4교시 · 14:00~14:50
개념 15분 · 실습 ① 진행 중인 일 메모리 등록 10분 · ② 새 대화에서 확인 7분 · ③ 자주 하던 부탁 등록 7분 · ④
/memory 로 폴더 열기 8분 · 마무리 3분
쉬는 시간 14:50~15:00같은 설명을 두 번 하지 않게 만드는 법
앞서 컨텍스트 엔지니어링을 다루며 4가지 문서를 표로 짚어본 적이 있습니다.
이번 장에서는 그 4가지 문서를 한 줄씩 본격적으로 펼치고, 그 중 AI가 우리를 학습하는 문서인 ‘메모리’를 자세히 다룹니다.
1. 4가지 문서를 한눈에
핵심 메시지 : AI에게 우리 회사, 내 일을 알게 하는 방법은 한 가지가 아닙니다. 4가지 문서가 각자 다른 결로 작동합니다.
앞서 CLAUDE.md와 Skill을 손에 익혔습니다. 이번 장에서는 메모리를 깊게 다룹니다. 서브에이전트는 뒤에서 이어집니다.
2. 메모리란?
한 줄 정의 : 메모리(Claude Code 공식 용어로
auto-memory)는 AI가 대화 중에 사용자를 학습하여 자동으로 저장해둔 메모리 묶음입니다. 사람이 일부러 적어두지 않아도 쌓이고, 매 세션마다 자동으로 참조됩니다.1) CLAUDE.md 와의 결정적 차이
CLAUDE.md | 메모리 (auto-memory) | |
본질 | 지침서 | 관찰 메모리 |
누가 작성 | 사람이 직접 편집 | AI가 자동 누적 |
매 세션 | 통째 자동 로드 | 인덱스만 자동 로드, 본문은 필요할 때 불러옴 |
예시 | "보고서 마무리는 한 줄 요약 먼저" | "이 사용자는 컨테이너 영업 담당" |
2) 메모리의 4가지 종류
AI는 새 메모리를 쓸 때 4종류 중 어디에 해당하는지 판단해 분류 저장합니다.
type | 들어가는 메모리 | 예 | AI 행동에 미치는 영향 |
user | 이 사람이 누구인지 | "컨테이너 영업 담당, 비개발자" | 톤, 복잡도, 예시 선택의 기준선 |
feedback | 이렇게 해줘 / 이건 하지 마 | "메일은 격식체로", "표보다 한 줄 요약 먼저" | 양식, 금지 단어, 표현 제약 |
project | 지금 무슨 일 중인지 | "10월 견적 라운드 진행, 11월 5일 보고 마감" | 우선순위, 관련성, 시간 의식 |
reference | 어디 가면 정보 있는지 | "거래처 시트는 X 위치" | 자료 자동 참조 |
각 type을 더 자세히 알고 싶다면 아래 토글을 열어보세요(무엇이 들어가나 / 언제 쌓이나 / 수명 / AI 행동에 미치는 영향까지).
user : "이 사람이 누구인지" 자세히
항목 | 내용 |
무엇이 들어가나 | 사용자의 정체성, 역할, 배경, 환경 |
언제 쌓이나 | 처음 자기소개, 직무 알려줌, 사용하는 도구, OS, 전문성 알려줌 |
예 | "컨테이너 영업 담당", "비개발자 일반인", "Mac 사용자", "AI/AX 강사" |
AI 행동에 미치는 영향 | 톤, 복잡도, 예시 선택의 기준선. 비개발자에겐 비유, 전문가에겐 같은 분야 용어 |
feedback : "이렇게 해줘 / 이건 하지 마" 자세히
항목 | 내용 |
무엇이 들어가나 | 사용자가 준 부탁, 금지, 선호. 4가지 중 가장 많이 쌓이는 type |
언제 쌓이나 | "이렇게 해줘", "이건 하지 마", "이게 좋다", "이게 싫다" 같은 명시와 암시 피드백 |
예 | "메일은 격식체로", "'여러분, 함께' 같은 감성과잉 단어 금지", "표보다 한 줄 요약 먼저" |
AI 행동에 미치는 영향 | 양식, 금지 단어, 표현 제약. 한 번 부탁한 것이 매 산출물에 자동 적용 |
project : "지금 무슨 일 중인지" 자세히
항목 | 내용 |
무엇이 들어가나 | 지금 진행 중인 일의 맥락, 마감, 상태, 결정사항 |
언제 쌓이나 | "이번 주 X 하고 있어", "마감 Y야", "지금까지 한 건…" |
예 | "10월 컨테이너 운임 견적 라운드 진행, 11월 5일 본부장 보고 마감" |
AI 행동에 미치는 영향 | 우선순위, 관련성, 시간 의식. 마감 알고 있으면 다른 일 권유 안 함 |
reference : "어디 가면 정보 있는지" 자세히
항목 | 내용 |
무엇이 들어가나 | 외부 시스템과 자료의 위치, 자주 가는 곳 주소 |
언제 쌓이나 | "이건 X 시트에 있어", "Y 폴더 봐", "Z URL에서 확인" |
예 | "거래처 시트는 sheets.../X 탭", "운임 시황은 BIMCO" |
AI 행동에 미치는 영향 | 자료 자동 참조. 매번 시트, URL 다시 알려주지 않아도 AI가 찾아감 |
3. 메모리 md 파일 예시
강사(한성국)의 컴퓨터에는 메모리 46개가 쌓여 있습니다. project 23 · feedback 17 · reference 6 (2026년 10월 8일 기준)
- 강사가 "메모리에 저장해줘"라고 한 적은 거의 없는데도, AI가 대화 중에 "이건 다음에도 쓸 가치 있다" 판단해 자동으로 적어둔 메모리입니다.
