planning-with-files: 복잡한 작업을 컨텍스트 초기화 시에도 추적할 수 있게 하는 지속적인 파일 기반 플래닝 스킬

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 컨텍스트 손실, 충돌, 메모리 초기화(예: /clear 사용) 등으로 인해 복잡하고 다단계 작업을 놓치는 경우가 많습니다. 이 프로젝트는 에이전트가 세션 간에 상태와 진행 상황을 유지할 수 있도록 하는 지속적인 파일 기반 플래닝 시스템을 제공합니다.

작동 방식

시스템은 에이전트가 디스크에 task_plan.md, findings.md, progress.md 세 개의 특정 Markdown 파일을 유지하도록 강제하는 "스킬"을 구현합니다. 플랜과 진행 상황을 대화 기록 외부에 보관함으로써, 에이전트는 충돌이나 컨텍스트 초기화 후에도 상태를 복구할 수 있습니다. SKILL.md 표준을 통해 60개 이상의 에이전트와 통합되며, 라이프사이클 훅을 사용해 중요한 순간에 현재 플랜을 에이전트 컨텍스트에 다시 주입합니다.

대상 사용자

Claude Code, Codex, Pi, Copilot 등 AI 코딩 에이전트를 사용하면서 구조화된 플래닝과 지속성이 필요한 장기·복잡 소프트웨어 엔지니어링 작업을 수행하는 개발자.

주요 특징

• 컨텍스트 생존: 충돌이나 수동 컨텍스트 초기화 시 진행 상황 손실 방지.
• 넓은 호환성: SKILL.md 표준을 사용하는 60개 이상의 에이전트에 설치 가능.
• 자율 및 게이트 모드: 플랜이 실제로 완료될 때까지 에이전트가 중단되지 않도록 하는 옵트인 완료 게이트 포함.
• 변조 방지: SHA-256 해시 인증을 사용해 플랜을 잠그고 파일이 변조된 경우 주입 차단.
• 세션 복구: 컨텍스트를 빠르게 복원하는 세션 캐치업 명령 포함.

요약

AI 코딩 에이전트를 위한 지속적인 파일 기반 플래닝 스킬로, Markdown 파일을 사용해 컨텍스트 손실을 방지하고 세션 간 진행 상황을 추적합니다.

제목

planning-with-files: 복잡한 작업을 컨텍스트 초기화 시에도 추적할 수 있게 하는 지속적인 파일 기반 플래닝 스킬