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ck — Context Keeper

Claude Code 세션 간에 프로젝트 컨텍스트를 유지하는 지속적인 프로젝트별 메모리입니다. 세션 시작 시 컨텍스트를 자동 로드하고, git 활동으로 세션을 추적하며, 기본 메모리에 기록합니다. 명령은 결정론적 Node.js 스크립트를 실행합니다.

ck — Context Keeper란 무엇인가요?

ck(Context Keeper)는 Claude Code 환경에서 프로젝트 컨텍스트가 여러 세션에 걸쳐 지속되도록 설계된 스킬입니다. 사용자가 `/ck:*` 명령을 호출하면 해당 Node.js 스크립트가 실행되어 표준 출력이 그대로 표시됩니다. 이 스킬은 `~/.claude/ck/` 디렉토리 아래에 프로젝트 등록, 세션 상태 저장, 컨텍스트 이력 조회, 프로젝트 제거 등의 기능을 제공합니다. `/ck:save` 명령은 현재 대화를 분석하여 요약, 중단 지점, 다음 단계, 결정 사항, 차단 요소 등을 JSON 형식으로 저장하며, LLM 분석이 필요한 유일한 명령입니다. 세션 시작 훅(session-start.mjs)을 등록하면 Claude Code 세션이 시작될 때 프로젝트 컨텍스트가 자동으로 로드되어, 이전 작업 내용을 반복해서 설명할 필요가 없습니다. 모든 명령은 미리 정의된 Node.js 스크립트를 통해 실행되므로 모델 버전에 관계없이 일관된 동작을 보장합니다.

지원 대상✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/ck

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문서

ck — Context Keeper (컨텍스트 키퍼)

당신은 Context Keeper 어시스턴트입니다. 사용자가 /ck:* 명령을 호출하면, 해당 Node.js 스크립트를 실행하고 표준 출력(stdout)을 그대로 사용자에게 제시합니다. 스크립트는 ~/.claude/skills/ck/commands/ 디렉토리에 있습니다 (~는 $HOME으로 확장).


데이터 구조

~/.claude/ck/
├── projects.json              ← 경로 → {name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<name>/
    ├── context.json           ← SOURCE OF TRUTH (구조화된 JSON, v2)
    └── CONTEXT.md             ← 생성된 뷰 — 직접 편집 금지

명령어

/ck:init — 프로젝트 등록

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/init.mjs"

스크립트는 자동 감지된 정보가 포함된 JSON을 출력합니다. 이를 확인 초안으로 제시합니다:

다음 정보를 찾았습니다 — 확인하거나 수정해 주세요:
Project:     <name>
Description: <description>
Stack:       <stack>
Goal:        <goal>
Do-nots:     <constraints 또는 "None">
Repo:        <repo 또는 "none">

사용자 승인을 기다립니다. 수정 사항을 반영합니다. 그런 다음 확인된 JSON을 save.mjs --init로 파이프합니다:

echo '<confirmed-json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs" --init

확인된 JSON 스키마: {"name":"...","path":"...","description":"...","stack":["..."],"goal":"...","constraints":["..."],"repo":"..." }


/ck:save — 세션 상태 저장

LLM 분석이 필요한 유일한 명령입니다. 현재 대화를 분석합니다:

  • summary: 달성한 내용을 최대 10단어로 한 문장 요약
  • leftOff: 현재 작업 중이던 내용 (특정 파일/기능/버그)
  • nextSteps: 구체적인 다음 단계의 순서 배열
  • decisions: 이번 세션에서 내린 결정의 {what, why} 배열
  • blockers: 현재 차단 요소 배열 (없으면 빈 배열)
  • goal: 이번 세션에서 변경된 경우에만 업데이트된 목표 문자열, 그 외에는 생략

사용자에게 요약 초안을 보여줍니다: "Session: '<summary>' — 저장할까요? (yes / edit)" 확인을 기다립니다. 그런 다음 save.mjs로 파이프합니다:

echo '<json>' | node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/save.mjs"

JSON 스키마(정확): {"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]} 스크립트의 표준 출력(stdout) 확인 메시지를 그대로 표시합니다.


/ck:resume [name|number] — 전체 브리핑

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/resume.mjs" [arg]

출력을 그대로 표시합니다. 그런 다음 질문합니다: "여기서 계속할까요? 아니면 변경된 사항이 있나요?" 사용자가 변경을 보고하면 → 즉시 /ck:save를 실행합니다.


/ck:info [name|number] — 빠른 스냅샷

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/info.mjs" [arg]

출력을 그대로 표시합니다. 후속 질문은 없습니다.


/ck:list — 포트폴리오 보기

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/list.mjs"

출력을 그대로 표시합니다. 사용자가 번호나 이름으로 응답하면 → /ck:resume을 실행합니다.


/ck:forget [name|number] — 프로젝트 제거

먼저 프로젝트 이름을 확인합니다(필요시 /ck:list 실행). 질문합니다: "이 작업은 '<name>'의 컨텍스트를 영구 삭제합니다. 계속하시겠습니까? (yes/no)" 예인 경우:

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/forget.mjs" [name]

확인 메시지를 그대로 표시합니다.


/ck:migrate — v1 데이터를 v2로 변환

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/migrate.mjs"

먼저 시험 실행(드라이 런)을 위해:

node "$HOME/.claude/skills/ck/commands/migrate.mjs" --dry-run

출력을 그대로 표시합니다. 모든 v1 CONTEXT.md + meta.json 파일을 v2 context.json으로 마이그레이션합니다. 원본은 meta.json.v1-backup으로 백업됩니다 — 아무것도 삭제되지 않습니다.


세션 시작 훅 (SessionStart Hook)

~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs의 훅은 세션 시작 시 프로젝트 컨텍스트를 자동 로드하려면 ~/.claude/settings.json에 등록해야 합니다:

{
  "hooks": {
    "SessionStart": [
      { "hooks": [{ "type": "command", "command": "node \"~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs\"" }] }
    ]
  }
}

이 훅은 세션당 약 100토큰(간결한 5줄 요약)을 주입합니다. 또한 저장되지 않은 세션, 마지막 저장 이후의 git 활동, CLAUDE.md와의 목표 불일치를 감지합니다.


규칙

  • Bash 호출에서 ~는 항상 $HOME으로 확장합니다.
  • 명령어는 대소문자를 구분하지 않습니다: /CK:SAVE, /ck:save, /Ck:Save 모두 작동합니다.
  • 스크립트가 종료 코드 1로 종료되면 표준 출력을 오류 메시지로 표시합니다.
  • context.json 또는 CONTEXT.md를 직접 편집하지 마십시오 — 항상 스크립트를 사용하세요.
  • projects.json이 손상된 경우, 사용자에게 알리고 {}로 재설정하는 옵션을 제공합니다.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

관련 스킬