# 세션 모니터링 및 자동 요약/새세션 시작 — GitHub 리서치 + 비교분석

## 목표
Claude Code의 세션 컨텍스트 관리(자동 압축, 요약, 새 세션 시작 트리거 %) 관련:
1. GitHub에서 관련 오픈소스/구현 사례 조사
2. 우리가 이미 준비해둔 시스템과 비교분석

## 리서치 범위

### GitHub 검색 키워드
- "claude code context window management"
- "claude code auto compact"
- "claude code session summarize"
- "LLM context window management"
- "AI agent session persistence"
- "context compression LLM"
- "CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE"
- "claude code compaction"

### 조사 항목
1. Claude Code의 공식 컨텍스트 관리 방식 (auto compact 동작 원리)
2. 커뮤니티에서 사용하는 세션 관리 기법
3. CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE 설정값별 동작 차이
4. 세션 요약 + 새 세션 시작의 최적 트리거 % (70%? 80%? 90%?)
5. 세션 간 컨텍스트 유지 방법 (요약 파일, CLAUDE.md, memory 등)

### 우리 시스템 비교 대상
- `/home/jay/workspace/utils/session_auto_compress.py` — 자동 압축 모듈
- `/home/jay/workspace/utils/session_resilience.py` — 세션 복원력
- `/home/jay/workspace/utils/session_monitor.py` — 세션 모니터
- `/home/jay/workspace/utils/context_compressor.py` — 컨텍스트 압축기
- `/home/jay/workspace/utils/context_summarizer.py` — 컨텍스트 요약기
- `/home/jay/.claude/settings.json` — `CLAUDE_AUTOCOMPACT_PCT_OVERRIDE: 50` 설정
- dispatch.py의 `--resume-from` 옵션 (세션 이어받기)

## 산출물
1. GitHub 리서치 보고서 (관련 프로젝트/구현 사례 5개+)
2. 우리 시스템 vs GitHub 사례 비교표
3. 개선 권고사항 (우리에게 부족한 것, 추가해야 할 것)
4. 최적 트리거 % 권고
5. 보고서 저장: `/home/jay/workspace/memory/reports/`