codejunkie99/agentic-stack

One brain, many harnesses. Portable .agent/ folder (memory + skills + protocols) that plugs into Claude Code, Cursor, Windsurf, OpenCode, OpenClaw, Hermes, or DIY Python — and keeps its knowledge when you switch.

해결하는 문제

Claude Code, Cursor, Windsurf과 같은 다양한 AI 코딩 에이전트 간을 전환할 때 발생하는 '기억 상실' 문제를 해결합니다. 각 도구가 고립된 컨텍스트를 가지는 것이 아니라, 이 프로젝트는 사용하는 에이전트 허브에 관계없이 일관성을 유지하는 포터블하고 표준화된 메모리 및 스킬 레이어를 제공합니다.

작동 방식

프로젝트는 프로젝트 디렉터리 내에 .agent/ 폴더를 생성하여 중앙 집중식 '뇌'로 작동합니다. 이 폴더에는 다음이 포함됩니다:

  • 메모리 레이어: 작업, 에피소딕, 의미, 개인 메모리로 나뉘며 각각 고유한 보존 정책을 가집니다.
  • 스킬: 작업 트리거에 따라 로드되는 기능 라이브러리이며, 일괄적으로 로드하지 않고 필요 시에만 로드됩니다.
  • 어댑터: 이 중앙 뇌를 다양한 AI 도구가 필요로 하는 특정 구성 형식(예: .cursor/rules 또는 CLAUDE.md)으로 변환하는 작은 쉴드입니다.
  • 리뷰 프로토콜: 매일 밤 '후보 수업'이 스테이징되며, 사용자 또는 에이전트가 CLI 도구를 통해 수동으로 승인하거나 거부하여 정확성을 보장하는 시스템입니다.
  • 데이터 레이어: 모든 연결된 허브에서의 에이전트 활동, 토큰 비용, KPI를 모니터링하는 로컬 대시보드입니다.

대상 사용자

여러 AI 코딩 어시스턴트를 사용하고, 다양한 도구 간에 일관된 설정, 학습된 교훈, 전문 스킬을 유지하고 싶은 개발자입니다.

주요 특징

  • 다중 허브 호환성: Claude Code, Cursor, Windsurf, GitHub Copilot CLI 포함 13개 이상의 어댑터를 지원합니다.
  • 제한된 에이전트 루프: 토큰, 실행 시간, 시도 횟수의 예산을 포함한 결정론적 루프 계약을 제공하여 과도한 프로세스를 방지합니다.
  • 메모리 플라이휠: 승인된, 레드액트된 에이전트 실행을 로컬에서 트레이닝 가능한 JSONL, 추적 기록, 평가 사례로 변환합니다.
  • 구조화된 메모리 라이프사이클: '꿈' 사이클을 사용해 수업을 스테이징하고 의미 메모리에 대해 공식적인 승인/거부 프로세스를 수행합니다.
  • 트랜스퍼 위자드: 보안 번들을 통해 다른 프로젝트 간에 '뇌'(설정 및 수업)를 내보내고 가져올 수 있습니다.

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