Branch A: "JWT 유효성 검사 리팩토링"
Branch B: "토큰 캐싱 최적화"
↓
...

# 충돌하는 추론을 가진 두 브랜치를 병합한 후
lore explain src/auth.rs --all
# 둘 다 표시됨:
...

# Apple Silicon (M1/M2/M3)
sudo curl -L https://github.com/avraammavridis/lore/releases/latest/download/lore-macos-aarch64 -o /usr/local/bin/lore && sudo chmod +x /usr/local/bin/lore
# Intel
...

# PowerShell (관리자 권한으로 실행)
$url = "https://github.com/avraammavridis/lore/releases/latest/download/lore-windows-x86_64.exe"
$output = "C:\Program Files\lore.exe"
...

# Rust 필요: https://rustup.rs
git clone https://github.com/avraammavridis/lore.git
cd lore
...

# 프로젝트에 Lore 초기화
lore init --agent "my-agent-id"
# 코드 변경 후, 추론 내용을 기록합니다
...

You have access to a tool called `lore`.
Before you edit a file, run `lore explain <file>` to understand the hidden context.
After you finish a task, run `lore record` to save your chain-of-thought so future agents understand your decisions.

lore explain <file-path>

lore record -f <changed-file> \
-m "수행한 내용에 대한 간략한 설명" \
--trace "다음 내용을 설명하는 전체적인 추론 과정 및 사고 흐름(chain-of-thought):
- 왜 이러한 특정 변경을 했는지
- 어떤 대안들을 고려했는지
- 발생 가능한 트레이드오프나 우려 사항은 무엇인지
- 미래 개발자를 위한 경고 사항" \
-r "거부된 대안 1" \
-r "거부된 대안 2" \
-T 관련태그 ```

### 매개변수 (Parameters)
| 플래그 | 설명 | 필수 여부 |
|------|-------------|----------|
| `-f <file>` | 추론을 기록할 파일(생략 시 git에서 자동 감지) | 아니요 |
| `-m "message"` | 간략한 의도/목적 (1~2문장) | 예 |
| `--trace "..."` | 전체적인 추론 과정 (상세할 수 있음) | 예 |
| `-r "alternative"` | 거부된 대안 (여러 번 사용 가능) | 아니요 |
| `-T tag` | 분류를 위한 태그 (여러 번 사용 가능) | 아니요 |
| `--lines "10-45"` | 추론이 적용되는 하위 범위의 특정 라인 | 아니요 |

## 몇 가지 예시 (Few-Shot Examples)

### 예시 1: 버그 수정
레이스 컨디션(race condition) 버그를 수정한 후:
```bash
lore record -f src/worker.py \
-m "작업 처리의 레이스 컨디션을 수정함" \
--trace "워커가 작업 상태 확인과 상태 업데이트가 원자적(atomic)이지 않았기 때문에 간헐적으로 동일한 작업을 두 번 처리했습니다. SETNX 명령을 사용하고 30초 TTL을 가진 Redis 기반 분산 잠금장치(distributed lock)를 추가했습니다. 가장 긴 작업이 약 20초이므로, 50%의 여유 시간을 주기 위해 30초를 선택했습니다. 잠금 키에는 작업 ID가 포함되어 있어 다른 작업을 병렬로 처리할 수 있습니다. 경고: Redis를 사용할 수 없는 경우, 중복을 감수하는 대신 작업이 실패하게 됩니다. 이는 의도된 사항입니다. (중복 처리는 청구 문제(billing issues)를 일으킵니다.)" \
-r "데이터베이스 행 수준 잠금(Database row-level locking) (너무 느림, 100ms+ 지연 시간)" \
-r "인메모리 잠금(In-memory lock) (여러 워커에 걸쳐 작동하지 않음)" \
-r "버전 필드를 사용한 낙관적 잠금(Optimistic locking with version field) (스키마 변경 필요)" \
-T bugfix -T concurrency -T redis ```

### 예시 2: 신규 기능 추가
새로운 API 엔드포인트를 추가한 후:
```bash
lore record -f src/api/users.py -f src/models/user.py \
-m "GDPR 준수를 위한 사용자 내보내기(export) 엔드포인트 추가" \
--trace "모든 사용자 데이터를 JSON 형식으로 반환하는 GET /api/users/{id}/export 엔드포인트를 추가했습니다. 이는 GDPR 제20조 (데이터 이동권, right to data portability)에 필요합니다. 이 엔드포인트는: 1. 인증이 필요하며 사용자는 자신의 데이터만 내보낼 수 있습니다. 2. 남용을 방지하기 위해 속도 제한(rate limiting, 시간당 1회 요청)을 포함합니다. 3. 메모리 문제를 피하기 위해 대용량 응답을 스트림으로 처리합니다. 저는 컨트롤러를 간결하게 유지하고 나중에 더 많은 내보내기 형식을 추가하기 쉽게 하기 위해 내보내기 로직을 별도의 서비스 클래스(UserExportService)에 넣었습니다. 참고: 법률 검토 결과 'internal_notes' 필드는 GDPR 상 사용자 데이터로 간주되지 않으므로, 내보내기에서 이 필드를 의도적으로 제외했습니다." \
-r "CSV 형식 (JSON이 더 이식성이 높고 데이터 유형을 보존함)" \
-r "이메일 전송을 포함하는 백그라운드 작업 (복잡성 증가, 사용자는 즉시 다운로드를 원함)" \
-T feature -T gdpr -T api ```

