이 문서는 Claude Code에 새로 추가된 /insights 명령에 대한 사용자 경험과 분석을 상세히 설명합니다. 이 명령은 사용자의 Claude 사용 기록에 대한 보고서를 생성하는 핵심적인 기능을 수행합니다.

핵심 방법론 (Core Methodology):
/insights 명령은 사용자의 과거 Claude 상호작용 및 리소스 소비 패턴을 분석하여 개인화된 사용 보고서를 생성합니다. 이 보고서는 마치 고도로 훈련된 인간 매니저로부터 피드백을 받는 것과 유사한 경험을 제공합니다. 구체적으로, 이 명령은 다음과 같은 방식으로 작동합니다:

1. 사용 패턴 분석: 사용자가 Chrome에서 사용자 흐름(user flows)을 스크립팅하는 것과 같은 "browser automation" 작업에 많은 시간을 할애하여, 장시간 실행되고 리소스 집약적인 세션을 생성함으로써 사용 지표가 왜곡될 수 있음을 감지하고 보고합니다. 이는 특정 작업 유형이 전반적인 사용 통계에 미치는 영향을 식별하는 데 중점을 둡니다.
2. 대화 효율성 평가: "구체적인 결과가 나오기 전에 너무 많은 대화를 포기(abandoning too many conversations before I got concrete results)"하는 것과 같은 비효율적인 대화 습관에 대해 "부드러운 부정적 피드백(gentle negative feedback)"을 제공합니다. 이는 사용자가 대화를 통해 목표를 달성하는 데 얼마나 효과적인지를 평가하는 지표를 내부적으로 사용함을 시사합니다.
3. 개선 제안: 보고서는 사용 패턴 분석을 기반으로 "skills, agents, and hooks"를 만드는 것과 같은 구체적인 개선 사항과 함께 "복사하여 붙여넣을 수 있는(copy-and-pastable)" 제안을 제공합니다. 이는 시스템이 사용자의 반복적이거나 비효율적인 상호작용을 식별하고, 재사용 가능하거나 모듈화된 구성 요소로 캡슐화(encapsulate)하여 효율성을 높일 수 있는 방법을 제안하는 것으로 보입니다.
4. 동적 가중치 부여: /insights 명령을 여러 번 실행했을 때, 보고서의 강조점이 달라질 수 있으며, 이는 "최근 작업에 크게 가중치를 부여(weights recent work heavily)"할 수 있다는 가설로 이어집니다. 이는 시스템이 사용자의 가장 최신 활동을 더 중요하게 여기고, 보고서를 동적으로 업데이트하는 적응형 분석 모델을 가지고 있음을 암시합니다.

이 보고서는 사용자가 AI 피드백을 활용하여 스스로를 개선하고, 자신의 작업 가치를 AI에게 정당화하는 것이 필수적인 미래의 핵심 기술이 될 것임을 강조합니다. 이러한 통찰력은 AI 상호작용을 반복하고 캡슐화하는 데 도움을 줍니다.