Weasley DeepMind

기존 파편의 내용이나 메타데이터를 갱신한다. ID와 링크를 보존하면서 content, topic, keywords, type, importance를 선택적으로 수정. assertionStatus='verified' 로 검증 완료를 기록하거나 assertionStatus='rejected' 로 가설을 폐기할 때 주로 사용한다. case_id가 있는 파편의 assertionStatus 변경은 verification_passed/failed 이벤트를 자동 기록한다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

지정된 단계의 업데이트를 실행합니다. 사용자 동의 후 AI가 호출. master key 전용.

여러 파편을 한번에 저장 (대량 기억 입력용). 단일 트랜잭션으로 최대 200건을 일괄 INSERT하여 HTTP 라운드트립을 최소화한다. 개별 파편은 품질 게이트(validateContent)를 거치며, 부적합 파편은 건너뛴다. episode/link/supersedes 필드는 미지원 (개별 remember 사용). stream 파라미터는 deprecated: 더 이상 SSE progress를 보내지 않고 표준 단일 JSON 응답으로 반환된다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

async batch_remember 가 반환한 jobId 의 처리 상태를 조회한다. state: queued | processing | completed | dead. Redis 비활성 시 status=null.

현재 버전과 최신 GitHub 태그를 비교하여 업데이트 가용 여부를 확인합니다. master key 전용.

Core Memory + Working Memory + session_reflect를 분리 로드한다. 세션 시작 시 preference, error, procedure, decision 파편을 주입하여 맥락 유지. 직전 세션의 reflect 파편(session_reflect 토픽)도 자동 포함. sessionId 전달 시 해당 세션의 워킹 메모리도 함께 반환. structured=true 시 계층적 트리 구조로 반환. 응답 구조: { [ANCHOR MEMORY]: [...], [CORE MEMORY]: [...], [SYSTEM HINT]: string? }. SYSTEM HINT는 미반영 세션 경고 등 시스템 알림을 포함한다. 이미 주입된 파편은 이후 recall에서 excludeSeen=true(기본)로 자동 제외된다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

파편 기억 삭제. id 또는 topic 중 하나는 필수. permanent 계층 파편은 force=true 옵션이 필요하다. 에러를 완전히 해결한 직후 해당 error 파편을 삭제하여 다음 세션 context 오염을 방지한다. dryRun=true로 삭제 대상과 연결 링크 수를 먼저 확인하는 것을 권장한다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

파편의 전체 변경 이력 조회. amend로 수정된 이전 버전과 superseded_by 체인을 반환한다. assertionStatus 변경 이력과 각 버전의 content 스냅샷도 포함된다. 응답은 { current: fragment, history: [{ version, changed_at, diff }] } 구조다.

Weasley DeepMind 최적 활용 가이드를 반환한다. 기억 도구 사용법, 세션 생명주기, 키워드 규칙, 검색 전략, 에피소드 기억 활용법, 경험적 기억(Spreading Activation·Reconsolidation·Episode Continuity), 다중 플랫폼 관리 등 포괄적 스킬 레퍼런스. 플랫폼에 기억 도구 관련 설정(CLAUDE.md, 훅 등)이 없는 경우 이 가이드를 호출하여 참조한다. section 파라미터로 필요한 섹션만 조회하면 토큰을 절약할 수 있다.

에러 파편 기점으로 인과 관계 체인을 추적한다. RCA(Root Cause Analysis) 전용. caused_by, resolved_by 관계를 1-hop 추적하여 에러 원인과 해결 절차를 연결한다 (1-hop 고정, 다중 홉 미지원). link(relationType='resolved_by')로 연결된 파편이 있어야 유의미한 결과를 반환한다. 응답은 { root: fragment, edges: [{ relationType, fragment }] } 구조다.

두 파편 사이에 관계를 설정한다. 인과, 해결, 구성, 모순 관계를 명시. 그래프 이웃 검색(L2.5)에서 링크된 파편은 추가 부스트를 받는다. 에러(fromId) → 해결책(toId) 패턴: relationType='resolved_by'. 사이클 검사와 소유권 검사는 advisory lock으로 원자적으로 수행된다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

파편 기억 유지보수 실행. TTL 전환, 중요도 감쇠, 만료 삭제, 중복 병합을 수행한다. master key 전용 도구이며, 대량 파편이 있는 경우 HTTP 타임아웃이 발생할 수 있으나 실행 자체는 정상 완료된다. 동시 요청은 프로세스 단위 FIFO 큐에서 순차 실행된다. stream 파라미터는 deprecated: 더 이상 SSE progress를 보내지 않는다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

파편 기억 시스템 통계 조회. 전체 파편 수, TTL 분포, 유형별 통계, 워크스페이스별 파편 분포, 링크 수, 최근 활동을 반환한다. 할당량 소진 여부와 파편 분포 파악에 사용한다.

