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해결하는 문제

Comet은 장기 실행 AI 코딩 작업의 불안정성과 구조 부족 문제를 해결합니다. 에이전트가 중단 후 진행 상황을 '잊어버리거나' 상태를 추측하는 것을 방지하며, 직관에 의존한 기술 향상을 과학적 평가 프레임워크로 대체합니다. 특히 단일 에이전트 세션에서 처리하기에는 너무 큰 복잡한 요구사항을 관리 가능하고 의존성을 인식하는 하위 작업으로 분할하여 조정 문제를 해결합니다.

작동 방식

Comet은 재개 가능한 런타임과 AI 코딩 도구와 통합된 기술 플랫폼을 제공합니다. 두 가지 주요 워크플로우를 제공합니다.

• Native: 강력한 모델을 위해 설계되었으며, 모델이 자율적으로 계획하고 검증하는 동안 Comet이 상태 확인 및 재개 가능한 아카이빙을 처리합니다.
• Classic: 상태 머신을 사용하여 특정 프로세스를 엄격하게 준수하도록 보장하는 제한된 5단계 방법론 (OpenSpec + Superpowers) 입니다.

복잡한 목표의 경우 Supervisor Changes를 사용하여 하위 변경 사항의 방향성 비순환 그래프 (DAG)를 생성하고, 여러 에이전트를 통해 격리된 작업 트리 (worktrees)에서 실행한 후 통합합니다. 또한 개인의 선호도와 프로젝트 지식을 위한 메모리 시스템, Rubrics 및 Pass@k 메트릭을 사용하여 기술 성능을 측정하는 평가 플랫폼 (comet eval)도 포함되어 있습니다.

대상 사용자

엄격한 검증, 재개 가능성, 에이전트 워크플로우의 과학적 최적화가 필요한 복잡하고 다단계인 소프트웨어 엔지니어링 작업을 관리해야 하는 AI 코딩 에이전트 (Claude Code 또는 Cursor 등) 사용자들을 위해 구축되었습니다.

주요 특징

• 재개 가능한 워크플로우: 작업 상태가 프로젝트에 저장되어 중단 후에도 정확히 중단된 지점부터 작업을 재개할 수 있습니다.
• Supervisor Changes: 여러 에이전트를 조정하여 격리된 작업 트리 전반에서 복잡한 요구사항을 병렬로 구현합니다.
• 이중 워크플로우 모드: 자율 모델을 위한 유연한 'Native' 모드와 제약이 많은 작업을 위한 구조화된 'Classic' 모드를 모두 제공합니다.
• 기술 플랫폼: 37개의 서로 다른 AI 코딩 플랫폼에서 재사용 가능한 코딩 기술을 작성, 패키징 및 배포하기 위한 도구입니다.
• 과학적 평가: LangSmith 및 LangFuse와 통합되어 Rubric, Pass@k, Pass^k 점수를 사용하여 기술을 평가합니다.