1) project 메모리 : 지금 이 교육
- 파일명 :
jangkeum-shipping-4sessions.md
- 처음 생긴 날 : 2026-09-29 · 회차를 준비할 때마다 내용이 더해짐 (마지막 2026-10-08)
- 한 줄 : "장금상선 그룹 AI 에이전트 교육 4회(10/1 · 8 · 15 · 27), 회차별 수업 방식과 결정 사항"
→ 오늘 수업 자료를 만들 때 강사가 "4회 교육이고, 1회차는 이렇게 했어"라고 다시 설명하지 않았지만 AI는 이미 알고 시작했습니다.
2) feedback 메모리 — 한 번 바로잡은 답변 언어
- 파일명 :
reply-in-korean.md
- 생성 시각 : 2026-09-11 14:47
- 한 줄 : "답변은 한글로 쓴다. 파일 경로 · 명령어 · 코드만 원문 그대로 둔다"
→ AI가 영어로 답하자 강사가 "한글로 답변"이라고 한 번 바로잡았습니다. 그 자리에서 메모리가 되어, 이후 모든 대화에 자동으로 적용됩니다.
3) feedback 메모리 — 점점 넓어진 규칙
- 파일명 :
no-emdash-in-slides.md
- 한 줄 : "모든 결과물에 긴 줄표(em dash) 기호를 쓰지 않는다"
→ 6월 22일 슬라이드에서만 → 6월 27일 문서까지 → 7월 21일 모든 결과물로. 강사가 부탁을 넓힐 때마다 같은 파일이 고쳐지며 범위가 넓어졌습니다.
4) 메모리 파일 안은 이렇게 생겼습니다
---
name: reply-in-korean
description: 사용자에게 보내는 답변은 항상 한글로 쓴다
metadata:
type: feedback
---
답변은 한글로 쓴다. 파일 경로·명령어·코드만 원문 그대로 둔다.
**Why:** 영어로 답하자 「한글로 답변」이라고 바로잡았다.- 맨 위
---사이 : 이름 · 한 줄 설명 · 종류(type)
- 그 아래 : 기억할 내용과 왜(Why). 이유가 있어야 비슷한 상황에서도 맞게 적용합니다
- 폴더에는
MEMORY.md라는 목차 파일이 함께 있습니다. 메모리마다 한 줄씩 적혀 있고, 대화를 시작할 때 이 목차만 읽습니다. 본문은 필요할 때 엽니다
4. 예시) 우리 회사 영업본부에 메모리를 도입한다면
우리 회사 영업본부의 한 담당자가 한 달 사용한 뒤 메모리에 쌓일 가상 메모리 예시입니다.
메모리 종류 | 메모리 내용 |
user | "소속 회사 영업본부, 화주와 포워더 거래처 담당" |
feedback | "거래처 메일은 격식체로, 운임은 표 형식 우선" |
project | "10월 컨테이너 운임 견적 라운드 진행 중, 본부장 보고 11월 5일 마감" |
reference | "거래처 시트는 X 위치, 보고 양식은 Y 탭" |
→ 매 세션마다 자기 직무, 맥락을 다시 알리지 않아도 AI가 알아서 적용.
5. ⚠️ 실습 전 주의사항
민감 정보는 메모리에 남기지 말 것
- 회사 기밀, 거래처 단가, 고객 개인정보 같은 정보가 메모리에 기록될 위험이 있습니다
- 정기적으로
/memory메뉴에서 폴더를 열어 들여다보고, 민감한 내용이 있으면 한 마디로 지워달라고 부탁하면 안전합니다
- 메모리는 클로드 코드를 실행한 작업 폴더별로 따로 쌓입니다. 지난 시간의 메모리를 이어서 보려면 같은 폴더(
서울_바이브코딩)에서 실행합니다.