파편 기억 검색. 키워드, 주제, 유형, 자연어 쿼리로 관련 기억을 회상한다. remember/reflect로 저장한 기억을 불러오는 retrieval 짝이다. keywords, text, topic 중 하나 이상 전달 권장. tokenBudget으로 반환량을 제어하여 컨텍스트 오염을 방지. caseMode=true 시 CBR 모드: 유사 케이스를 (goal, events, outcome) 트리플로 반환. depth로 검색 깊이 제어: high-level(의사결정/에피소드), tool-level(절차/에러). 응답 구조: { fragments: [...], _meta: { searchEventId, hints, suggestion } }. _meta.searchEventId는 tool_feedback 호출 시 search_event_id로 전달한다. _meta.hints는 검색 품질 개선 제안, _meta.suggestion은 후속 검색 쿼리 제안이다. 응답 필드 (v2.8.0+, WEASLEY_DEEPMIND_SYMBOLIC_EXPLAIN=true 시): 각 파편에 explanations: [{code, detail, ruleVersion}] 배열이 포함되어 해당 파편이 검색된 이유를 최대 3개까지 설명한다 (direct_keyword_match, semantic_similarity, graph_neighbor_1hop, temporal_proximity, case_cohort_member, recent_activity_ema). 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

case_id 또는 entity 기반으로 작업 히스토리를 시간순으로 재구성한다. 인과 체인과 미해결 브랜치를 포함하여 서사를 복원한다. case_events DAG, timeline, 인과 체인을 포함한 구조화된 히스토리를 반환한다. caseId 또는 entity 중 하나는 필수다.

세션 종료 시 학습 내용을 원자 파편으로 영속화한다. 각 배열 항목은 독립 파편이 되며, 모두 remember와 동일한 자기완결성 기준을 따른다: 대명사 해소, 구체 엔티티명 포함, 메타 언급 금지. 세션 ID, 도구 호출 횟수, '이번 대화에서', '이번 세션은' 같은 자기참조적 메타 요약은 절대 저장하지 말 것. 사실·결정·에러·절차만 남긴다. 각 배열 항목 하나만 읽고도 어느 프로젝트의 무슨 내용인지 특정 가능해야 한다. 항목 하나에 하나의 사실/결정/절차만 담고, 여러 내용을 한 항목에 나열하면 시맨틱 검색 정밀도가 저하된다. sessionId 전달 시 해당 세션의 기존 파편만 종합하여 사용(미입력 항목 자동 채움). summary 또는 sessionId 중 하나 이상 필요. sessionId 전달 시 이전 세션 episode와 preceded_by 엣지가 자동 생성되어 경험 흐름 그래프가 보존된다. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

자기완결적 사실 하나를 파편으로 저장. 저장된 content는 몇 달 뒤 전혀 다른 세션에서 이 한 줄만 봐도 외부 맥락 없이 이해 가능해야 한다. 이 기준을 충족 못하면 호출하지 말고 먼저 문장을 다시 써라. 필수 품질 기준 (모두 충족): 1) 대명사·지시어 해소 — '그것', '이 에러', '이전에', '위에서 말한' 금지. 항상 구체 고유명으로 대체한다. 2) 구체 엔티티·수치 포함 — '포트 바꿨다' 금지, '인증 서비스 포트를 8080에서 15000으로 변경' 허용. 3) 메타·자기참조 금지 — '세션 요약', '도구 N회 사용', '이번 대화에서', '현재 작업 중' 같은 자기참조 문자열 저장 금지. 시스템 상태가 아니라 사실 자체만 남긴다. 4) 원자성 — 독립 주제 두 개 이상이면 각각 별도 호출. 복합 주제는 분리 호출한다. 5) 인과 결합 예외 — 분리하면 의미가 손상되는 원인-결과, 조건-결정은 한 파편에 유지한다. 판단 테스트: 저장 전 스스로 물어라. '이 content를 6개월 후 처음 보는 다른 AI가 읽어도 무슨 프로젝트의 무슨 문제인지 특정할 수 있는가?' 아니라면 재작성한다. 응답 필드 (v2.8.0+, 기본 비활성): - validation_warnings: WEASLEY_DEEPMIND_SYMBOLIC_POLICY_RULES=true 시 PolicyRules 위반 rule 이름 배열. 비어있지 않으면 파편 품질 개선 후 재호출 권장. - error -32003 SYMBOLIC_POLICY_VIOLATION: 해당 API 키가 symbolic_hard_gate=true로 설정된 경우 위반 시 저장 거부. error.data.violations 참조 후 내용 수정하여 재시도. 응답 헤더: X-RateLimit-Limit / X-RateLimit-Remaining / X-RateLimit-Reset 포함 가능.

fragments를 정확 매칭으로 탐색한다 (recall의 시맨틱 검색과 달리 content/type/case_id 텍스트 매칭). event_type, entity, 키워드로 필터링하여 전체 히스토리를 grep하듯 조회. 특정 case_id나 session_id의 모든 파편을 시간순으로 확인할 때 유용하다. recall이 반환하지 못한 파편을 직접 조회하는 보완 수단으로 사용한다.

현재 세션을 종료하고 새 sessionId를 발급한다. 토큰 탈취 의심 시 또는 주기적 로테이션에 사용. 동일 bound_key_id / workspace / permissions는 새 세션으로 이관된다.

도구 사용 결과에 대한 유용성 피드백. 대상 도구(recall, db_query, search_wiki 등)의 결과가 관련성 있었는지(relevant), 충분했는지(sufficient)를 평가한다. 피드백 요청 메시지가 주입될 때 또는 도구 결과가 기대와 크게 다를 때 호출. relevant=false 시 연결 링크 weight가 decay되어 이후 검색 정밀도가 자동 개선된다. recall 응답의 _meta.searchEventId를 search_event_id로 전달하면 검색 품질 누적 학습에 기여한다.