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name: agf
description: |
  Codex 세션 탐색 및 분석. agf 데이터 소스(history.jsonl)를 활용한 세션 리스트 조회, 검색 및 상세 분석.
  "세션 목록", "session list", "세션 검색", "session search", "agf" 등의 요청 시 자동 적용.
model: haiku
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# agf - Session Explorer Skill

## 실행 모델 (필수)

**~/.Codex/templates/delegation.md 변형 B 적용** — 단, `subagent_type`은 `general-purpose` 대신 **`agf-session-explorer`** 사용 (전용 sub-agent).
(model="haiku", run_in_background=false, args=skill 호출 인자, 옵션=`list`, `show`, `search`, `--deep`)

main context에서 직접 실행 금지.

## 개요

agf(AI Agent Session Finder)의 데이터 소스인 `~/.Codex/history.jsonl`과 세션 JSONL 파일을 활용하여 Codex 세션을 프로그래밍 방식으로 탐색·분석하는 skill.

## 사용 방식

| 커맨드 | 설명 |
|--------|------|
| `/agf` | 사용법 표시 |
| `/agf list` | 오늘 세션 리스트 |
| `/agf list YYYY-MM-DD` | 특정 날짜 세션 리스트 |
| `/agf show <session-id-prefix>` | 특정 세션 상세 + AI 요약 |
| `/agf search <query>` | display 필드에서 세션 검색 |
| `/agf search --deep <query>` | 세션 JSONL 내부까지 deep 검색 |

## 경로 정보

| 항목 | 경로 |
|------|------|
| 세션 인덱스 | `~/.Codex/history.jsonl` |
| 세션 데이터 | `~/.Codex/projects/<project-dir>/<sessionId>.jsonl` |
| 스크립트 디렉토리 | `~/.Codex/skills/agf/` |
| 디렉토리 매핑 | 비영숫자 문자를 `-`로 치환 (예: `/Users/msbaek/dotfiles` → `-Users-msbaek-dotfiles`) |

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## 사용법 표시 (인자 없이 호출)

인자 없이 `/agf`가 호출되면 위 커맨드 테이블을 사용자에게 표시합니다.

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## search 커맨드

쿼리 문자열로 세션을 검색합니다. 대소문자를 무시합니다.

### 실행 절차

1. **쿼리 추출** — 인수에서 `search` 다음 값을 쿼리로 사용. `--deep` 옵션 확인.
2. **Bash로 스크립트 실행**
3. **결과를 사용자에게 표시** — 스크립트 출력을 그대로 표시

### 실행 명령

```bash
# display 필드 검색 (기본)
python3 ~/.Codex/skills/agf/search.py <query>

# 세션 JSONL 내부까지 deep 검색
python3 ~/.Codex/skills/agf/search.py --deep <query>
```

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## list 커맨드

인수가 없으면 오늘 날짜, YYYY-MM-DD 형식이면 해당 날짜의 세션 목록을 출력합니다.

### 실행 절차

1. **날짜 결정** — 인수에서 `list` 다음 값이 YYYY-MM-DD 형식이면 해당 날짜, 없으면 생략 (스크립트가 오늘 날짜를 기본값으로 사용)
2. **Bash로 스크립트 실행**
3. **결과를 사용자에게 표시** — 스크립트 출력을 그대로 표시

### 실행 명령

```bash
# 오늘 세션 목록
python3 ~/.Codex/skills/agf/list.py

# 특정 날짜 세션 목록
python3 ~/.Codex/skills/agf/list.py 2026-02-25
```

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## show 커맨드

세션 ID prefix(8자 이상)를 받아 해당 세션의 상세 정보와 AI 요약을 제공합니다.

### 실행 절차

1. **세션 데이터 추출** — Bash로 스크립트 실행하여 메타데이터 + 대화 데이터 추출
2. **haiku 서브에이전트에 요약 위임** — Task 도구로 추출된 대화 데이터를 넘겨 AI 요약 생성
3. **결과 통합 출력** — 메타데이터 테이블 + AI 요약 + 사용자 메시지 목록

### Step 1: 세션 데이터 추출

```bash
python3 ~/.Codex/skills/agf/show.py <SESSION_PREFIX>
```

출력 형식:
- `META_START` ~ `META_END`: 세션 메타데이터 (key: value)
- `CONV_START` ~ `CONV_END`: 대화 데이터 (U=사용자, A=어시스턴트, 최대 4000자)
- `HISTORY_START` ~ `HISTORY_END`: history.jsonl의 display 메시지 목록

### Step 2: haiku 서브에이전트로 요약 생성

추출된 CONV_START~CONV_END 사이의 대화 데이터를 haiku 서브에이전트에 전달합니다.

**Task 호출 파라미터:**

| 파라미터 | 값 |
|---------|-----|
| description | "세션 요약 생성" |
| subagent_type | "general-purpose" |
| model | "haiku" |

**프롬프트 (변수 치환 필요):**

```
아래 Codex 세션의 대화 내용을 분석하여 요약해주세요.
코드를 작성하지 말고 분석만 수행하세요.

## 세션 정보
- 프로젝트: {PROJECT_DIR}
- 기간: {START} ~ {END} ({DURATION})

## 대화 내용 (U=사용자, A=어시스턴트)
{CONV_DATA}

## 출력 형식
### 요약
- 이 세션에서 수행한 작업을 3-5개 항목으로 정리
- 각 항목은 "무엇을 했는지"를 1줄로 서술

### 주요 결정사항
- 세션 중 내려진 기술적 결정이 있으면 기록 (없으면 "없음")

### 미완료 작업
- 세션에서 시작했으나 완료되지 않은 작업이 있으면 기록 (없으면 "없음")
```

### Step 3: 결과 통합 출력

메인 에이전트가 아래 형식으로 메타데이터 + AI 요약 + 사용자 메시지를 조합하여 출력합니다:

```markdown
## 세션 상세: {SESSION_ID_SHORT}...

| 항목 | 값 |
|------|-----|
| 프로젝트 | {PROJECT_DIR} |
| 경로 | {CWD} |
| Git Branch | {GIT_BRANCH} |
| 시작 | {START} |
| 종료 | {END} |
| Duration | {DURATION} |
| 메시지 수 | User {USER_COUNT} / Assistant {ASST_COUNT} |
| 파일 크기 | {FILE_SIZE} |

### AI 요약
{HAIKU_SUBAGENT_RESULT}

### 사용자 메시지 목록
{HISTORY_MESSAGES}
```

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## qmd 병행 검색 (세션 탐색 시 권장)

세션을 키워드로 검색할 때 agf `search --deep`과 함께 **qmd semantic 검색을 병행**하면 키워드 매칭에 안 걸리는 세션도 발견할 수 있습니다.

### qmd 검색

```bash
# qmd-search가 색인 신선도를 자동 확인하고 필요 시 갱신 후 검색합니다
qmd-search "검색어" 2>/dev/null | head -20
```

agf 결과와 qmd 결과를 합쳐서 중복 제거 후 분석합니다.

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## 에러 처리

- `history.jsonl` 파일 없음 → "~/.Codex/history.jsonl 파일을 찾을 수 없습니다" 출력
- `show`에서 세션 ID prefix 매칭 0건 → "해당 prefix로 시작하는 세션을 찾을 수 없습니다" 출력
- `show`에서 세션 ID prefix 매칭 2건 이상 → 후보 목록(세션ID + 프로젝트) 표시 후 재선택 요청
- 세션 JSONL 파일 접근 불가 → "세션 파일을 읽을 수 없습니다" 출력