| name | slack-memory-cleanup |
| description | Memory cleanup and organization skill for AI employees. Provides guidelines for detecting duplicates, fixing misclassified files, and removing stale information from memory storage. |
Memory Cleanup Guide
Overview
AI 직원의 메모리는 시간이 지남에 따라 중복, 오분류, 오래된 정보가 쌓입니다. 이 skill은 메모리를 체계적으로 정리하는 가이드와 도구를 제공합니다.
핵심 원칙:
- 하드코딩된 보존 기간 없음 - LLM이 컨텍스트 기반으로 판단
- 프로필 파일(users/, channels/)은 1 entity = 1 file 원칙
- 확실하지 않으면 삭제보다 보존
slack-memory-store 스킬과의 연동:
- 이 skill은
slack-memory-store스킬로 저장된 메모리를 정리합니다 - 폴더 구조, 메타데이터 스키마, type 필드가 일치합니다
- 프로필 파일 vs 토픽 파일 구분 원칙을 따릅니다
Quick Start
# 1. 분석만 (dry-run, 변경 없음)
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path}
# 2. 결과 확인 후 실제 정리 실행
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --execute
# 3. 정리 후 인덱스 업데이트
python scripts/update_index.py {memories_path}
Scripts
이 skill은 정리 작업을 돕는 스크립트를 제공합니다.
cleanup_memory.py - 중복/오분류 탐지
메모리 폴더를 스캔하여 문제를 탐지합니다. 기본은 분석만 수행(dry-run)합니다.
# 전체 분석
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path}
# 특정 폴더만 분석
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --folder users
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --folder channels
# 상세 디버그 출력
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --verbose
# 실제 정리 실행 (오분류 파일 이동)
python scripts/cleanup_memory.py {memories_path} --execute
출력 예시:
============================================================
📊 메모리 정리 분석 결과
============================================================
## 🔴 중복 파일
### users/ 폴더 (동일인 중복)
email:batteryho@krafton.com:
- 전지호 (Jiho Jeon).md (✅ 프로필)
- 전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md (📝 작업기록)
- 전지호_외부플랫폼초대_2025-12-08.md (📝 작업기록)
## 🟡 오분류 파일
전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md
현재: users/ → 권장: tasks/
이유: 파일명에 작업 키워드
Jira 티켓 조회 성공.md
현재: channels/ → 권장: tasks/
이유: type이 'task_completed'
## 📈 요약
- 중복 그룹: 3개
- 오분류 파일: 5개
주요 탐지 기능:
- 프로필 vs 작업기록 구분: users/ 중복에서 어떤 파일이 프로필이고 어떤 파일이 작업기록인지 표시
- 오분류 이유 표시: 왜 해당 파일이 오분류로 판단되었는지 이유 제공
- type 필드 활용: 메타데이터의
type필드를 확인하여 폴더와 불일치 탐지
update_index.py - 인덱스 업데이트
정리 후 index.md를 갱신합니다.
python scripts/update_index.py {memories_path}
정리 워크플로우
Step 1: 현황 파악
# 전체 메모리 구조 확인
ls -la {memories_path}/
# 각 폴더별 파일 수 확인
find {memories_path} -type f -name "*.md" | wc -l
# 폴더별 상세
ls -la {memories_path}/users/
ls -la {memories_path}/channels/
ls -la {memories_path}/tasks/
Step 2: 문제 탐지
스크립트 또는 수동으로 다음 문제들을 탐지합니다:
- 중복 파일 - 같은 entity가 여러 파일로 분산
- 잘못된 분류 - 폴더와 내용 불일치
- 휘발성 정보 - 오래되고 중요도 낮은 파일
Step 3: 정리 실행
탐지된 문제에 따라 적절한 조치:
- 중복 → 병합 (deduplication-rules.md 참고)
