microsoft/RPG-ZeroRepo

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 긴 작업 중에 리포지토리 수준의 컨텍스트를 잃는 경우가 많습니다: 요구 사항이 표류하고, 아키텍처 결정이 잊혀지고, 편집이 숨겨진 종속성을 놓칩니다. 이 프로젝트는 에이전트에게 지속적인 그래프 기반 계획 작업 공간을 제공하여 세션 전체에서 전체 리포지토리를 추적할 수 있게 합니다.

작동 방식

핵심 아이디어는 리포지토리 계획 그래프(RPG)로, 리포지토리의 구조화되고 검색 가능한 지도 역할을 하며 요구 사항, 기능, 아키텍처, 파일 및 종속성을 연결합니다. 프로젝트는 세 가지 주요 부분을 제공합니다:

• CoderMind는 에이전트 지향 계층입니다. Claude Code 및 GitHub Copilot과 함께 작동하며 CLI, 슬래시 명령 및 MCP 그래프 도구를 통해 지속적인 RPG 작업 공간을 제공합니다. 에이전트는 계획, 코드 생성, 기존 코드베이스 이해 및 그래프 인식 편집을 수행할 수 있습니다.
• ZeroRepo는 순방향 파이프라인입니다: 자연어 요구 사항에서 시작하여 기능과 아키텍처로 분해하고 RPG를 구축한 다음 종속성 순서로 리포지토리를 생성합니다.
• RPG-Encoder는 역방향 파이프라인입니다: 기존 코드베이스를 가져와 RPG로 다시 인코딩하여 에이전트가 리포지토리를 탐색하고 유지 관리할 수 있게 합니다.
• RepoCraft는 리포지토리 수준 코드 생성을 평가하기 위한 벤치마크로, 적용 범위, 정확성 및 코드 통계를 측정합니다.

대상 사용자

• 대규모 다중 파일 프로젝트를 전체 그림을 잃지 않고 처리해야 하는 AI 코딩 어시스턴트(Claude Code 또는 GitHub Copilot)를 사용하는 개발자.
• RPG, ZeroRepo 또는 RPG-Encoder 뒤에 있는 논문을 재현하거나 리포지토리 수준 코드 생성에 작업하는 연구자.
• 장기적인 코딩 에이전트를 평가하거나 개선하려는 팀.

주요 특징

• 지속적인 RPG 작업 공간은 채팅 기록과 파일 검색을 에이전트의 리포지토리 컨텍스트 메모리로 대체합니다.
• 두 방향 모두 지원: 요구 사항에서 리포지토리 생성(ZeroRepo) 및 기존 리포지토리를 그래프로 매핑(RPG-Encoder).
• 슬래시 명령 및 MCP 도구를 통해 Claude Code 및 GitHub Copilot과 통합.
• 6개의 실제 Python 프로젝트(scikit-learn, pandas, sympy, statsmodels, requests, django)에 걸쳐 1,052개의 작업이 있는 벤치마크인 RepoCraft 포함.
• 두 개의 동료 검토 논문(ICLR 2026 및 ICML 2026)과 MIT 라이선스로 지원됩니다.