LarsCowe/bmalph

해결하는 문제

bmalph는 고수준 AI 계획에서 자율적 코드 구현으로의 전환을 간소화합니다. BMAD-METHOD를 통한 구조적 계획과 Ralph를 통한 자율적 실행이라는 두 가지 서로 다른 시스템을 하나의 CLI 도구로 통합하여, 다양한 AI 코딩 보조 도구(Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등)와 연동함으로써 프로젝트 요구사항을 체계적으로 분석하고 계획한 후 수동적인 인수 인계 없이 구현할 수 있도록 합니다.

작동 방식

bmalph는 네 단계의 워크플로우로 작동합니다:

1. 초기화: 도구는 대상 AI 플랫폼을 감지하거나 수락하고, 프로젝트 디렉터리에 필요한 에이전트 프레임워크와 지침을 설치합니다.
2. 계획 (단계 1-3): BMAD-METHOD를 사용하여 전문 AI 에이전트(분석가, PM, 아키텍트)와 협업하여 브레인스토밍 및 시장 조사에서 시작해 최종 PRD, 기술 아키텍처, 에픽 및 스토리 목록으로 이어집니다.
3. 구현 전환: bmalph implement 명령어는 계획 자산(스토리 및 사양)을 Ralph가 이해할 수 있는 형식으로 변환하여 우선순위가 지정된 작업 목록(@fix_plan.md)을 생성합니다.
4. 자율 루프 (단계 4): bmalph run 명령어로 Ralph 루프를 시작하면, 자율적으로 스토리를 하나씩 선택하고 테스트 주도 개발(TDD)을 사용해 구현한 후 변경 사항을 커밋합니다.

대상 사용자

AI 코딩 보조 도구를 사용하면서, 모호한 아이디어에서 생산 환경 대응 코드베이스로 이어지는 엄격한 에이전트 기반 워크플로우를 원하는 개발자 및 프로덕트 매니저.

주요 기능

• 다중 플랫폼 지원: Claude Code, OpenAI Codex, OpenCode, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot, Aider와 통합 가능.
• 구조적 계획: 분석, 계획, 해결책 수립을 위한 54개의 구체적인 명령어 정의 제공.
• 자율적 실행: TDD를 포함한 자율적 구현 루프와 실시간 대시보드 제공.
• 단계적 개발: 새로운 에픽을 BMAD에 추가하고 기존 Ralph 구현 계획에 병합할 수 있는 반복적 사이클 지원.
• 병렬 작업자: --swarm 플래그를 통해 git worktrees를 통해 여러 병렬 작업자를 실행할 수 있음.