# 옵시디언 스타일 메모리 시스템 리서치

## 현재 메모리 시스템 동작 원리

### MEMORY.md
- 59줄, 8KB, 인덱스 파일
- 23개 개별 .md 파일 참조 (104KB 총합)
- **매 세션 시작 시 Claude Code가 자동 로딩** (auto memory 시스템)
- 200줄 이후 truncation 됨

### whisper 리마인더
- whisper-compile.py가 ★ 표시된 항목만 추출 (40자 truncation)
- 매 메시지마다 ~200-400 토큰 주입
- 현재 잘못된 ★ 항목을 추출하고 있음 (프로젝트 ★이 아닌 규칙 ★을 추출해야 함)

### memory_check.py (task-1459.1)
- dispatch 시 MC-XXXX 확인번호 발급
- ★ 항목 + 피드백 파일 존재 로깅
- memory-check-log.json에 기록

### 핵심 문제점
1. MEMORY.md는 로딩되지만 **개별 파일은 자동 로딩 안 됨**
2. 아누가 능동적으로 개별 파일을 읽어야 하는데 안 읽음
3. 파일 간 **연결/관계**가 없어서 하나 읽어도 관련 파일이 안 떠오름
4. 세션 길어지면 컨텍스트 압축 시 초반 메모리 참조 유실

## 옵시디언 스타일 접목 가능성

### 구현 가능한 것
1. **[[양방향 링크]]**: 메모리 파일 간 `[[feedback_design_team_routing]]` 링크 삽입
2. **#태그 시스템**: `#위임전필수`, `#모듈화`, `#디자인` 등
3. **그래프 탐색 스크립트**: 키워드 → [[링크]] 따라가기 → 관련 파일 전부 로딩
4. **dispatch 전 자동 탐색**: task 설명 키워드 → 관련 #태그 → 해당 태그의 메모리 전부 읽기

### 구현 필요량
- Python 200~300줄 (memory-graph.py)
- 기존 메모리 파일에 [[링크]]와 #태그 추가 (마이그레이션)
- whisper-compile.py 수정 (그래프 탐색 결과 주입)

### 토큰 영향
- 현재: whisper ~200-400 토큰
- 그래프 탐색 추가 시: +100-300 토큰 (관련 메모리 요약)
- 캐싱으로 실질 비용 최소화 가능

## 대안적 접근
- 옵시디언 MCP 서버 활용 (실제 옵시디언 연동)
- SQLite 기반 메모리 DB
- 벡터 임베딩 기반 유사 메모리 검색