LilMGenius/paperthin

무엇을 해결하는가

Paperthin은 AI 에이전트가 프로젝트를 개선하거나 제거하는 대신 보일러플레이트, 중복 파일, 노이즈를 지속적으로 추가하려는 경향인 "AI slop" 문제를 해결합니다. 이는 절제와 제거를 우선시하는 일련의 저수준 에이전트 설계 패턴(기술)을 제공하여, 결과물이 깨끗하고 유지보수가 가능하며 "부패"("rot", 오래된 델타 및 중복된 노이즈)가 없는 상태를 유지하도록 보장합니다.

작동 방식

Paperthin은 다양한 AI 에이전트(Claude Code, Cursor, Copilot 등)에 전역적으로 설치할 수 있는 기술들의 모음입니다. 이러한 기술들은 사용자가 직접 호출하거나 모델 자체가 호출하도록 설계되었습니다. 더 많은 콘텐츠를 추가하는 대신, 이 기술들은 노이즈를 제거하고 기존 작업을 정제하는 데 집중합니다. 예를 들어, re0 기술은 어긋난 결과물을 패치하는 대신 깨끗한 버전 제로로 다시 작성하며, ssotize는 흩어진 사실들을 단일 진실 공급원(single source of truth)으로 통합합니다.

대상 사용자

고품질의 가벼운 저장소를 유지하고 AI가 생성한 기술 부채와 중복의 축적을 피하고자 하는 개발자 및 AI 에이전트 사용자들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 제거 우선 접근 방식: 모든 기술은 무언가를 추가하기보다 노이즈, 비대함, 또는 중복을 제거하도록 설계되었습니다.
• 광범위한 에이전트 호환성: Claude Code, Codex, Cursor, Grok-Build를 포함한 다양한 에이전트에서 작동합니다.
• 다양한 기술 세트: 다시 쓰기(re0), 지침 검증(readchk), 컴퓨팅 노력 크기 측정(modelchk), 적대적 계획(hate), 그리고 컨텍스트 프리 감사(shower)를 위한 도구들을 포함합니다.
• 반복적 학습: 코드베이스를 비대하게 만들지 않으면서 프로젝트 반복 과정에서 학습이 누적되도록 보장하는 "coil" 시스템(re0-loop, re0-memo)을 특징으로 합니다.