• 사용자 프로필: 배경, 전문 분야, 관심사 및 소통 선호도 정의
• AI 프로필: AI의 역할, 소통 스타일 및 상호작용 방식 맞춤 설정

📝 스마트 노트 검색

• Markdown 노트를 자동으로 인덱싱
• 대화 내용을 기반으로 관련된 과거 기록을 스마트하게 검색
• 대화 중 자연스럽게 이전 생각과 노트를 인용

💬 맞춤형 대화

• 사용자 프로필과 노트를 기반으로 맞춤형 답변 생성
• 대화의 맥락을 일관성 있게 유지
• 친구처럼 자연스럽게 생각을 인용하며, 기계적으로 "기록에 따라"라고 하지 않음

사용 시나리오

다음이 필요할 때:

• 맞춤형 소통, 일반적인 답변이 아닌 경우
• 맥락을 인식한 응답, AI가 당신의 배경을 기억
• AI가 이전 생각과 노트를 기억하고 인용
• 매번 새로 시작하지 않고 지속적인 대화 경험

설치 및 사용법

기술 설치

이 프로젝트를 작업 디렉터리의 .claude/skills/ 폴더에 복사하세요:

<你的项目根目录>/
└── .claude/
    └── skills/
        └── ai-partner-chat/    # 本技能包
            ├── assets/
            ├── scripts/
            ├── SKILL.md
            └── README.md

스킬 사용

Claude Code에서 다음 명령어를 보내면 이 스킬을 활성화할 수 있습니다:

遵循 ai-partner-chat 对话

• 스킬 구성 및 지침을 읽음
• 필요한 디렉토리 구조(예: notes/, config/, vector_db/ 등)를 생성함
• 사용자의 요구에 따라 초기화 진행

초기화 절차

#### 방법 1: AI가 자동으로 생성 및 구성하도록 함

처음 사용할 때, AI에게 직접 알려주세요:

我刚刚在 notes 里放入了对应的笔记，请根据笔记内容，进行向量化；并基于笔记内容，推测并更新 user-persona.md，以及最适合我的 ai-persona.md

• notes/ 디렉토리 내의 노트 내용을 분석합니다
• 노트 형식에 따라 지능적으로 분할하고 벡터 데이터베이스를 생성합니다
• 노트 내용을 기반으로 사용자의 배경과 선호도를 추론합니다
• 자동으로 config/user-persona.md를 생성 및 업데이트합니다
• 사용자의 특성에 맞추어 config/ai-persona.md를 추천 및 생성합니다

프로필을 직접 정의하고 싶다면:

• AI 에이전트가 템플릿에서 프로필 파일을 config/ 디렉토리에 자동 생성합니다
• 이 파일들을 수동으로 편집하여 프로필을 맞춤화할 수 있습니다
• 그런 다음 AI에게 벡터화 처리를 지시합니다

대화 시작

설정이 완료되면, 매번 사용할 때는 다음만 전송하세요:

遵循 ai-partner-chat 对话

• 당신의 프로필을 읽어 배경을 이해합니다
• 관련된 과거 노트를 검색합니다
• 개인화되고 맥락을 인식하는 응답을 생성합니다

프로젝트 구조

스킬 팩 구조 (.claude/skills/ai-partner-chat/ 위치)

ai-partner-chat/
├── assets/              # 画像模板
│   ├── user-persona-template.md
│   └── ai-persona-template.md
├── scripts/             # 核心脚本
│   ├── chunk_schema.py
│   ├── vector_indexer.py
│   ├── vector_utils.py
│   └── requirements.txt
├── SKILL.md            # 技能详细文档（AI agent 会读取此文件）
└── README.md           # 本文件

사용자 데이터 디렉토리(프로젝트 루트 디렉토리에 위치)

AI 에이전트는 프로젝트 루트 디렉토리에 다음과 같은 구조를 생성합니다：

<项目根目录>/
├── notes/              # 你的笔记（由你或 AI agent 创建）
├── config/             # 画像配置（由 AI agent 创建）
│   ├── user-persona.md
│   └── ai-persona.md
├── vector_db/          # 向量数据库（由 AI agent 创建）
└── venv/               # Python 虚拟环境（由 AI agent 创建）

작업 흐름

• 프로필 로드: 사용자 프로필과 AI 프로필을 읽어 상호작용 배경 이해
• 노트 검색: 사용자 쿼리에 따라 벡터 데이터베이스에서 가장 관련성 높은 노트 검색
• 컨텍스트 구성: 프로필 정보, 관련 노트 및 대화 기록 통합
• 응답 생성: 컨텍스트를 기반으로 개인화되고 자연스러운 응답 생성

특징 및 장점

🤖 AI 에이전트 지능적 분할

🎯 자연스러운 인용

📦 데이터 독립성

모범 사례

프로필 설계

• 구체적 명확성: 모호한 프로필은 일반적인 답변을 초래합니다
• 예시 포함: AI 프로필에 기대하는 상호작용 패턴을 보여줍니다
• 정기적 갱신: 대화 품질에 따라 프로필 지속 최적화

노트 관리

• 형식 자유로움: 시스템은 어떤 노트 구조도 수용 가능합니다
• 내용 풍부함: 깊이 있는 노트는 검색 성능 향상에 기여합니다
• 신속한 업데이트: 새 노트는 인덱스에 반드시 추가해야 합니다

대화 경험

• 자연스러운 인용: 진정 관련 있을 때만 노트를 인용합니다
• 흐름 유지: 인용이 대화의 자연스러운 흐름을 방해하지 않도록 합니다
• 품질 중시: 양보다 의미 있는 연결을 우선시합니다

유지보수 및 업데이트

새 노트 추가

我刚刚在 notes 里添加了新笔记，请更新向量数据库

AI 에이전트는 새 노트를 자동으로 분석하고 인덱스를 업데이트합니다.

프로필 업데이트

请根据我最近的笔记内容，更新 user-persona.md 和 ai-persona.md

인덱스 재구성

请重新初始化向量数据库

주의 사항

• 최초 실행：AI 에이전트가 처음 벡터 데이터베이스를 생성할 때 임베딩 모델(약 4.3GB)을 자동으로 다운로드하니 잠시 기다려 주세요
• Python 환경：AI 에이전트가 가상 환경을 자동으로 생성하고 필요한 의존성을 설치합니다
• 데이터 저장：모든 데이터(노트, 프로필, 벡터 라이브러리)는 프로젝트 루트 디렉터리에 저장되며, 스킬 패키지 디렉터리 내가 아닙니다
• 스킬 위치：스킬 패키지가 .claude/skills/ai-partner-chat/ 디렉터리에 위치해 있는지 확인하세요

추가 정보

자세한 기술 문서와 사용 설명은 SKILL.md 파일을 참조하세요.

AI가 단순한 도구가 아니라 진정으로 당신을 이해하는 대화 파트너가 되게 하세요.