affaan-m/ECC

The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.

What it solves

ECC는 "harness-native operator system"으로, AI 에이전트(Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등)가 개발 환경 내에서 작동하는 방식을 표준화하고 최적화하도록 설계되었습니다. 서로 다른 AI 코딩 어시스턴트 간에 에이전트 동작이 일관되지 않거나 토큰이 낭비되고 지속성이 부족한 문제를, 재사용 가능한 스킬 레이어, 메모리 최적화 및 보안 스캔을 제공함으로써 해결합니다.

How it works

ECC는 AI 에이전트의 기반(substrate) 역할을 하며, 미리 정의된 에이전트, 스킬, 훅, 규칙 세트를 제공합니다. 플러그인 시스템이나 수동 설치를 통해 여러 "harness"(AI 도구 자체)와 통합됩니다. 주요 기술 구성 요소는 다음과 같습니다.

Control Plane: 세션, 상태 및 데몬 프로세스를 관리하는 시스템(버전 2.0은 Rust 기반 프로토타입).
Hooks & Rules: 런타임 강제 및 행동 가이드라인으로, 에이전트가 특정 패턴(예: 보안 또는 언어별 규칙)을 따르도록 보장합니다.
State Store: SQLite 기반 시스템으로 세션 히스토리를 기록하고 상태를 관리합니다.
Skills & Instincts: 재사용 가능하고 진화하는 패턴으로, 에이전트가 세션에서 지식을 추출해 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킵니다.
AgentShield: 공격 벡터와 CVE를 식별하는 통합 보안 스캐너.

Who it’s for

AI 에이전트를 사용해 코딩하고, 프로덕션 수준의 워크플로, 토큰 효율성 향상, 다양한 AI 하네스 간의 크로스 플랫폼 일관성을 원하는 개발자 및 엔지니어 팀을 위한 솔루션입니다.

Highlights

Cross-Harness Compatibility: Claude Code, Cursor, OpenCode, Codex, Gemini, Zed, GitHub Copilot과 호환됩니다.
Extensive Library: TypeScript, Python, Go, Java 등 다양한 언어와 도메인을 위한 수백 개의 전문 스킬 및 에이전트를 포함합니다.
Memory & Token Optimization: 자동 컨텍스트 저장/로드와 시스템 프롬프트 슬리밍을 위한 훅을 제공합니다.
Security Integration: AgentShield를 통한 내장 보안 스캔.
Multi-Language Support: 12개 이상의 언어 생태계에 대한 규칙과 패턴을 지원합니다.