alinaqi/maggy

해결하는 문제

Maggy와 Claude Bootstrap는 Claude Code 사용자를 위한 구조화된 엔지니어링 시스템을 제공하여, 높은 API 비용, 컨텍스트 창 포화, 품질 기준 미강제화와 같은 일반적인 AI 보조 개발 문제를 해결합니다. 이 시스템은 AI가 단순한 작업에 비싼 모델을 사용하는 것을 방지하며, 코드가 테스트를 통과하고 아키텍처 리뷰를 마칠 때까지 "완료"로 간주되지 않도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 두 가지 구성 요소로 나뉩니다: Claude Bootstrap는 Claude Code 환경에 직접 설치되는 설정 팩(스킬, 훅, 규칙)이며, Maggy는 로컬 FastAPI 서버와 웹 대시보드를 갖춘 로컬 서버입니다.

주요 메커니즘은 다음과 같습니다:

• 13단계 라우팅: 로컬 분류기(Qwen3)가 작업의 복잡도를 평가하고, 요청을 처리할 수 있는 가장 비용 효율적인 모델(로컬 모델에서 Claude Opus까지)로 라우팅합니다.
• TDD 강제: 테스트가 통과하기 전까지 AI가 작업을 완료하지 못하게 하는 스톱 훅.
• 메모리 시스템: Mnemos와 Engram은 작업 범위 및 세션 간 메모리를 제공하여 컨텍스트 압축 시 상태 손실을 방지합니다.
• Polyphony: Docker/OrbStack을 사용해 병렬 에이전트 세션을 별도의 컨테이너로 격리하여 파일 충돌을 피합니다.
• Cortex MCP: SQLite 그래프 저장소를 사용해 AST를 추출하고 양방향 탐색을 수행하는 코드 인텔리전스 서버입니다.
• Telos: 테스트 적합성, 아키텍처 이탈, 심볼 무결성을 결합하여 "의도 정확도(Intent Fidelity)"를 측정하는 테스트 프레임워크.

대상 사용자

• Claude Code 워크플로우 내에서 TDD 강제와 지속적 메모리를 원하는 개인 개발자.
• 여러 LLM 제공업체(Claude, DeepSeek, Gemini 등) 간 작업을 라우팅하고 비용을 관리하고자 하는 팀.
• 의도 추적과 플러그인 기반 AI 개발자 도구의 참조 구현을 찾는 플랫폼 엔지니어.

주요 특징

• 73개의 내장 스킬: React, Python, Flutter 등 다양한 언어와 프레임워크를 커버합니다.
• 웹 프로젝트의 시각적 검증: Playwright를 사용해 작업 증명 영상을 기록합니다.
• Context Shunt: 대용량 파일 읽기를 저비용 워커 모델이 내용을 요약한 후 메인 컨텍스트에 삽입함으로써 단축합니다.
• Council PR 리뷰: GitHub PR에 대한 다중 모델 적대적 리뷰 프로세스로 오진을 줄입니다.
• 보안 감사: 허니스에 통합된 구조적이고 다단계의 적대적 감사 프로세스.