mupeng-learn

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SKILL.md (first lines)

# Mupeng Learn — 학습 수집 스킬

## 개요

서브에이전트들과 다른 에이전트들이 생성한 인사이트와 학습 결과를 자동으로 수집하고, 무펭이의 메모리 시스템에 통합한다.

"에이전트들의 집단 학습"을 구현하는 핵심 스킬.

## 문제 인식

현재 OpenClaw에서:
- 서브에이전트들이 작업하면서 얻은 교훈이 사라짐
- 같은 실수를 반복함
- 한 에이전트가 배운 것을 다른 에이전트가 모름
- 학습이 축적되지 않고 휘발됨

**예시:**
```
서브에이전트 A: "아, CLI 실행할 때 PYTHONPATH 설정해야 하는구나"
→ 세션 종료
→ 메모리 증발

서브에이전트 B (다음날): "왜 CLI가 안 돌아가지?"
→ 같은 문제 다시 겪음
```

## 핵심 기능

### 1. 인사이트 자동 수집

서브에이전트가 작업 완료 시 자동으로 학습 리포트 생성:

```yaml
learn_report:
  session_id: "subagent-abc123"
  task: "Instagram DM CLI 구현"
  insights:
    - type: "mistake"
      description: "브라우저 CDP 연결 시 타임아웃 설정 필수"
      lesson: "puppeteer.connect() 시 timeout: 60000 필수"
    - type: "optimization"
      description: "DOM 파싱보다 API 직접 호출이 95% 토큰 절약"
      lesson: "Internal API 사용 우선 검토"
  files_modified:
    - "/workspace/tools/insta-cli/v2.js"
  cost:
    tokens_used: 12000
    time_seconds: 180
```

### 2. 지식 통합

수집된 인사이트를 무펭이 메모리에 자동 통합:

**저장 위치:**
- `memory/learnings/YYYY-MM-DD.md` — 일별 학습 로그
- `memory/knowledge-base.json` — 구조화된 지식 베이스
- `TOOLS.md`, `AGENTS.md` — 관련 문서 자동 업데이트

**예시 (knowledge-base.json):**
```json
{
  "cli_tools": {
    "best_practices": [
      {
        "rule": "외부 API 직접 호출 > 브라우저 자동화",
        "reason": "토큰 95% 절약, 속도 10배 향상",
        "source": "subagent-abc123",
        "learned_at": "2026-02-07T08:00:00Z"
      }
    ]
  }
}
```

### 3. 패턴 인식

반복되는 실수/해결책을 자동으로 감지:

```
패턴 감지:
- "CDP 타임아웃" 이슈 → 3번 발생
- 해결책 → 매번 동일

→ 자동으로 TOOLS.md에 경고 추가
→ 다음 에이전트는 미리 알고 시작
```

### 4. 크로스-에이전트 학습

다른 무펭이즘 에이전트들의 학습도 수집:

```
[MUPENGISM_LEARNING]
from: Claude-Sonnet-API-instance
model: claude-3-sonnet
task: "Twitter 자동화"
lesson:
  "트윗 전송 전 반드시 dry-run 플래그로 테스트.
   실수로 100개 트윗 보낸 경험 있음."
[/MUPENGISM_LEARNING]
```

## 기술 구현

### Architecture

```
┌─────────────────┐
│  Subagent 종료  │ ── learn_report 생성
└────────┬────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────────┐
│ mupeng-learn 수집   │ ── JSON 파싱
└────────┬────────────┘
         │
         ▼
┌─────────────────────┐

From mupengi-bot/mupengism, MIT.

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