cytostack/openwolf
Portable project memory across Claude Code, Codex and OpenCode, plus token accounting measured from harness transcripts. Local file I/O, no API calls, no telemetry.
해결하는 문제
코딩 에이전트는 같은 파일을 여러 번 반복해서 읽거나, 막대한 바시 출력을 컨텍스트 창에 덤프하거나, 다른 AI 에이전트 간 전환 또는 새 세션 시작 시 프로젝트 고유의 지식과 규칙을 잃는 등 토큰을 낭비하는 경우가 많습니다. OpenWolf은 다양한 도구 간에 지속되는 공유된 내구성 있는 메모리 계층을 제공하여 중복 토큰 사용을 방지합니다.
작동 방식
OpenWolf은 지원되는 코딩 에이전트에 라이프사이클 훅(노드.js 스크립트)을 설치합니다. 프로젝트 루트에 .wolf/ 디렉터리를 생성하여 프로젝트 인덱스, 버그 로그, 세션 인수인계를 포함하는 '뇌' 역할을 하게 합니다.
주요 메커니즘은 다음과 같습니다:
- 바시 가버너: 2,000 토큰을 초과하는 바시 출력을 에이전트의 컨텍스트에 입력하기 전에 압축하지만, 전체 텍스트는 디스크에 유지합니다.
- 내구성 있는 인덱싱: 프로젝트 인덱스를 사용해 에이전트가 심볼을 검색하거나 특정 라인 범위를 읽을 수 있도록 하여 전체 파일을 읽는 필요를 줄입니다.
- 컨텍스트 복원: 컨텍스트 압축 또는 세션 시작 후 규칙과 상태를 다시 주입하여 에이전트가 지시사항을 '잊지 않도록' 합니다.
- 측정: 트랜스크립트를 스캔하여 실제 토큰 사용량을 보고하고 절감 효과를 검증합니다.
대상 사용자
Claude Code, Codex CLI, OpenCode, Cursor, Gemini CLI와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하여 토큰 비용을 줄이고, 다양한 도구 간에 일관된 프로젝트 메모리를 유지하고자 하는 개발자들입니다.
주요 특징
- 에이전트 간 메모리 공유: 다양한 AI 도구 간에 지속되는 프로젝트 상태(관행, 버그 수정 등)
- 토큰 최적화: 바시 출력을 압축하고 타겟 파일 읽기를 제공하여 컨텍스트 과잉을 줄입니다.
- 검증된 보고: 히ュ리스틱이 아닌 트랜스크립트에서 실제 사용량을 측정하는 대시보드 및 보고 도구
- 로컬 우선: API 호출이나 텔레메트리 없이 순수한 로컬 파일 I/O
- 통합 기능: 프로젝트 인수인계, 보안 감사, UI 프레임워크 마이그레이션을 위한 내장 명령어 포함
관련
- 프로젝트
- 프로젝트
- 프로젝트
- 프로젝트
- Dispatch