AI 도구를 바꿔도 작업의 기억을 이어갈 수 있을까?

왜 같은 설명을 다시 하게 될까

Claude Code, Codex, Cursor처럼 대화를 통해 코드를 작성하고 수정하는 AI 도구가 늘었습니다. 사람은 한 도구만 계속 쓰기보다 설계, 구현, 검토처럼 작업에 따라 여러 도구를 번갈아 사용할 수 있습니다.

여기서 세션은 AI와 한 번 일한 대화와 작업 기록을 뜻합니다. 질문과 답변뿐 아니라 열었던 파일, 실행한 명령, 수정한 내용이 함께 남을 수 있습니다. 문제는 이 기록이 도구마다 다른 위치와 형식으로 저장된다는 점입니다. 어제 한 도구에서 실패 원인과 해결 방법을 찾았어도 오늘 다른 도구는 그 사실을 자동으로 알지 못합니다.

그래서 “새로 무엇을 기억시킬까”에 앞서 이미 컴퓨터에 남아 있는 작업 기록을 어떻게 다시 찾을까라는 문제가 생깁니다.

한 문장으로 말하면

deja-vu 공식 README는 여러 AI 코딩 도구가 로컬에 남긴 과거 세션을 하나의 검색 가능한 기억층으로 정리하는 오픈소스 도구를 설명합니다. 새로운 메모를 설치 이후부터 쌓는 방식이 아니라, 설치 전에 이미 존재하던 기록도 찾아보는 것이 출발점입니다.

2026년 9월 6일 확인한 README는 22개 코딩 에이전트의 기록을 다룬다고 밝힙니다. 이는 2026년 8월 21일 처음 확인했을 때의 18개보다 늘어난 수치입니다. 지원 범위는 앞으로도 바뀔 수 있으므로 정확한 목록은 현재 README에서 다시 확인하는 편이 좋습니다.

기록을 어떻게 다시 찾을까

기록을 검색 가능하게 미리 정리하는 과정을 색인이라고 합니다. 도서관 책마다 검색용 정보를 붙이는 것과 비슷합니다.

기본 흐름은 다음과 같습니다.

1. deja-vu가 각 AI 도구가 컴퓨터에 남긴 세션 파일을 읽습니다.
2. 대화와 작업 기록을 검색할 수 있는 로컬 색인으로 정리합니다.
3. 사람이 직접 검색하거나, 연결된 AI 도구가 필요한 과거 기록을 다시 불러옵니다.

공식 문서는 색인과 일반 검색·회상 과정에서 세션 기록이 외부 서버로 자동 전송되지 않는다고 설명합니다. 다만 업데이트 확인, 사용자가 시작한 동기화, 별도로 설정한 임베딩 서비스처럼 네트워크를 사용하는 경로는 따로 있습니다. 따라서 “로컬 도구”라는 한 단어보다 어떤 명령이 어느 경로로 데이터를 보내는지를 구분해서 봐야 합니다.

지금은 단순 검색보다 범위가 넓다

초기의 핵심은 여러 도구에 흩어진 과거 대화를 한 번에 찾는 기능이었습니다. 현재 README에는 다음과 같은 연결 방식도 설명돼 있습니다.

• 과거 검색: 설치 전에 쌓인 세션에서도 해결했던 문제와 결정을 찾습니다.
• 필요할 때 회상: 세션 시작, 질문, 파일 수정이나 명령 실행 전, 오류가 난 뒤처럼 관련 기록이 필요한 순간에 과거 내용을 다시 건넵니다.
• 공유와 기기 이동: 사용자가 선택한 경로로 기록 묶음을 내보내거나, 지정한 SSH 상대와 동기화할 수 있습니다.

공유나 동기화가 모든 기록을 배경에서 자동 전송한다는 뜻은 아닙니다. 공식 보안 모델은 사용자가 관련 명령을 실행할 때만 해당 네트워크 경로가 시작된다고 밝힙니다.

로컬에서 쓴다고 무조건 안전할까

그렇지는 않습니다. 공식 보안 모델은 보호 기능과 남는 위험을 함께 설명합니다.

색인을 만들 때 토큰, 키, 비밀번호처럼 알려진 형태의 민감정보를 찾아 가립니다. 그러나 이 방식은 모든 비밀을 이해하는 판별기가 아닙니다. 이름이 붙지 않은 인증정보, 새 서비스의 낯선 형식, 변형·인코딩된 값, 여러 줄로 나뉜 값, 민감한 일반 문장은 남을 수 있습니다.

로컬 색인도 저장 시 자체 암호화되지 않습니다. 컴퓨터에서 색인 파일을 읽을 권한이 있는 사람은 그 안의 데이터를 볼 수 있습니다. 공유하거나 다른 기기로 동기화한 기록은 상대 기기에서 원격으로 회수할 수도 없습니다.

또한 자동 설치는 감지한 AI 도구의 연결 설정이나 사용자 안내 파일을 수정할 수 있습니다. 공식 문서는 처음 수정하기 전에 설정 사본을 .bak으로 남긴다고 설명하지만, 설치 전후 어떤 파일이 달라졌는지는 사용자가 직접 확인할 필요가 있습니다.

적용한다면 가장 작은 시험부터

실제 업무 기록 전체를 바로 연결하기보다 민감정보를 제거한 복제 세션 5개 정도로 시작할 수 있습니다.

1. 고객·계약·인증정보가 있는 프로젝트를 제외 목록에 먼저 넣습니다.
2. 답을 이미 알고 있는 과거 결정 질문 10개를 준비합니다.
3. 검색 결과가 결정과 실패 이유를 실제로 다시 찾아주는지 확인합니다.
4. 결과에 민감정보가 남는지 살펴봅니다.
5. 설치 전후의 설정 파일과 백업을 비교합니다.

효용과 위험이 모두 납득될 때만 작은 실제 프로젝트 하나를 추가합니다. MIRAIDAR는 이번 업데이트에서 공식 문서와 공개 릴리스 정보를 확인했으며, 도구를 직접 설치하거나 제작자가 공개한 성능 수치를 독립적으로 재현하지 않았습니다.

현재 확인 상태

최신 공개 릴리스는 GitHub API 기준 v0.19.3이며 2026년 9월 4일 10:41 UTC에 공개됐습니다. 기능과 지원 도구는 빠르게 바뀔 수 있으므로 실제 설치를 검토할 때는 현재 릴리스와 보안 모델을 다시 확인해야 합니다.