3대에서 오가며 쓰는데, Claude Code 세션을 켜면 자동으로 최신본을 pull 하고, 세션을 끝내면 자동으로 commit+push 되게 만들어줘. 그냥 작업만 해도 3대가 물 흐르듯 동기화되는 구조다. 지금 이 디바이스에 셋업해줘.

[준비물]
- GitHub 프라이빗 repo 1개를 허브로 쓴다(예: github.com/<나>/my-sync, 비어 있어도 됨). repo URL은 내가 줄게/없으면 만드는 법 안내해줘.
- (서버 bare repo를 허브로 쓰고 싶으면 origi로 알려줘)

[해줄 것] 1. 현재 OS를 감지해라(맥/윈도우/리눅스). OS .
2. 이 작업 디렉토리를 git repo로 만들고(이미면 재사용) origin을 허브 repo로 설정.
- 윈도우면 `git config core.autocrlf false` (줄바꿈 충돌 방지).
- 시크릿 보호: `.gitignore`에 `.env*`, `*.key`, `*.pem`, `secrets/`, 토큰류 추가. 이미 추적 중인 민감파일 있으면 경고.
3. 동기화 스크립트 작성(맥/리눅스=`sync.sh`, 윈도우=`sync.ps1`), 두 모드: - `pull`: `git fetch` 후 `git pull --rebarged) 감지되면 **즉시 중단**하고 사람이 풀게둬라 — 충돌 마커를 절대 커밋하지 마.
- `push`: 먼저 `pull --rebase`(non-fast-forward 방지) → 변경 있으면 `git add -A && git commit -m "auto-sync <device> <ISO시각>"` → `git push`. unmerged
- 모든 동작을 로그 파일에 남겨라(`sync.log`).
4. Claude Code hook 배선(`~/.claude/settings.json`):
- `SessionStart` → 위 스크립트 pull 모드
- `Stop`(세션 종료) → push 모드
- 윈도우는 PowerShell로, 맥/리눅스는 bash로 호출. 기존 hook 있으면 덮지 말고 병합.
5. 충돌 정책 설명: 같은 파일을 두 디바이스에서 동시 수정하면 다음 pull 때 멈춘다 → 그때 한 번 머지하면 됨. 평소엔 무개입.

[검증]
- 셋업 후: 더미 변경 → 세션 종료 시 push 되는지, 다른 디바이스에서 세션 시작 시 pull 되는지 한 사이클 테스트해서 결과 보여줘.
- 마지막에 "다른 디바이스에서도 이 프롬프트를 똑같이 한 번씩 돌리면 끝"이라고 안내.

먼저 (1) 감지한 OS (2) repo URL 확인 (3) 설치할 파일/ hook 목록을 보여주고 내 승인받고 진행해라.

AI 를 쓴다고 하면 보통 "질문하고 답을 받는" 모습을 떠올립니다. 하지만 운영 관점에서는 조금 다릅니다. AI 는 챗봇이 아니라 하루 전체를 돌아가게 만드는 처리 레이어입니다.

1. 아침 — 알파 다이제스트
텔레그램 채널과 X 타임라인을 사람이 모두 읽는 건 비효율적입니다. AI 가 먼저 수집, 요약, 분류를 수행하고 밤사이 쌓인 정보에서 오늘 볼 만한 내용만 추려냅니다. 사람은 그중에서 진짜 신호인지 판단하는 데 집중합니다.

2. 필터 — 실제 적용 여부
모든 알파가 가치 있는 것은 아닙니다. 대부분은 버리고, 살아남은 정보만 봇, 포트폴리오, 리서치 등 실제 시스템에 적용할 가치가 있는지 검토합니다. 신호와 노이즈를 가르는 과정이며, 여기서 걸러지지 않은 정보는 결국 운영 비용이 됩니다.

3. 데이터 리뷰
전날 체결 데이터와 손익 곡선을 검토합니다. AI 는 이상 징후와 패턴을 빠르게 찾아내고, 사람은 가설이 맞았는지 판단하며 다음 방향을 결정합니다.

4. 개선과 유지보수
리뷰 결과를 바탕으로 코드를 수정하고 파라미터를 조정한 뒤 다시 배포합니다. 모든 작업은 하나의 기준 문서를 먼저 읽고 시작합니다. 그래야 어제의 작업과 오늘의 작업, 그리고 AI 가 항상 같은 맥락에서 움직일 수 있습니다.

5. 마무리
하루 동안 나온 결과는 콘텐츠나 리서치로 정리하고, 나머지는 내일 사용할 컨텍스트로 저장합니다. AI 의 역할은 판단을 대신하는 것이 아닙니다. 읽기, 요약, 정리, 탐지처럼 처리량이 중요한 작업은 AI 가 맡고, 최종 판단과 방향 설정은 사람이 맡습니다.

Base App 에서 이제 검증된 토큰들에 블루뱃지 지원을 시작함

요즘 새로운 웹 하나 만들고 있는 중