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teamai-cli

AI MemoryCLITypeScript

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무엇인가

teamai-cli는 팀이 합의한 AI 작업 환경을 단일 git 저장소에서 관리해 여러 코딩 에이전트에 동일하게 적용하는 배포 계층이다. 각 도구의 설정 파일을 사람이 손으로 맞추는 대신, 저장소를 진실 공급원으로 두고 배포·회수·구독을 명령으로 처리한다. 스킬·규칙·MCP·지식처럼 에이전트 세션에 주입되는 자산 전체를 다룬다.

어떻게 동작하나

관리자는 공유 저장소를 만들고 팀원에게 쓰기 권한을 부여한 뒤 `teamai init <repo-url>`로 초기화한다. 이후 push → 리뷰·머지 → pull 흐름으로 변경이 전파되고, 각 AI 세션은 시작 시 최신 스킬·규칙·하네스 갱신을 자동으로 당겨온다. 배포 대상은 skills, rules, docs, env, agents, hooks, mcp이며 각 에이전트의 로컬 설정 위치로 전달된다. `learnings/` 루트는 팀 전체 공유, `learnings/<project>/`는 프로젝트 전용으로 격리된다.

무엇과 다른가

Team Context는 세션 경험을 지식으로 축적한다. 세션 종료 시 Stop 훅이 중단·정정·도구 호출 거부·재시도 같은 마찰 신호를 점수화하고, 임계치를 넘으면 `/teamai-share-learnings` 스킬이 세션을 요약해 학습 문서를 팀 저장소에 올린다. `teamai import`는 소스 저장소를 파싱해 `teamwiki/` 아래에 컴포넌트·인터페이스·설정·저장소 간 import 엣지를 담은 그래프를 만든다. 엣지는 WASM tree-sitter 기반 AST 트랙(TypeScript/JavaScript·Python·Go)과 정규식 휴리스틱 트랙이 함께 생성하며, 겹치는 구간은 AST 결과가 우선한다.

어떻게 쓰나

`teamai pull`은 내장 `teamai-recall` 서브에이전트를 각 AI 도구의 `agents/` 디렉터리에 배포한다. 이 서브에이전트는 작업 전에 키워드를 추출해 `teamai recall`을 실행하고, 관련성 사전 검사(`teamai recall --check`)에서 무관하다고 판정되면 검색을 건너뛴다. 팀 기본값은 `teamai.yaml`의 `sharing.recall.enabled`와 `sharing.contributeHint.enabled`로 정하고 구성원이 로컬 설정으로 덮어쓴다. 코드베이스 페이지에서 나온 검색 결과에는 `Sources:` 줄이 붙어 수정 대상 파일 경로를 바로 알려준다.

전제와 한계

Team Context와 Team Improvement는 베타다. 지식 리콜은 기본 꺼져 있고 명시적으로 켜야 한다. 에이전트별 지원 범위가 달라 WorkBuddy는 env를, OpenCode는 usage·sessions·dashboard를, OpenClaw·Hermes·DeepSeek Harness는 여러 항목을 다루지 않는다. 기여 알림은 세션당 최대 한 번만 뜨고 `sharing.contributeHint.enabled: false`로 끌 수 있다. Git 제공자는 GitHub·GitLab·GitCode·CNB·TGit와 사설 Git 서비스다.

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