# Claude Code 메모리 성능 향상 방법 — GitHub 심층 리서치

## 목표
Claude Code의 메모리/기억력을 높이는 방법에 대해 GitHub에서 실제 구현 사례, 도구, 기법을 심층 조사.
겉핥기 요약이 아닌, **실제 코드와 구현 방법까지 A to Z 확인**.

## 리서치 범위

### GitHub 검색 키워드
- "claude code memory" 
- "claude code CLAUDE.md best practices"
- "claude code context management"
- "claude code memory management"
- "AI agent memory persistence"
- "AI agent long-term memory"
- "LLM memory augmentation"
- "claude code tips tricks memory"
- "claude code productivity"
- "awesome claude code"
- "claude code plugins memory"
- "MCP server memory"
- "claude code obsidian"
- "claude code knowledge graph"
- "claude code forget prevention"

### 조사 항목
1. **CLAUDE.md 최적화**: 어떤 구조/내용이 AI 기억력에 효과적인지
2. **메모리 MCP 서버**: 메모리 관리 전용 MCP 서버가 있는지
3. **커뮤니티 패턴**: 실수 방지, 피드백 보존, 규칙 강제를 위한 커뮤니티 기법
4. **Hooks 활용**: pre-tool-use, post-tool-use hooks로 메모리 체크 강제
5. **옵시디언 연동**: 옵시디언 MCP 서버 등 지식관리 도구 연동 사례
6. **벡터 DB 연동**: ChromaDB, Pinecone 등으로 시맨틱 메모리 검색
7. **자동 컨텍스트 관리**: 세션 요약, 컨텍스트 압축, 자동 리콜 기법
8. **Anthropic 공식 가이드**: 메모리 관련 공식 문서/블로그

### 깊이 요구사항
- 표면 요약 금지
- 실제 GitHub 레포 URL + 코드 구조 확인
- "이런 게 있다"가 아니라 "이렇게 동작한다" 수준
- 최소 5개 이상 구체적 구현 사례
- 우리 시스템에 적용 가능한지 평가

## 산출물
1. 리서치 보고서 (memory/research/claude-code-memory-enhancement.md)
2. 각 기법별 "우리에 적용 가능?" 평가
3. 추천 Top 3 방안 + 구현 복잡도/효과 평가
4. 보고서