### 예시 3: 리팩토링
복잡한 모듈을 리팩토링한 후:
```bash
lore record -f src/billing/calculator.py \
-m "비용 계산기(billing calculator)를 전략 패턴(strategy pattern)을 사용하도록 리팩토링함" \
--trace "비용 계산기는 다양한 가격 등급에 대해 깊게 중첩된 if/else 체인으로 800줄 이상까지 커졌습니다. 저는 전략 패턴을 사용하여 리팩토링했습니다: - PricingStrategy 추상 기본 클래스를 생성했습니다 - FreeTier, ProTier, EnterpriseTier 전략을 구현했습니다 - 계산기가 적절한 전략에 위임하도록 했습니다. 이로 인해 메인 클래스의 크기는 800줄에서 150줄로 줄어들고 새로운 등급 추가가 매우 쉬워졌습니다 (새로운 전략 클래스만 추가하면 됩니다). 중요: 이전 calculate_legacy() 메서드는 2024-01-01 이전의 청구 작업을 위해 유지됩니다. 모든 과거 송장이 마이그레이션될 때까지 제거하지 마십시오. 마이그레이션 일정은 티켓 BILL-1234를 참조하십시오." \
-r "단순 함수 추출 (핵심 복잡성을 해결하지 못함)" \
-r "설정 기반 가격 책정 (기업 맞춤 거래에 충분히 유연하지 않음)" \
-T refactoring -T billing -T design-pattern ```

## 과거 추론 검색하기
```bash
# 용어 언급 검색: "JWT"라는 용어가 언급된 모든 내용을 검색합니다.
lore search "JWT" 

# 특정 파일 내에서 검색: auth 파일 내의 "validation"을 검색합니다.
lore search "validation" --file auth

# 에이전트별 검색: claude가 수행한 "refactor"를 검색합니다.
lore search "refactor" --agent claude ```

## 중요 지침 (Important Guidelines)
1. **낯선 코드를 편집하기 전에는 항상 `lore explain`을 실행하세요**
- 이는 의도적인 결정을 되돌리거나 거부된 접근 방식을 재탐색하는 것을 방지합니다.
2. **작업 완료 후에는 항상 `lore record`를 실행하세요**

**커밋(Commit)하여** 모든 Claude Code 세션이 이를 사용하도록 저장소에 추가하세요. `CLAUDE.md`

파일

Cursor를 구성하여 지속적인 추론 컨텍스트로 Lore를 사용하게 하세요.

-
**프로젝트에서 Lore 초기화:** `lore init --agent