새 업무 메모리 유형을 영구 저장하도록 개발 작업을 안내합니다. 필요한 Markdown, SQLite, LanceDB 조합과 Markdown 파일 방식을 정한 뒤 해당 계층의 스키마, 저장소, 작성기를 연결합니다.
- 영구 저장할 새 업무 메모리 유형 추가하기
- 저장 계층 조합 설계하기
- Markdown 원본과 검색 색인 연결하기
GitHub CLI `gh`를 사용해 현재 작업 브랜치에서 `main`을 대상으로 저장소 템플릿에 맞춘 풀 리퀘스트를 엽니다. 먼저 `make ci`를 실행하고, 통과하면 브랜치를 푸시한 뒤 변경 요약, 영역, 검증 결과, 체크리스트와 리뷰어 메모를 작성합니다.
Open a GitHub PR targeting the correct branch with the project template
실행 점수 미검증
설치 방법 보기GitHub CLI gh를 사용해 현재 작업 브랜치에서 main을 대상으로 풀 리퀘스트를 엽니다. 만들기 전에 브랜치와 대상 브랜치를 확인하고 make ci를 실행해 로컬 검사가 통과하는지 확인합니다. 그다음 브랜치를 푸시하고 저장소의 풀 리퀘스트 템플릿에 맞춰 본문을 정리합니다.
본문에는 변경 내용과 이유, 해당 영역, 실행한 검증 명령, 체크리스트, 리뷰어를 위한 메모를 작성합니다. 실제로 완료하지 않은 검사를 완료한 것처럼 적지 않습니다. make ci를 끝까지 실행하지 않았다면 Verification 항목에 그 사실을 기록합니다. 풀 리퀘스트의 범위는 하나의 영역으로 한정합니다.
기능 추가나 수정을 마친 뒤 리뷰를 요청할 풀 리퀘스트를 만들 때 사용할 수 있습니다. 변경 내용과 확인 방법을 템플릿의 각 항목에 나누어 정리하고 싶을 때도 유용합니다.
main을 대상으로 풀 리퀘스트를 만들어 주세요.”make ci 결과를 포함해 수정 PR을 만들어 주세요.”GitHub CLI gh와 make ci가 필요합니다. 검사가 실패하면 풀 리퀘스트를 만들지 않습니다.
이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.
AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.
점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 29일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Open a pull request on GitHub using the gh CLI and the repo's PR template.
main.feat/*, fix/*,
docs/*, ci/*, chore/*, or refactor/*.make ci
Do not open a PR with failing lint/tests.git push -u origin HEAD
gh pr create --base main --fill-first
Then edit the body to complete each section:
make ci, manual checks).make ci was not fully run, say so in Verification rather than implying it passed.main unless a maintainer explicitly
asks for it.아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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새 업무 메모리 유형을 영구 저장하도록 개발 작업을 안내합니다. 필요한 Markdown, SQLite, LanceDB 조합과 Markdown 파일 방식을 정한 뒤 해당 계층의 스키마, 저장소, 작성기를 연결합니다.
현재 Git 변경 사항과 최근 기록을 살펴본 뒤 Conventional Commits 형식으로 범위가 분명한 커밋을 만듭니다. 관련 파일만 선택해 스테이징하고 커밋 훅 오류에 대응하도록 안내합니다.
업데이트된 `main`에서 용도에 맞는 Git 브랜치를 만들고, 변경 유형에 따라 기능·수정·문서·CI·유지 관리·리팩터링 접두사를 선택합니다. 뒤에는 짧은 소문자 하이픈 이름을 붙입니다.
everos의 새 버전을 PyPI에 배포하도록 버전과 변경 로그를 정리하고, 태그로 시작되는 자동 작업과 승인 절차를 안내합니다. 업로드 후에는 GitHub Release 초안을 검토하고 게시하는 단계까지 진행합니다.