deep-history

Files (1)

• SKILL.md

SKILL.md (first lines)

## Inputs (skill args)

| 인자 | 의미 |
|---|---|
| (없음) | Default — 전체 세션 이력 + aggregate stats |

빈 args / 매칭되지 않는 토큰 → 본문의 default 분기로 진입.

## Prerequisites

**Hub-spoke 관계**: 본 skill 은 `deep-status` hub 의 sub-page 입니다 — `/deep-status --<flag>` 가 본문 로직을 inline Read 하여 실행하는 것이 주 경로이며, 직접 호출도 동일하게 지원됩니다.


> **Internal** — `/deep-status --history`가 이 파일의 로직을 `Read`하여 실행합니다. 자동 호출이 주 경로이며, 직접 호출도 지원됩니다.
> 참조처: `${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/deep-status/SKILL.md` §7 (`Read ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/deep-history/SKILL.md and follow its display logic inline`).

# Deep Work Session History

View historical session data across all completed Deep Work sessions.

## Language

Read(`${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/shared/references/user-language.md`) and follow it.

## Instructions

### 1. Scan for session receipts

Search for `session-receipt.json` files in all deep-work output directories:

```bash
find . -path "*/.deep-work/*/session-receipt.json" -type f 2>/dev/null | sort -r
```

If no session receipts found:
```
ℹ️ 세션 이력이 없습니다.
   /deep-work로 세션을 시작하고 /deep-finish로 완료하면 이력이 기록됩니다.
```
Stop here.

### 2. Parse all session receipts

For each `session-receipt.json`, extract:
- `session_id`, `task_description`, `started_at`, `finished_at`
- `outcome` (merge/pr/keep/discard)
- `slices.total`, `slices.completed`
- `tdd_compliance` (strict/relaxed/override/spike/coaching counts)
- `model_usage` (haiku/sonnet/opus/main counts)
- `evaluation.evaluator_model` (haiku/sonnet/opus — the model used for plan/test evaluation)
- `total_estimated_cost`
- `deep_work_version`

### 3. Display session list

```
Deep Work Session History

┌────┬──────────────────────┬────────────┬────────┬──────────┬───────────┬───────────┐
│ #  │ Task                 │ Date       │ Slices │ Outcome  │ Model     │ Evaluator │
├────┼──────────────────────┼────────────┼────────┼──────────┼───────────┼───────────┤
│ 1  │ Add model routing    │ 2026-03-25 │ 4/4    │ PR #42   │ S1 H2 O1 │ sonnet    │
│ 2  │ Fix receipt bug      │ 2026-03-23 │ 2/2    │ merge    │ S2       │ haiku     │
│ 3  │ Worktree setup       │ 2026-03-20 │ 3/5    │ keep     │ S3       │ sonnet    │
└────┴──────────────────────┴────────────┴────────┴──────────┴───────────┴───────────┘

S=sonnet H=haiku O=opus M=main
Evaluator: evaluation.evaluator_model from session receipt (or "—" if not set)
```

### 4. Display aggregate statistics

```
Aggregate Stats (최근 [N]개 세션)

   TDD 준수율: strict [N]% | relaxed [N]% | override [N]% | spike [N]%
   모델 사용: haiku [N]회 | sonnet [N]회 | opus [N]회
   평가자 모델 사용: haiku [N]회 | sonnet [N]회 | opus [N]회
   완료율: [completed]/[total] 슬라이스 ([N]%)
   결과: merge [N] | PR [N] | keep [N] | discard [N]
```

If `estimated_cost` data is available:
```
   예상 비용: 총 $[N] (세션 평균 $[N])
```

### 5. Trend indicator

Compare the most recent 3 sessions to the 3 before that (if available):

```
트렌드 (최근 3 vs 이전 3)
   TDD strict 비율: [N]% → [N]% [↑/↓/→]
   완료율:          [N]% → [N]% [↑/↓/→]
   평균 슬라이스:    [N]개 → [N]개 [↑/↓/→]
```

From Sungmin-Cho/deep-work, MIT.

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