m0n0x41d/haft

해결하는 문제

Haft는 AI 코드 에이전트를 위한 로컬 거버넌스 계층을 제공하여 프로젝트 메모리가 지속 가능하고 구조화되도록 보장합니다. 일반적으로 일시적인 채팅 기록에서 사라지는 중요한 프로젝트 맥락(예: 해결하려는 문제, 비교된 옵션, 인간의 결정, 지원 증거 등)을 방지합니다. 일시적인 추론을 타입화된 프로젝트 기록으로 변환함으로써, 후속 작업이 조각난 대화가 아닌 검증되고 버전 관리된 정보에 기반하도록 보장합니다.

작동 방식

Haft는 인간, 에이전트, 리포지토리 사이의 중개자 역할을 합니다. First Principles Framework (FPF)를 구현하고, 이를 에이전트의 컨텍스트에 다음 세 가지 주요 표면을 통해 제공합니다:

• 스킬: 특정 추론 프로세스를 안내하는 전문적인 에이전트 기능 (예: /h-frame, /h-decide)
• CLI: 프로젝트 메모리, 결정, 사양에 대한 직접적인 수동 접근
• MCP 서버: 프로그래밍 가능한 접근을 제공하고 "커널 게이트"(필수 필드 및 권한 경계의 서버 측 검증)를 강제하여 FPF 준수를 보장하는 Model Context Protocol 서버

시스템은 로컬 SQLite 데이터베이스를 사용하여 아티팩트 그래프와 프로젝트 기록을 저장하며, 선택적으로 세마틱 리콜을 위한 Rust 기반 사이드카(haft-embed)를 사용합니다.

대상 사용자

Claude Code, Codex, Cursor, Zed 등의 AI 코드 에이전트를 사용하고, 프로젝트 사양, 결정 기록, 장기적인 아키텍처 메모리를 엄격하고 인간의 승인을 받는 방식으로 관리하고자 하는 소프트웨어 엔지니어 및 아키텍트.

주요 특징

• 신뢰할 수 있는 메모리: 채팅 추론을 미래에 신뢰할 수 있는 타입화된 프로젝트 기록으로 변환
• 커널 게이트: 추론 절차의 서버 측 강제. 에이전트가 중요한 단계를 건너뛰거나 승인되지 않은 결정을 내리는 것을 방지
• 소스 네이티브 FPF 제공: 일반적인 프롬프트가 아닌 출처가 명확한 버전 관리된 FPF 소스 자료를 에이전트에 제공
• 명시적 인간 권한: Binding 결정과 작업 위임은 인간의 승인이 필요하며, 에이전트는 프레임워크와 준비 작업을 담당
• 증거의 쇠퇴: 결정을 뒷받침하는 증거가 오래되었음을 추적하여 인간 검토를 위한 편차를 표시
• 호스트 통합: Claude Code, Codex, Cursor 등 여러 AI 코드 도구와 깊이 통합