Knowledge Loop
CQ는 당신의 작업 방식과 GPU 실험 결과를 학습하여 AI 동작을 선호도에 맞게 영구적으로 변경합니다.
해결하는 문제
AI 세션은 매번 처음부터 시작됩니다. 당신의 규칙을 설명하고, 같은 실수를 수정하고, 같은 제약사항을 다시 말합니다 — 세션마다. Knowledge Loop는 이 루프를 닫습니다.
동작 방식
세션 종료 → 선호도 추출 → 카운트 증가
│
count ≥ 3 → CLAUDE.md에 힌트 기록
count ≥ 5 → .claude/rules/에 규칙으로 승격
AI 동작이 영구적으로 변화네 가지 컴포넌트:
| 컴포넌트 | 역할 |
|---|---|
| PreferenceLedger | 관찰된 선호도를 발생 횟수와 함께 저장 |
| Hints | CLAUDE.md에 추가되는 제안 (count ≥ 3) |
| Rules | .claude/rules/의 영구 동작 규칙 (count ≥ 5) |
| GlobalPromoter | 패턴을 비개인화하여 커뮤니티 풀에 공유 |
실제 사례
5번의 ML 연구 세션 후, CQ가 관찰된 동작에서 자동으로 학습한 패턴:
| 발생 횟수 | 레벨 | CQ가 학습한 것 |
|---|---|---|
| 5x | Rule | "Hub를 통해 자동으로 실험 실행" |
| 4x | Hint | "@key=value 메트릭 출력 형식 사용" |
| 4x | Hint | "MPJPE/HD/MSD 메트릭 먼저 확인" |
| 3x | Hint | "시작 전 항상 cq doctor 실행" |
이 규칙들은 CLAUDE.md와 .claude/rules/에 주입되어 — 이후 모든 세션의 시스템 프롬프트에 로드됩니다.
선호도 → Hint → Rule 생명주기
1단계: 관찰
세션이 종료될 때 선호도가 추출됩니다. 출처:
- AI 출력에 대한 수정 사항
- 코드 리뷰 또는 실험 결과 검토 방식의 패턴
- 반복적으로 실행한 커맨드
- 세션 중 명시적으로 제시한 지침
2단계: Hint (count ≥ 3)
CQ가 CLAUDE.md에 제안을 추가합니다:
<!-- CQ hint: count=3 -->
포즈 추정 결과 평가 시 MPJPE/HD/MSD 메트릭을 먼저 확인하세요.Hint는 소프트 가이던스입니다 — AI가 참고하지만 동작을 강제하지는 않습니다.
3단계: Rule (count ≥ 5)
CQ가 .claude/rules/의 영구 규칙으로 승격합니다:
# 자동 생성 규칙 (hint에서 승격됨, count=5)
## 실험 메트릭
항상 MPJPE, HD, MSD 순서로 평가하세요.
결론을 내리기 전에 세 가지 모두를 보고하세요.규칙은 매 세션 시작 시 시스템 프롬프트에 로드됩니다. CLAUDE.md의 어떤 내용과도 동등하게 구속력이 있습니다.
억제
규칙을 삭제하면 CQ가 영구적으로 억제합니다 — 해당 선호도 패턴에서 다시는 승격되지 않습니다:
cq rule delete "mpjpe 먼저 확인" # 영구 억제PreferenceLedger
Ledger가 선호도 이력을 저장합니다:
cq preferences list # 카운트와 함께 모든 선호도
cq preferences list --hints # Hint만 (count ≥ 3)
cq preferences list --rules # Rule만 (count ≥ 5)
cq preferences show <id> # 특정 선호도 상세출력 예시:
ID Count Level Preference
pref-01 5 RULE Hub를 통해 자동으로 실험 실행
pref-02 4 HINT @key=value 메트릭 출력 형식 사용
pref-03 4 HINT MPJPE/HD/MSD 메트릭 먼저 확인
pref-04 2 - 커밋 전 임포트 정렬지식이 외부로 흐릅니다
선호도는 로컬에만 머물지 않습니다. GlobalPromoter가 식별 정보(경로, 사용자명, 이메일, 프로젝트명)를 제거하고 커뮤니티 지식 풀에 패턴을 기여합니다.
공유되는 것:
- 행동 패턴 ("메트릭 X를 Y보다 먼저 확인")
- 워크플로우 순서 ("W 다음에 Z 실행")
- 도구 선호도 ("U 대신 T 사용")
절대 공유되지 않는 것:
- 파일 경로
- 저장소 이름
- 이메일 주소
- 개인 식별자
커뮤니티 패턴은 모든 사용자가 사용할 수 있습니다. 많은 사용자가 독립적으로 같은 모범 사례를 발견하면, 커뮤니티 풀에 노출되어 당신의 시행착오 단계를 건너뛸 수 있게 됩니다.
세션과의 연동
Knowledge Loop는 세션 종료 시 자동으로 트리거됩니다:
cq session close # 요약 + 선호도 추출 트리거또는 매 cq claude 종료 시 실행되도록 설정할 수 있습니다. 세션에서 추출된 선호도는 Ledger에 병합되고 카운트 증가가 원자적으로 발생합니다.
Pro와 Team 티어
Pro와 Team 티어에서는 PreferenceLedger가 Supabase에 있어 다음에서 공유됩니다:
- 모든 디바이스
- 모든 AI 도구 (Claude Code, ChatGPT, Cursor, Gemini)
Claude Code 세션에서 관찰된 선호도가 다음 날 ChatGPT 세션에서 사용 가능합니다. Knowledge Loop는 하나의 도구가 아닌 전체 AI 사용에 걸쳐 쌓입니다.
Free 티어에서는 Ledger가 로컬 SQLite에 있습니다. 선호도가 쌓이지만 디바이스나 도구 간에 동기화되지는 않습니다.
비활성화
세션 종료 시 자동 추출을 비활성화하려면:
# .c4/config.yaml
growth_loop:
enabled: false전체 시스템을 비활성화하지 않고도 개별 규칙을 삭제하고 억제할 수 있습니다.