ChatGPT에게 짧은 답변을 좋아한다고 말했다. Claude는 그 메모를 전혀 받지 못했다.

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당신이 쓰는 모든 AI 도구는 당신이 어떤 사람인지에 대해 각자 조용히 자기만의 사적인 생각을 만들어가고 있고, 서로 아무것도 공유하지 않는다. ChatGPT에게 긴 답변보다 짧은 답변을 좋아한다고 말하면, 실제로 기억할 수도 있다——다음번에, ChatGPT에서. 5분 후 같은 작업을 위해 Claude를 열면, 당신은 다시 설명해야 한다. Claude의 메모리 입장에서는 ChatGPT와 나눈 그 대화가 처음부터 존재하지 않았기 때문이다. 당신은 Claude에게 말하는 걸 잊은 게 아니다. 당신은 한 사람이 아니라 한 회사에 말한 것이다.

이것이 문제의 진짜 모습이며, 어느 한 제품의 잘못이 아니다. OpenAI의 메모리는 OpenAI의 제품 안에 머문다. Anthropic의 메모리도, 있다면, Anthropic 안에 머문다. 모든 어시스턴트의 「이제 당신을 기억합니다」 기능은 자기만의 벽 안으로 제한되어 있다. 그 한 회사 밖에는 그것을 이동시킬 수 있는 층을 만들 이유가 있는 사람이 아무도 없기 때문이다. 그 기능은 잘 작동한다. 다만 갇혀 있을 뿐이다.

그동안 만족해야 했던 임시방편

한동안 내 해결책은 텍스트 파일이었다——반복하는 데 지친 것들의 목록을 그날 쓰던 도구에 붙여넣는 방식이었다. ChatGPT를 쓰고 있다면 그 탭에, Claude로 바꿨다면 어떤 프로젝트의 커스텀 지침에. 그것은 붙여넣는 걸 기억하는 바로 그 도구에만 도움이 되는 것에서 기대할 수 있는 만큼만 효과가 있었다. 세 번째 도구로 바꾸면 그 목록은 거기에 전혀 없었다. 한쪽 사본만 업데이트하고 다른 쪽을 잊어버리면, 이제 어느 선호가 최신인지조차 서로 어긋나게 된다.

무엇이 달라졌나

Skilnu 메모리는 하나의 어시스턴트만의 메모리 시스템 안이 아니라 당신의 계정에 존재한다. 연결한 어떤 MCP 클라이언트든——Claude, ChatGPT, Codex, 그날 실제로 쓰는 것이 무엇이든——save_memory로 하나를 저장할 수 있다. 나중에 연결하는 어떤 MCP 클라이언트든, 아직 써보지 않은 것까지 포함해서, search_memories로 그것을 다시 찾을 수 있다. ChatGPT에게 짧은 답변을 좋아한다고 한 번만 말하면, 다음에 Claude를 쓸 때 그것은 이미 거기서 찾아지기를 기다리고 있다——Claude가 기억해서가 아니라, 둘 다 기억할 필요가 없었기 때문이다.

검색은 의미적이어서, 둘이 같은 단어를 쓸 필요조차 없다. ChatGPT에게 「변수 이름을 지나치게 지적하지 말아 달라」고 적어둔 메모리는, Claude가 코드 리뷰를 어떻게 받고 싶은지 물을 때도 여전히 나타난다. 두 문장이 거의 단어를 공유하지 않아도 같은 의미이기 때문이다.

이것이 아닌 것

이것은 대화를 다시 재생하지 않으며, 한 어시스턴트가 다른 어시스턴트에게 당신이 한 말을 읽을 수 있다는 의미도 아니다——ChatGPT와 Claude 사이를 오가는 것은 명시적으로 저장된 것뿐이며, 그 주변의 대화 자체는 결코 오가지 않는다. 당신이나 에이전트가 명시적으로 save_memory를 호출하지 않으면 아무것도 저장되지 않는다. 누군가가 보관할 가치가 있다고 결정하기 전까지 아무것도 스킬로 공개되지 않는 것과 같다. 이것은 완전한 기록보다는 새 동료에게 남길 메모에 더 가깝다——짧고 의도적으로 고른 「알아두면 좋은 것」 목록이지, 녹음이 아니다.

그리고 이것은 스킬과 같은 수준의 자기 절제가 필요하다. 「사용자는 간결한 답변을 선호한다」는 어떤 도구에서든 가질 가치가 있는 메모리다. 「화요일에 데이터베이스에 대해 길게 이야기했다」는 그렇지 않다——그것은 행동으로 옮길 것이 없는 요약일 뿐이며, 문서로부터 작성된 skill이 지시하는 대신 설명만 할 때 빠지는 것과 같은 실패다. 유용한 메모리는 다음을 위한 지시처럼 읽히지, 이번에 대한 일기처럼 읽히지 않는다.