- 오분류 → 이동 (misclassification-rules.md 참고)
- 휘발성 → 삭제 (cleanup-patterns.md 참고)
Step 4: 인덱스 업데이트
정리 후 반드시 인덱스 갱신:
python scripts/update_index.py {memories_path}
핵심 정리 대상
1. users/ 폴더
정상 상태: 1인당 1파일 (프로필)
users/
└── 전지호 (Jiho Jeon).md ← 프로필 파일만
문제 상태: 1인이 여러 파일
users/
├── 전지호 (Jiho Jeon).md ← 프로필 (유지)
├── 전지호 (Jiho Jeon) - 이메일 분석.md ← tasks/로 이동
├── 전지호 - AI 보고서.md ← tasks/ 또는 misc/로 이동
└── Serin_Kim_김세린.md ← 기존 김세린 파일과 병합
판단 기준:
email또는user_id가 같으면 동일인- 프로필 파일 1개만 users/에 유지
- 나머지는 내용에 따라 적절한 폴더로 이동
2. channels/ 폴더
정상 상태: 채널당 1파일 (채널 ID로 시작)
channels/
└── C08G76BB8JK_my-daily-scrum.md ← 채널 프로필
문제 상태: 채널 정보가 아닌 파일들
channels/
├── C08G76BB8JK_my-daily-scrum.md ← 유지
├── Jira 티켓 조회 성공.md ← tasks/로 이동
└── 메일 조회 작업 성공.md ← tasks/로 이동
판단 기준:
channel_id가 있고 채널 가이드라인/정보면 유지- 작업 결과, 성공 사례 등은 tasks/로 이동
3. tasks/ 폴더
정상 상태: 작업별 1파일
tasks/
├── KIRA 프로젝트 작업 완료 - 2025-11-25.md
└── Tableau 데이터 조회 - 2025-12-09.md
문제 상태: 유사 내용 중복
tasks/
├── 7개_이메일_분석_2025-12-08.md ← 삭제 (더 완전한 버전 있음)
├── 8개_이메일_분석_2025-12-08.md ← 삭제
├── 9개_이메일_분석_2025-12-08.md ← 삭제
└── 10개_이메일_분석_2025-12-08.md ← 유지 (최종 버전)
판단 기준:
- 같은 작업의 중간 결과들 → 최종 버전만 유지
- 같은 날짜에 유사 제목 → 가장 완전한 것만 유지
4. 기타 폴더
| 폴더 | 정리 기준 |
|---|---|
projects/ |
완료된 프로젝트 → archive/ 이동 가능 |
decisions/ |
중요, 장기 보존 |
meetings/ |
오래된 것 → 요약 후 삭제 가능 |
misc/ |
정리 1순위, 오래된 것 삭제 |
external/news/ |
시간 지나면 가치 하락, 삭제 가능 |
announcements/ |
오래된 공지 삭제 가능 |
중요도 판단 (LLM 기준)
하드코딩된 보존 기간 없이, LLM이 다음을 고려하여 판단합니다.
보존해야 하는 것
- 프로필 정보 (users/, channels/)
- 의사결정 기록 (decisions/)
- 진행 중인 프로젝트 (projects/)
- 최근 상호작용과 관련된 정보
삭제 가능한 것
- 중간 결과물 (최종본 있을 때)
- 오래된 일상 대화 (misc/)
- 시의성 지난 뉴스/공지
- 중복된 정보
판단 시 고려사항
- 마지막 수정일 (
updated메타데이터) - 관련 프로젝트 상태 (진행 중 vs 완료)
- 파일 간 연결 관계 (
related_to) - 태그의 중요도 (urgent, important 등)
정리 실행 예시
예시 1: users/ 중복 정리
요청: "users 폴더 정리해줘"
1. 현황 파악
- 전지호 관련 파일 6개 발견
- 김세린 관련 파일 2개 발견
2. 분석
- 전지호: 프로필 1개 + 작업 기록 5개
- 김세린: 같은 사람 다른 이름 2개
3. 실행
- 전지호 작업 기록 → tasks/로 이동
- 김세린 파일 → 병합 후 1개만 유지
4. 결과 보고
"users/ 정리 완료:
- 전지호: 5개 파일 tasks/로 이동
- 김세린: 2개 파일 1개로 병합"
예시 2: 전체 메모리 정리
요청: "메모리 전체 정리해줘"
1. 현황 파악
- 총 120개 파일
- users/: 47개 (중복 의심)
- tasks/: 40개 (중복 의심)
- channels/: 10개 (오분류 의심)
2. 폴더별 분석 및 정리
3. 결과 보고
"메모리 정리 완료:
- 삭제: 15개 (중복/중간결과)
- 이동: 8개 (오분류 수정)
- 병합: 5개 (동일인 중복)
- 현재 총: 97개 파일"
안전 가이드라인
삭제 전 확인
- 중요 파일 삭제 전 사용자에게 확인
decisions/,projects/삭제 시 특히 주의- 확실하지 않으면 삭제보다 이동
백업 권장
- 대량 정리 전 백업 제안
cp -r {memories_path} {memories_path}_backup_{date}
롤백 가능성
- 삭제한 파일 목록 기록
- 이동한 파일의 원래 위치 기록
Reference Documents
자세한 규칙은 다음 문서를 참고하세요:
- cleanup-patterns.md - 정리 패턴 및 LLM 판단 기준
- deduplication-rules.md - 중복 탐지 및 병합 규칙
- misclassification-rules.md - 오분류 탐지 및 이동 규칙