professorpalmer/Puppetmaster

해결하는 문제

Puppetmaster는 복잡한 엔지니어링 작업을 위해 다양한 AI 에이전트 CLI 및 공급자 API를 사용할 때 발생하는 지속 가능한 상태 및 검토 가능한 출력의 부재 문제를 해결합니다. 에이전트 결과를 단일하고 계속 커지는 채팅 기록에 의존하는 대신 구조화된 데이터베이스에 저장함으로써, 진행 상황 손실과 비용이 많이 드는 컨텍스트 윈도우 팽창을 방지합니다.

작동 방식

이 시스템은 "파일럿"(Cursor Agent, Grok Bot, Claude Desktop과 같은 MCP 지원 도구)과 "워커"(Claude Code, Codex 또는 공급자 API와 같은 에이전트 어댑터) 사이에서 감독자 및 작업 저장소 역할을 합니다.

1. 라우팅: 작업을 사용 가능한 모델이나 특정 워커 어댑터로 라우팅합니다.
2. 실행: 독립적인 워커가 작업을 요청하고 실행합니다.
3. 지속성: 워커는 기록을 공유하는 대신, 유형화된 아티팩트와 증거를 SQLite 데이터베이스에 기록합니다.
4. 검색: 후속 모델은 저장된 아티팩트를 검색하여 요약을 생성하거나, 이전 모델의 공급자 KV 캐시를 상속받지 않고도 작업을 계속할 수 있습니다.

선택 사항인 CodeGraph 통합을 통해 구조화된 코드 인덱싱을 제공하여 워커에게 제공되는 컨텍스트를 향상시킬 수 있습니다.

대상 사용자

저장소 조사, 감사, 리팩토링 및 구현을 수행하며 다단계 AI 엔지니어링 워크플로우의 출력을 검사, 재개 및 검토하고자 하는 개발자.

주요 특징

• 지속 가능한 상태: SQLite를 사용하여 작업 결과를 저장함으로써 작업 검사 및 재개를 지원합니다.
• 멀티 어댑터 지원: Cursor, Claude Code, Codex, Grok Bot을 포함한 다양한 도구와 통합됩니다.
• 비용 효율성: 비용 라우팅 및 지속 가능한 재시도를 통해 SWE-bench Lite에서 실제 지출을 낮춘 사례가 있습니다.
• MCP 통합: 파일럿이 더 큰 작업을 지속 가능한 워커에게 위임할 수 있도록 MCP 도구를 제공합니다.
• 작업 대시보드: 작업 진행 상황을 모니터링하고 볼 수 있는 라이브 대시보드가 포함되어 있습니다.