OthmanAdi/planning-with-files

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 코딩 에이전트의 "컨텍스트 로트(context rot)" 및 메모리 손실 문제를 해결합니다. 에이전트의 컨텍스트 창이 가득 차거나, 사용자가 /clear 명령을 실행하거나, 에이전트가 충돌할 때 에이전트는 일반적으로 현재 작업, 진행 상황 및 발견한 내용을 잃어버립니다. 이 도구는 에이전트의 계획 상태를 휘발성 RAM에만 의존하지 않고 로컬 디스크에 영구적으로 저장하도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 에이전트의 영구적인 외부 메모리 역할을 하는 "3-파일 패턴" (task_plan.md, findings.md, progress.md)을 구현합니다. 수명 주기 후크를 사용하여 매 턴 시작 시 이러한 파일을 에이전트의 컨텍스트 창에 자동으로 주입합니다. 상태가 파일 시스템의 표준 Markdown 파일로 저장되므로 에이전트가 세션을 재설정하더라도 상태가 유지되어 에이전트가 중단된 지점에서 정확하게 작업을 재개할 수 있습니다.

대상 사용자

단일 컨텍스트 창의 용량을 초과하는 장기 실행 또는 복잡한 코딩 작업을 수행하거나 세션 중단에 대한 복원력이 필요한 AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 또는 다양한 CLI 기반 에이전트) 사용자들을 위해 설계되었습니다.

주요 특징

• 영구적인 상태: 작업 계획, 연구 결과 및 진행 로그를 디스크에 보관하여 /clear 명령 및 충돌 후에도 유지됩니다.
• 광범위한 호환성: Agent Skills 표준을 통해 60개 이상의 에이전트 및 IDE를 지원하며, Claude Code, Qoder, Hermes와 같은 도구에 대한 네이티브 플러그인을 제공합니다.
• 성능 최적화: 후크는 속도(300ms 미만)에 최적화되어 있으며 모델의 어텐션 창 내에서 안정성을 유지합니다.
• 검증된 효과: 96.7%의 어설션 통과율로 벤치마킹되었으며 블라인드 A/B 테스트에서 성공이 입증되었습니다.