TL;DR

Claude Code 기반의 로컬 퍼스트 'AI 뇌' 스켈레톤으로 모든 기록을 plain markdown과 graph.jsonl로 저장하고 역할별 canonical 콘텐츠로 동일한 시스템을 다양한 역할로 운용할 수 있습니다. 설치는 @anthropic-ai/claude-code를 글로벌 설치하고 레포를 클론한 뒤 claude 명령으로 실행하면 되고 일상 조작은 Claude Code 대화와 간단한 slash 명령으로 이루어집니다. 벡터 DB·임베딩을 사용하지 않아 가시성과 버전 추적이 필요하고 로컬 중심 통제를 원하는 개인 사용자에게 적합합니다. Claude Code 경험이 없거나 확장형 SaaS 인프라를 기대하는 팀에는 바로 적용하기엔 제한이 있을 수 있습니다.

핵심 포인트

• 이 레포는 Claude Code에서 실행되는 개인용 AI 뇌 스켈레톤으로 standalone tool 성격을 띠며 Claude Code 생태계와 직접 연동됩니다. 모든 활동 기록을 plain markdown 파일로 저장하고 엔티티 연결은 graph.jsonl로 관리하여 파일 수준에서 바로 읽기·검색·버전 관리를 할 수 있도록 설계되어 있습니다. 벡터 데이터베이스나 임베딩을 사용하지 않기 때문에 로컬 우선, 투명성 중심 워크플로우를 원할 때 유리합니다.
• 핵심 동작은 '기억(Remembers)', '크로스 리즈닝(Reasons across)', '역할 전환(Becomes any role)'의 반복 구조로 구성되어 있으며 입력→저장→지식 그래프 조회→Claude Code 세션 재주입의 흐름으로 작동합니다. 메모리는 working(48시간 자동 정리), canonical(지속 보존), graph(append-only)의 세 레이어로 시간 감응형으로 쌓이고, 반복되는 패턴은 상향 승격되어 장기적 컨텍스트로 활용됩니다. canonical 디렉터리에 역할별 콘텐츠를 넣으면 동일한 코드베이스로 총괄, 법률, PM, 조사관 등 다양한 역할을 빠르게 구성해 사용할 수 있습니다.
• 설치는 npm으로 @anthropic-ai/claude-code를 글로벌 설치한 뒤 레포를 클론하고 claude 명령으로 실행하는 단순한 흐름을 따릅니다. 평상시 사용은 Claude Code 대화 인터페이스에서 이루어지며 /q-debrief, /q-draft, /q-research 등 미리 정의된 slash 명령으로 흔한 작업을 호출하는 방식으로 운영됩니다. 별도의 벡터 DB 없이 파일과 JSONL만으로 작동하므로 git 기반 버전 관리와 텍스트 검색(rg 등)에 익숙한 사용자가 바로 활용할 수 있습니다.
• 선택적 통합으로 Notion, Google Calendar, Gmail, Linear, Slack, Chrome(DevTools MCP), Apify, Reddit 등을 연결할 수 있으나 핵심은 로컬 파일 기반이라는 점이 유지됩니다. 보안 측면에서는 .env와 자격증명 파일을 읽기/쓰기 차단하고 PreToolUse 훅으로 위험한 동작을 가로채며 rm -rf, sudo, git push --force 같은 명령을 기본 차단하도록 설정되어 있습니다. 작성자가 개인 작업에 여섯 인스턴스를 운영한다고 명시되어 있어 개인 혹은 소규모 맞춤 워크스페이스에 적합하며 대규모 분산 서비스로 바로 전개하려면 추가 작업이 필요할 수 있습니다.