AgentHandover: 내 작업 방식을 자동으로 학습해 Claude에 전달하는 MCP 기반 로컬 앱

I wish Claude just knew how I work without me explaining - so I made something that quietly observes me, learns and teaches it. Open source

Mar 31, 2026•Objective_River_5218•View Original

TL;DR Highlight

Claude Code 세션마다 같은 컨텍스트를 반복 입력하는 대신, 내 실제 작업을 관찰해서 자동으로 Skill을 만들어주는 Mac 앱.

Who Should Read

Claude Code나 AI 코딩 에이전트를 매일 쓰는데 세션마다 같은 작업 방식을 설명하는 게 귀찮은 개발자. 특히 PR 리뷰, 클라이언트 온보딩 등 반복 워크플로우가 많은 프리랜서나 스타트업 개발자.

Core Mechanics

Mac 메뉴바 앱으로 동작하며, 화면을 관찰해 작업 패턴을 자동으로 'Skill' 파일로 변환한 뒤 MCP(Model Context Protocol)를 통해 Claude나 다른 에이전트에 전달함.
두 가지 캡처 모드 제공: 직접 녹화하는 'Focus Record'(한 번 해보고 몇 가지 질문에 답하면 Skill 생성)와, 백그라운드에서 며칠간 조용히 관찰하는 'Passive Discovery'.
Passive Discovery는 activity classifier로 작업과 노이즈를 구분하고, 세션이 끊겨도 관련 작업을 cross-session linking으로 연결해 3회 이상 관찰 후 패턴을 Skill로 합성함.
11단계 로컬 파이프라인으로 처리: 화면 캡처 → 로컬 VLM(Qwen 2.5 via Ollama)으로 프레임 주석 → semantic embedding으로 유사 워크플로우 그룹핑 → 행동 합성까지 전부 내 기기에서 실행.
Skill 파일은 단순 프롬프트가 아니라 전략, 단계, 가드레일, 글쓰기 톤까지 담긴 구조화된 플레이북이며, 실행 성공/실패에 따라 confidence score가 업데이트되며 자가 개선됨.
스크린샷은 처리 후 삭제, PII(개인정보)와 API 키 자동 마스킹, 로컬 암호화 저장, 텔레메트리 없음 — 데이터가 기기 밖으로 나가지 않음.

Evidence

11단계 로컬 파이프라인으로 동작하며, Qwen 2.5(Ollama 기반 로컬 VLM)가 매 프레임마다 현재 앱, 현재 행동, 다음 행동 예측을 주석으로 달아 정확도를 높임.
Passive Discovery가 사용자 본인도 인식하지 못했던 워크플로우(Monday 지표 루틴, GitHub 이슈 트리아지 패턴 등)를 자동 발굴한 사례가 실제 사용에서 확인됨.
각 Skill은 3회 이상 관찰 후 생성되는 lifecycle gate를 통과해야 에이전트가 사용 가능하며, 실행마다 confidence score가 갱신됨.

How to Apply

PR 리뷰 프로세스처럼 절차가 명확한 작업은 Focus Record로 한 번 녹화하면 즉시 Skill이 생성되고, 이후 Claude Code가 MCP로 해당 Skill을 자동으로 참조해 같은 방식으로 진행함.
작업 패턴이 있는지 모르는 루틴(이슈 트리아지, 주간 리포트 등)은 Passive Discovery를 백그라운드에서 며칠 켜두면 자동으로 패턴을 찾아 Skill로 만들어줌.
생성된 Skill 파일은 Claude Code 외에도 OpenClaw, Codex 등 MCP를 지원하는 다른 에이전트 툴에도 바로 연결 가능하므로, 에이전트를 바꿔도 동일한 컨텍스트를 재활용할 수 있음.

Code Example

snippet

# 1. 레포 클론 및 설치
git clone https://github.com/sandroandric/AgentHandover
cd AgentHandover

# 2. Ollama로 로컬 VLM 준비
ollama pull qwen2.5

# 3. Claude Code에서 MCP 서버로 연결 (claude_desktop_config.json 예시)
{
  "mcpServers": {
    "agenthandover": {
      "command": "agenthandover-mcp",
      "args": []
    }
  }
}

# 4. Focus Record로 Skill 생성 예시 흐름
# - 메뉴바 앱 실행 → Record 클릭
# - "PR 리뷰" 작업을 실제로 수행
# - 완료 후 몇 가지 질문에 답변
# → skills/pr_review.skill.json 자동 생성

# 5. Claude Code 세션에서 자동으로 Skill 참조
# Claude가 MCP를 통해 pr_review Skill을 로드하고
# 해당 전략/단계/가드레일을 자동 적용함

Terminology

MCPModel Context Protocol의 약자. AI 에이전트가 외부 도구나 데이터를 표준화된 방식으로 읽어오는 프로토콜. USB처럼 규격이 맞으면 어떤 에이전트에도 꽂아 쓸 수 있음.

VLMVision Language Model의 약자. 이미지(화면 캡처)를 보고 텍스트로 설명해주는 AI 모델. '지금 뭐하고 있는지' 화면을 보고 이해하는 역할.

Skill이 앱에서 작업 패턴을 저장하는 단위 파일. 단순 메모가 아니라 전략, 순서, 예외 처리, 글쓰기 톤까지 담긴 구조화된 플레이북.

Semantic Embedding텍스트나 행동의 의미를 숫자 벡터로 변환하는 기술. '화면 UI는 달라도 같은 종류의 작업'을 묶어내는 데 사용됨.

Activity Classifier관찰된 행동이 진짜 작업인지 유튜브 보기 같은 노이즈인지 분류하는 모델. 감시 카메라가 사람인지 고양이인지 구분하는 것과 비슷.

Confidence Score해당 Skill이 얼마나 신뢰할 만한지 나타내는 점수. 실행이 성공할수록 올라가고, 실패하면 Skill이 수정됨.

PIIPersonally Identifiable Information. 이름, 이메일, API 키처럼 개인을 특정할 수 있는 민감 정보. 자동으로 마스킹 처리됨.

Related Resources

AgentHandover GitHub 레포