개발자의 작업 이력을 바탕으로 AI 에이전트의 '기억'을 구축해주는 새로운 명령줄 인터페이스(CLI) 도구 '스크라이브(Scribe)'가 등장했습니다. 스크라이브는 개발자의 깃(Git) 저장소, 클로드 코드(Claude Code) 및 코덱스(Codex) 세션 기록, 그리고 사용자가 직접 보낸 URL 등 다양한 소스에서 정보를 자동으로 수집하고 정리하여, AI 에이전트가 활용할 수 있는 지식 기반(Knowledge Base)을 생성합니다.
스크라이브는 단일 고(Go) 바이너리로 작동하며, 크론(cron) 작업을 통해 주기적으로 실행됩니다. 이는 개발자가 별도로 노트를 작성하거나 지식 기반을 관리할 필요 없이, 평소 작업 흐름 속에서 자연스럽게 AI 에이전트가 학습할 수 있는 환경을 만듭니다. 특히, BM25 알고리즘을 활용해 불필요한 정보를 걸러내고, 두 번의 흡수(absorb) 과정을 거쳐 핵심 사실을 추출한 뒤, 이를 엔티티 중심의 위키 페이지로 변환합니다. 모든 과정은 로컬 올라마(Ollama) 서버에서 100% 실행 가능하여 API 비용 없이 지식 기반을 구축할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.
이 도구는 단순한 검색 증강 생성(RAG)이나 개인 노트 앱(예: 옵시디언)과는 다릅니다. 스크라이브는 개발자가 내린 결정과 그 이유, 그리고 프로젝트 간의 지식을 통합하여 에이전트가 행동하기 전에 필요한 맥락을 이해하도록 돕습니다. 예를 들어, 한 프로젝트에서 해결했던 버그에 대한 지식이 다른 프로젝트에서 유사한 문제가 발생했을 때 에이전트가 이를 참조하여 해결책을 제시할 수 있습니다. 이는 AI 에이전트가 단순히 키워드 매칭을 넘어, 개발자의 의사결정 과정을 이해하고 더 깊이 있는 조언을 제공할 수 있게 함으로써 개발 생산성을 크게 향상시킬 잠재력을 가집니다.