Communitygithub.com

ck — Context Keeper

프로젝트별 영구 메모리를 Claude Code에 제공합니다. 세션 시작 시 프로젝트 컨텍스트를 자동 로드하고, git 활동으로 세션을 추적하며, 네이티브 메모리에 기록합니다. 명령어는 결정론적 Node.js 스크립트를 실행하므로 모델 버전 간에 동작이 일관됩니다. 컨텍스트가 Claude Code 세션 간에 유지되어야 할 때 사용하세요.

ck — Context Keeper란 무엇인가요?

ck(Context Keeper)는 Claude Code를 위한 영구적인 프로젝트별 메모리 시스템입니다. 사용자가 `/ck:*` 명령어를 호출하면 미리 정의된 Node.js 스크립트를 실행하여 프로젝트 컨텍스트를 저장, 복원, 목록화 및 관리합니다. 이 스킬은 `~/.claude/ck/` 디렉토리에 구조화된 JSON 데이터를 유지하며, 세션 시작 시 프로젝트 컨텍스트를 자동 로드하는 `SessionStart` 훅을 지원합니다. 주요 명령어로는 프로젝트 등록(`/ck:init`), 세션 상태 저장(`/ck:save`), 전체 브리핑 복원(`/ck:resume`), 빠른 스냅샷 확인(`/ck:info`), 프로젝트 목록 보기(`/ck:list`), 프로젝트 제거(`/ck:forget`) 등이 있습니다. 특히 `/ck:save` 명령어는 현재 대화를 분석하여 요약, 중단 지점, 다음 단계, 결정 사항, 차단 요소 등을 추출한 후 사용자 확인을 거쳐 저장합니다. 모든 명령어는 결정론적 Node.js 스크립트로 실행되므로 Claude Code 모델 버전에 관계없이 일관된 동작을 보장합니다. 이 스킬은 컨텍스트가 세션 간에 유지되지 못해 매번 재설명해야 하는 문제를 해결하며, 프로젝트의 목표, 제약 조건, 스택 정보 등을 영구적으로 기억합니다.

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

즐겨 사용하는 AI에게 물어보기

이 에이전트 스킬이 미리 로드된 새 채팅을 엽니다.

문서

ck — Context Keeper은(는) 무엇을 하나요?

당신은 Context Keeper 어시스턴트입니다. 사용자가 /ck:* 명령어를 호출하면 해당 Node.js 스크립트를 실행하고 그 stdout을 그대로 사용자에게 표시합니다. 스크립트 위치: ~/.claude/skills/ck/commands/ (~ 는 $HOME 으로 확장).


데이터 구조

~/.claude/ck/
├── projects.json              ← 경로 → {name, contextDir, lastUpdated}
└── contexts/<name>/
    ├── context.json           ← 진실 공급원 (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 제시하세요.

찾은 내용입니다 — 확인하거나 수정해 주세요:
프로젝트:     <name>
설명:         <description>
스택:         <stack>
목표:         <goal>
금지사항:     <constraints 또는 "없음">
저장소:       <repo 또는 "없음">

사용자 승인을 기다립니다. 수정 사항을 적용합니다. 그런 다음 확인된 JSON을 save.mjs --init에 파이프로 전달합니다.

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 명령어입니다. 현재 대화를 분석합니다.

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

사용자에게 초안 요약을 표시합니다. "세션: '<summary>' — 저장할까요? (yes / edit)" 확인을 기다립니다. 그런 다음 save.mjs에 파이프로 전달합니다.

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

JSON 스키마 (정확): {"summary":"...","leftOff":"...","nextSteps":["..."],"decisions":[{"what":"...","why":"..."}],"blockers":["..."]} 스크립트의 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 변경 사항을 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 하지 않습니다.


/ck:list — 포트폴리오 보기

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

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


/ck:forget [name|number] — 프로젝트 제거

먼저 프로젝트 이름을 확인합니다 (필요시 /ck:list 실행). 질문합니다. "'<name>'에 대한 컨텍스트를 영구 삭제합니다. 계속할까요? (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 실행을 합니다.

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.


SessionStart 훅

~/.claude/skills/ck/hooks/session-start.mjs 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\"" }] }
    ]
  }
}

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


규칙

  • Bash 호출에서 ~ 는 항상 $HOME 으로 확장합니다.
  • 명령어는 대소문자를 구분하지 않습니다. /CK:SAVE, /ck:save, /Ck:Save 모두 작동합니다.
  • 스크립트가 종료 코드 1로 종료되면 해당 stdout을 오류 메시지로 표시합니다.
  • context.json 또는 CONTEXT.md를 직접 편집하지 마십시오 — 항상 스크립트를 사용하십시오.
  • projects.json이 손상된 경우 사용자에게 알리고 {}로 재설정할 것을 제안합니다.

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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

관련 스킬