MageByte-Zero/spec-superflow

해결하는 문제

Spec-superflow는 AI 에이전트가 원래 의도에서 벗어나거나 조용히 실패하는 것을 방지하는 구조적이고 복구 가능한 AI 프로그래밍 워크플로우를 제공합니다. AI가 실제 검증 없이 작업이 완료되었다고 주장하거나, 명확한 합의된 범위 없이 복잡한 변경을 구현하는 '환각적 완료' 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 도구는 두 가지 주요 경로를 사용하여 체계적인 실행 파이프라인을 구현합니다.

• 직접 경로: 명확한 목표와 재현 가능한 검증이 가능한 간단한 변경에 적합합니다. 광범위한 계획 문서 없이 요청된 범위와 최종 검증 결과만 기록합니다.
• 계획 경로: 복잡하고 다중 모듈에 걸친 변경에 적합합니다. 실행 전에 proposal.md (목표, 경계, 리스크)와 tasks.md (완료 기준이 있는 번호 매겨진 체크박스)를 생성해야 합니다.

spec-writer (계획), build-executor (구현), code-reviewer (최종 검증)와 같은 '스킬'(모듈화된 책임 단위) 세트를 활용합니다. 워크플로우는 검증 명령어(예: npm test)가 성공 코드를 반환하고 Git 범위가 기록된 경우에만 태스크가 verified로 표시되도록 보장합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot CLI, Gemini CLI 등의 AI 코딩 어시스턴트를 사용하여 AI 생성 코드 변경에 대해 엔지니어링의 엄격함, 공식적 검증, 범위 제어를 강제하고자 하는 개발자에게 적합합니다.

주요 특징

• 이중 실행 경로: 작업의 복잡성에 따라 가벼운 직접 실행과 구조적 계획 간 전환 가능.
• 검증 가능한 결과: AI가 단순히 작업이 완료되었다고 선언하는 것을 방지하며, 검증 명령어의 실제 종료 코드와 Git 범위 감사가 필요합니다.
• 복구 가능한 상태: 체크포인트와 세션 재개(ssf resume)를 지원하여 진행 중인 작업을 복구 가능하게 합니다.
• Git 분리: AI 변경 사항을 분리하기 위한 내장된 기능 브랜치 및 선택적 Git worktree를 제공합니다.
• 광범위한 플랫폼 지원: 19개의 다른 AI 프로그래밍 플랫폼/플러그인과 호환됩니다.