- 메모리는 사람이 통제할 수 있는 시스템(잘못 학습된 것 같으면 그 자리에서 정정할 수 있습니다)
6. 실습 : 메모리를 손에 익히기
이번 미션 : 지금 맡고 있는 사업, 프로젝트 하나를 메모리에 등록하고, 새 세션에서 자동 적용을 확인합니다.
- 앞서 만든 업무 맥락 문서는 내가 쓰고 관리하는 지침입니다. 메모리는 AI가 대화 중 스스로 쌓는 기록입니다
- 그래서 이번에는 '나와 내 일' 대신 '지금 진행 중인 일'을 메모리에 남깁니다
1) 지금 진행 중인 사업, 프로젝트를 메모리에 등록
채팅창에 다음과 같이 입력합니다.
내가 지금 맡고 있는 [사업·프로젝트명]을 메모리에 저장해줘.
목적, 현재 단계, 마감, 관련 부서, 진행하면서 주의할 점을 나를 인터뷰해서 파악하고,
관련 자료가 어디에 있는지(파일·시트·시스템 위치)도 함께 기록해줘.
실제 거래처명·금액·개인정보는 넣지 말고 유형으로만 적어줘."기억해줘"는 메모리로, "CLAUDE.md에 추가해줘"는 규칙으로
- "기억해줘", "메모리에 저장해줘"라고 부탁하면 메모리에 저장됩니다
- 규칙으로 고정하고 싶은 것은 "CLAUDE.md에 추가해줘"라고 명시합니다
- 어느 쪽인지 말해 두면 의도한 자리에 들어갑니다
AI가 새 메모리 파일을 만들고 "저장했어요"라고 답합니다.
2) 새 세션에서 자동 적용 확인
/clear입력해 새 대화창을 엽니다
- 프로젝트 설명을 다시 하지 않고 다음 한 줄을 입력합니다
[사업·프로젝트명] 진행 상황을 본부장에게 보고하는 메일 초안을 잡아줘.- AI가 다시 묻지 않고 프로젝트의 현재 단계, 마감을 본문에 반영하는지 확인합니다 → 메모리가 작동한 증거
3) 자주 하던 부탁 1개 직접 등록
평소 AI에게 자주 다시 알려주던 부탁 1개를 떠올립니다. 막히면 아래 시드에서 골라도 됩니다. 같은 내용이라도 내가 정해서 문서에 적으면 CLAUDE.md, 대화하다 부탁해 AI가 적어 두면 메모리입니다.
직무 | 자주 하는 부탁 예시 |
01 선사영업 | 운임은 USD/box로, 서비스루프별로 나눠 보여줘 / 거래처 메일은 격식체로 |
02 고객지원 | 고객 답변은 처리 예정일을 꼭 넣어줘 / B/L 번호는 앞쪽에 적어줘 |
03 운항 | 지연은 시간(h)과 사유를 같이 적어줘 / 시각은 현지 시각과 한국 시각을 함께 |
04 컨테이너장비 | 컨테이너 타입은 20GP · 40HC · 40RF 표기 그대로 / 수리비는 데포별로 나눠줘 |
05 선사지점 | 반입률은 소수점 한 자리 %로 / 마감이 가까운 항차부터 보여줘 |
06 경영관리 | 금액은 원 단위에 천 자리 쉼표 / 추정치는 「추정」이라고 표시 |
07 물류영업 | 견적은 항목 · 단가 · 수량 · 금액 4열 표로 / 미수주는 사유를 같이 적어줘 |
08 물류센터 | 보관 30일이 넘은 화물은 따로 표시해줘 / 화주는 가나다순으로 |
09 운송 | 구간은 「출발 → 도착」으로 적어줘 / 운송료는 부가세 별도라고 표시 |
10 포워딩 | LCL은 CBM, FCL은 TEU로 표시 / 이익은 매출에서 매입을 뺌 값으로 |
11 선박관리 | 선박명은 IMO 번호와 같이 표기 / 지적 사항은 조치 기한 순으로 |
선택한 내용을 다음과 같이 입력합니다.
OOOO 내용을 메모리에 저장해줘.4) /memory 메뉴로 본인 메모리 폴더 열기
- 채팅창에
/memory를 입력하면 다음 세 가지 옵션이 든 메뉴가 뜹니다.
