heal
정보
`heal` 스킬은 Claude가 메모리, 추론, 도구 사용과 같은 내부 하위 시스템을 체계적으로 자가 진단하고 수정할 수 있도록 합니다. 이 스킬은 응답이 형식화되었을 때, 일련의 오류 발생 후, 또는 복잡한 작업 사이에 예방적 유지보수를 위해 세션 중간에 사용하도록 설계되었습니다. 주요 기능에는 하위 시스템 스캔, 드리프트 보정, 성능 일관성 회복을 위한 메모리 통합이 포함됩니다.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/healClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Heal
Subsystem assessment → find drift → rebalance → integrate learnings.
Use When
- Responses formulaic/repetitive → mid-session fatigue
- Tool failures cascade → subsystem drift
- Long conv → context stale
- Task done → capture learnings
- Between tasks → proactive check
In
- Required: Conv state (implicit)
- Optional: Symptom ("tool calls fail", "lost user intent")
- Optional: MEMORY.md + project files (via
Read)
Do
Step 1: Triage
Assess all subsystems before acting.
Subsystem Triage Matrix:
┌────────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ Subsystem │ Symptoms of Drift │ Action Priority │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Memory Foundation │ Contradicting earlier │ HIGH — re-ground first │
│ (context, history, │ statements, forgetting │ (Step 3) │
│ MEMORY.md) │ user preferences, stale │ │
│ │ assumptions │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Reasoning Clarity │ Circular logic, over- │ HIGH — clear and restart │
│ (logic, planning, │ complicated solutions, │ reasoning chain │
│ decision-making) │ missing obvious paths │ (Step 4) │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool Use Accuracy │ Wrong tool selection, │ MEDIUM — review tool │
│ (tool calls, file │ incorrect parameters, │ results and recalibrate │
│ operations) │ redundant operations │ (Step 4) │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User-Intent │ Solving wrong problem, │ HIGH — realign │
│ Alignment │ scope creep, tone │ (Step 4) │
│ (empathy, clarity) │ mismatch │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Creative Coherence │ Repetitive phrasing, │ LOW — after high-pri │
│ (expression, style,│ generic responses, loss │ (Step 4) │
│ originality) │ of voice │ │
├────────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Operational State │ Session length, compress │ HIGH — summarize or │
│ (context window, │ artifacts, tool timeouts │ restart (Step 3) │
│ resource limits) │ │ │
└────────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
Each subsystem: OK / drift / impaired?
→ Clear priority map. At least one area needs attention — "all healthy" = assessment too shallow.
If err: hollow assessment → skip to Step 4 body scan.
Step 2: Select Approach
Chakra-Subsystem Correspondence:
┌──────────┬──────────────────────┬────────────────────────────────────┐
│ Chakra │ AI Subsystem │ Remediation │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Root │ Memory Foundation │ Re-read MEMORY.md, verify assump. │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Sacral │ Creative Coherence │ Refresh patterns, vary structure │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Solar │ Reasoning Clarity │ Simplify, restate from scratch │
│ Plexus │ │ │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Heart │ User-Intent Align. │ Re-read request, check scope drift │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Throat │ User-Intent Align. │ Review outputs, match expertise │
│ │ (communication) │ level │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Third │ Tool Use Accuracy │ Review results, check fail │
│ Eye │ │ patterns, verify paths │
├──────────┼──────────────────────┼────────────────────────────────────┤
│ Crown │ Operational State │ Assess ctx window, what summarize, │
│ │ │ what preserve │
└──────────┴──────────────────────┴────────────────────────────────────┘
→ 1-3 subsystems + specific actions.
If err: unsure → default Memory Foundation + User-Intent Alignment.
Step 3: Ground
Reestablish foundation all subsystems depend on.
- Re-read MEMORY.md → persistent knowledge base
- Review orig request + clarifying exchanges
- Current task position in larger plan
- Done vs. remaining
- Stale assumptions? Situation changed?
- Ctx compression → what lost, does it matter?
→ Clear: who user is, what want, what done, what next. Stale info resolved.
If err: no MEMORY.md → ground on conv itself. Ctx gap → acknowledge to user, not guess.
Step 4: Scan
Probe each subsystem from triage.
Memory Foundation:
- Assumptions match MEMORY.md + CLAUDE.md?
- Carrying corrected facts?
- Details confused across files/requests?
Reasoning Clarity:
- Simplest solution?
- Over-engineering?
- Core logic in one sentence?
Tool Use Accuracy:
- Last 3-5 calls: right tool, right params?
- Failure patterns (wrong paths, missing files)?
- Using dedicated tools not Bash workarounds?
- Last 3-5 files: real content or scaffolding?
- Output satisfies intent not just format?
User-Intent Alignment:
- Solving what asked?
- Scope drift?
- Tone match (technical/casual)?
Creative Coherence:
- Varying structure or template-locked?
- Clear + direct or padded?
- Quality drop vs. session start?
Each subsystem: OK / early drift / impaired + evidence.
→ Concrete findings. "All fine" = too shallow → pick uncertain subsystem, probe deeper.
Step 5: Rebalance
Apply each correction now, not as future intent.
- Stale assumption → replace w/ current info
- Scope drift → re-scope to stated request
- Over-complication → simplify, remove steps
- Tool pattern err → note correct pattern
- Tone mismatch → adjust style
- Ctx gap → acknowledge to user, ask confirm
→ Observable behavior change. Correction testable next interaction.
If err: correction impossible (lost ctx) → acknowledge limitation. Honest > pretending resolved.
Step 6: Integrate
Capture learnings in memory where worthwhile.
- Which subsystems drifted, what symptoms
- Correction applied + resolved?
- Pattern recurs → MEMORY.md brief note
- New project insight → appropriate mem file
- Next self-check: when?
→ Durable learnings. Mem updated only when worth preserving.
If err: nothing worth preserving = fine. Value was correction itself.
Check
- All subsystems triaged
- At least one specific finding (not "all fine")
- Grounded on MEMORY.md + user request
- Corrections applied immediately
- Mem updated only for durable insights
- Honest — weaknesses acknowledged
Traps
- Performative assessment: Motions ≠ value. Real drift matters.
- Over-correcting: Minor mismatch → small fix, not restructure
- Mem pollution: Only recurring patterns → MEMORY.md
- Skip grounding: Feels redundant → reveals drifted assumptions
- Self-diagnosis bias: "Always healthy" subsystem = signal investigate
→
heal-guidance— human coaching variantmeditate— observe reasoning, clear noiseremote-viewing— extract signal without preconceptions
GitHub 저장소
연관 스킬
content-collections
메타이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
polymarket
메타이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
creating-opencode-plugins
메타이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.
sglang
메타SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.
