caliber-ai-org/ai-setup

What it solves

Caliber는 AI 코딩 에이전트가 오래된 프로젝트 컨텍스트를 사용하는 것을 방지합니다. 이는 코드 리팩토링 후 CLAUDE.md 또는 .cursor/rules/와 같은 수동 작성 컨텍스트 파일이 최신 상태를 유지하지 못해 발생하는 AI 환각 현상과 잘못된 아키텍처 조언 문제를 해결합니다.

How it works

Caliber는 여러 플랫폼에 걸쳐 AI 컨텍스트 파일의 생성 및 유지 관리를 자동화합니다. 프로젝트의 언어, 프레임워크 및 아키텍처를 분석하여 맞춤형 설정 파일을 생성합니다. 또한 결정론적 점수 산정 시스템을 사용하여 실제 파일 시스템과 대조하여 경로와 의존성이 정확한지 확인하고 기존 설정을 감사합니다.

To keep context fresh, it employs pre-commit hooks and session-end triggers that run a refresh loop, updating the documentation based on recent git diffs. 컨텍스트를 최신 상태로 유지하기 위해, 최근 git diffs를 기반으로 문서를 업데이트하는 refresh 루프를 실행하는 pre-commit hooks 및 session-end triggers를 사용합니다. 또한 AI 코딩 세션 동안의 도구 사용 및 수정을 캡처하여 운영 패턴을 학습 파일로 추출하는 "session learning" 기능을 포함합니다.

Who it’s for

Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, OpenAI Codex, 또는 OpenCode와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하는 개발자 및 팀으로, AI 어시스턴트가 진화하는 코드베이스와 동기화된 상태를 유지하기를 원하는 경우에 적합합니다.

Highlights

• Multi-Agent Support: Claude Code, Cursor, GitHub Copilot, Codex, 및 OpenCode를 위한 설정을 동시에 생성합니다.
• Deterministic Scoring: LLM 호출 없이 설정 품질과 근거를 감사합니다.
• Auto-Refresh: git hooks를 사용하여 코드 변경 시 컨텍스트 파일을 자동으로 업데이트합니다.
• Session Learning: 실제 코딩 세션으로부터 패턴, 주의사항(gotchas), 및 수정 사항을 문서화하기 위해 학습합니다.
• MCP Server Discovery: 프로젝트 도구를 자동으로 감지하고 일치하는 Model Context Protocol (MCP) 서버를 구성합니다.
• Safe Workflow: diffs를 통한 검토 우선 접근 방식, 자동 백업 및 전체 실행 취소(undo) 명령을 포함합니다.