- User memory : 글로벌
~/.claude/CLAUDE.md
- Project memory : 작업 폴더의
./CLAUDE.md
- Open auto-memory folder : 방금 만든 메모리가 들어 있는 폴더 (방금 우리가 다룬 것)
3번
Open auto-memory folder 를 선택하면 메모리 폴더가 열립니다. 윈도우에서 이 메뉴가 동작하지 않으면 채팅창에 "내 메모리 폴더를 열어줘"라고 요청합니다. 파일 탐색기로 폴더가 열리고, 방금 만든 메모리 파일(*.md)을 직접 확인할 수 있습니다.- 폴더에서 메모리 md 파일을 열어 frontmatter
type분류와 본문 내용을 확인
- 잘못 저장된 메모리가 있으면 채팅창에 "그 메모리 지워줘" 한 마디로 정정
🧠 더 알아보기 · 회사 지식베이스로 넓히기 : GBrain (강사 시연)
클로드 코드 메모리는 이 컴퓨터 · 이 작업 폴더에만 쌓이고, 출처 없이 한 줄씩 적힙니다.
기억할 것이 수백 개로 늘거나 여러 에이전트가 함께 써야 하면 지식베이스가 필요합니다.
GBrain 은 Y Combinator 대표 Garry Tan 이 자기 AI 에이전트용으로 만들어 공개한 지식베이스입니다. 클로드 코드에 붙여서 씁니다.
클로드 코드 메모리 | GBrain | |
어디에 쌓이나 | 작업 폴더별, 이 컴퓨터에만 | 여러 에이전트가 같은 기억을 함께 씀 |
어떻게 적히나 | 출처 없이 한 줄씩 | 사실마다 출처를 달고, 고치거나 지울 수 있음 |
어떻게 꺼내나 | 목차를 읽고 필요한 파일을 확인 | 검색해서 출처가 달린 답을 써 줌 |
누가 쓰나 | 나 혼자 | 회사 지식베이스로도 쓸 수 있음 |
🎥 강사 시연 · 강사 컴퓨터에 설치한 GBrain 을 보여 드립니다 (페이지 479개 · 2026년 10월 8일 기준)
①
gbrain stats : 무엇이 얼마나 쌓였나Pages: 479
Chunks: 8567
Embedded: 3035
Links: 461
Tags: 290
Timeline: 8
By type:
concept: 227
conversation: 151
ops: 80
strategy: 57
note: 56
project: 40항목 | 뜻 | 말로 풀면 |
Pages 479 | 저장된 문서 수 | 지식베이스에 쌓인 글 479편 |
Chunks 8567 | 검색용으로 잘게 나눈 조각 | 질문하면 이 조각들에서 찾습니다 |
Embedded 3035 | 뜻으로 찾을 수 있게 처리된 조각 | 단어가 달라도 비슷한 뜻이면 찾아냅니다 |
Links 461 | 문서끼리 이어진 연결 | 사람 · 회사 · 프로젝트가 서로 연결된 수 |
Tags 290 | 붙어 있는 꼬리표 | 주제별 분류 |
By type | 문서 종류별 수 | concept(개념 정리) · conversation(대화 기록) · ops(매일 브리핑) 순으로 많습니다 |
②
gbrain list --type ops | head -5 : 저절로 쌓인 기록 보기ops/2026-10-08-업무리뷰-morning ops 2026-10-07 🌅 아침 브리핑 · 2026-10-08
ops/2026-10-07-업무리뷰-evening ops 2026-10-07 🌙 저녁 리뷰 · 2026-10-07
ops/2026-10-06-업무리뷰-evening ops 2026-10-06 🌙 저녁 리뷰 · 2026-10-06
ops/2026-10-05-업무리뷰-morning ops 2026-10-04 🌅 아침 브리핑 · 2026-10-05한 줄은 「주소 · 종류 · 날짜 · 제목」입니다. 사람이 따로 적지 않아도 매일 아침 브리핑 · 저녁 리뷰와 대화 기록이 저절로 쌓입니다.
주소 앞부분(
ops/, conversations/)이 폴더처럼 분류 역할을 합니다.③
gbrain query "질문" : 쌓인 기록에서 출처가 달린 답 받기⚠️ 오늘은 설치하지 않습니다. 설치에 Bun · 깃허브가 필요하고, 의미 검색 · 요약 기능을 켜면 글이 외부 AI 서비스로 나갑니다.
회사 자료로 쓰기 전에 보안 담당과 먼저 확인합니다.
7. 마무리 : 다음 장 안내
AI가 우리를 학습합니다.
- 한 번 부탁한 것이 매 세션 자동 적용되고, 잘못된 부분은 한 마디로 정정.
4가지 문서 중 세 가지(CLAUDE.md, Skill, 메모리)를 손에 익혔습니다. 다음 장에서 마지막 하나, 서브에이전트를 다룹니다.
AI가 우리를 학습하는 단계에서 더 나아가, AI에게 동료를 만들어 일을 분담시키는 그림입니다.
