self-study-agent: self-driving loop, no memory format details, auto_repeat config

- Replace static pipeline diagram with self-driving loop (check memory → decide → execute → repeat)
- Remove detailed memory structure JSON schemas from all files
- Remove honcho-specific storage strategy from skill (storage is caller's responsibility)
- Add auto_repeat section to config.yaml (enabled, max_sessions_per_chat, stop_conditions)
- Add rule 8 (auto-repeat) and rule 9 (termination conditions) to execution rules
- Add session transition logic to adaptation.md (due cards → review, incomplete → study)

skills/self-study-agent/SKILL.md

@@ -13,34 +13,30 @@ dependencies: [websearch, webfetch]
 
 **이 스킬은 학습과 평가만 담당합니다.** 메모리 저장은 에이전트가 처리합니다.
 
-## 전체 루프
+## 실행 구조
+
+한 번의 실행으로 에이전트가 메모리 상태에 따라 자동으로 다음을 반복합니다:
 
 ```
-┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
-│                    SELF-STUDY LOOP (최대 20회)                         │
-├─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┤
-│                                                                         │
-│  [Phase 1: 학습 세션]                                                   │
-│       │                                                                 │
-│       ▼                                                                 │
-│  주제 선택 → 소스 발견 → 추출 → 종합 → 메모리 저장                     │
-│                                                                         │
-│  [Phase 2: 자기 평가 루프] (최대 20회)                                 │
-│       │                                                                 │
-│       ▼                                                                 │
-│  문제 생성 → 답변 시도 → 피드백 → 메모리 업데이트 → 다음 문제          │
-│       │                                                                 │
-│       ├── 정답 → 신뢰도 ↑, 간격 증가                                   │
-│       │                                                                 │
-│       └── 오답 → 피드백, 약점 분석, 재학습 → 메모리 보강              │
-│                                                                         │
-│  [종료 조건]                                                            │
-│  - 정답률 95% 이상                                                     │
-│  - 또는 20회 완료                                                      │
-│                                                                         │
-└─────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
+[시작]
+  │
+  ├─ 1. 메모리 확인
+  │     ├─ due 카드 존재 → 복습 세션 실행
+  │     ├─ 미완료 주제 존재 → 새 학습 세션 실행
+  │     └─ 모두 완료 → 새 주제 탐색
+  │
+  ├─ 2. 학습/복습 세션
+  │     ├─ Phase 1: 주제 선택 → 소스 발견 → 추출 → 종합
+  │     └─ Phase 2: 자기 평가 루프 (최대 20회)
+  │
+  ├─ 3. 결과를 메모리에 저장
+  │
+  └─ 4. 다시 1번으로 → 반복
+       (종료 조건 충족 시까지)
 ```
 
+**종료 조건**: due 카드 0, 미완료 주제 0, 최대 세션 도달
+
 ## 파이프라인 단계
 
 | 단계 | 파일 | 설명 |
@@ -64,68 +60,34 @@ dependencies: [websearch, webfetch]
 
 1. **능동적 회상** — 문제를 풀 때 메모리에서만 꺼냄 (소스 접근 금지)
 2. **피드백은 에이전트가 생성** — 정오 판정 + 설명 + 관련 개념 링크
-3. **모든 학습은 메모리에 저장** — 구조화된 지식 베이스로 유지
+3. **모든 학습 결과는 메모리에 저장**
 4. **간격 반복 적용** — FSRS 알고리즘으로 복습 스케줄 관리
 5. **교차 학습** — 한 세션에서 여러 주제 문제를 혼합 출제
 6. **바람직한 난이도** — 정답률에 따라 난이도 자동 조절
 7. **루프 20회 제한** — 충분한 학습 기회 보장
-
-## 메모리 구조 (지식 베이스)
-
-```
-Memory Store
-├── Concepts (개념)
-│   ├── id, title, definition, examples
-│   ├── connections: [related_concept_ids]
-│   ├── confidence: 0.0-1.0
-│   └── source_refs: [출처 참조]
-│
-├── Facts (팩트)
-│   ├── id, statement, evidence
-│   ├── confidence: 0.0-1.0
-│   └── source_refs: [출처 참조]
-│
-├── Procedures (절차)
-│   ├── id, name, steps
-│   ├── proficiency: 0.0-1.0
-│   └── practice_count: int
-│
-├── Code Patterns (코드 패턴)
-│   ├── id, language, code, explanation
-│   └── use_cases: [list]
-│
-├── Test History (평가 이력)
-│   ├── session_id, timestamp
-│   ├── questions: [question_id, type, difficulty, user_answer, is_correct]
-│   └── metrics: {accuracy, retention_rate, ...}
-│
-└── Adaptation Log (적응 기록)
-    ├── timestamp
-    ├── strategy_changes: [list]
-    └── parameter_adjustments: [list]
-```
+8. **자동 반복** — 세션 종료 후 메모리를 확인하여 due 카드/미완료 주제가 있으면 즉시 다음 세션을 자동으로 실행
+9. **종료 조건** — due 카드 0, 미완료 주제 0, 최대 세션 도달 시 종료
 
 ## 예시 흐름
 
 ```
-[세션 1: 학습]
-주제: Rust Async
-소스: rust-lang.org, tokio.rs, 블로그
-추출: 12개 개념, 8개 팩트, 3개 절차, 5개 코드 패턴
-메모리 저장: 지식 베이스 구축
+[실행 시작]
+  → 메모리 확인: due 카드 없음, 미완료 주제 "Rust Async"
+  → 새 학습 세션 시작
+
+[학습 세션]
+  주제: Rust Async
+  소스: rust-lang.org, tokio.rs
+  추출 → 종합 → 메모리에 저장
 
 [자기 평가 루프]
-1회: "Rust의 Future란?" → 정답 (신뢰도 0.6)
-2회: "Tokio에서 spawn은?" → 정답 (신뢰도 0.7)
-3회: "Async/Await의 차이점은?" → 오답 → 피드백 → 메모리 보강
-4회: "Polling이란?" → 정답 (신뢰도 0.65)
-...
-20회: 정답률 92% → 종료
+  1회: "Rust의 Future란?" → 정답
+  2회: "Tokio에서 spawn은?" → 정답
+  3회: "Async/Await의 차이점은?" → 오답 → 피드백 → 재학습
+  ...
+  20회: 정답률 92% → 종료 → 메모리에 저장
 
-[최종 메모리]
-- 12개 개념 (평균 신뢰도 0.85)
-- 8개 팩트 (평균 신뢰도 0.90)
-- 3개 절차 (숙련도 0.75)
-- 5개 코드 패턴
-- 20회 평가 이력
+[자동 반복]
+  → 메모리 확인: due 카드 3개 (복습 필요)
+  → 복습 세션 자동 실행
 ```