valkor-ai/loom

해결하는 문제

코딩 에이전트들은 문맥을 놓치거나, 중요한 체크를 건너뛰거나, 세션이 종료된 후 작업을 재개하는 데 실패하기 때문에 대규모 소프트웨어 작업을 수행하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. Loom은 일회성 코딩 세션을 계획, 구축, 테스트, 수리하는 구조화되고 재개 가능한 루프로 전환하여 목표 이탈과 부분적인 완료를 방지하는 상태 유지형(stateful) 전달 하네스를 제공합니다.

작동 방식

Loom은 Claude Code, Codex, 또는 OpenCode와 같은 에이전트와 함께 실행되는 로컬 Model Context Protocol (MCP) 전달 상태 머신으로 작동합니다. 에이전트가 메모리에서 전체 워크플로우를 관리하는 대신, Loom은 .loom/ 디렉토리에 프로젝트 로컬 상태를 관리합니다. Loom은 에이전트를 특정 시퀀스로 안내합니다: 요구사항 명확화(선택적으로 로컬 지식 소스를 사용), 기술적 베이스라인 설정, 특정 읽기/쓰기 경계가 있는 제한된 작업 실행, 그리고 리뷰 및 수리 루프를 통한 결과 검증. Loom은 "context routing"을 사용하여 에이전트에게 현재 단계에 필요한 필드 그룹과 참조만 제공함으로써 노이즈와 토큰 사용량을 줄입니다.

대상 사용자

단순한 프로토타입을 넘어 검증 가능한 소프트웨어를 출시해야 하는 AI 코딩 에이전트 사용자 개발자, 특히 기능 개발, 배포 또는 복잡한 수리 작업과 같이 단일 프롬프트로 처리하기에는 너무 큰 작업들을 대상으로 합니다.

주요 특징

• Stateful Delivery: 요구사항, 작업 진행 상황, 그리고 수리 노트를 저장하여 continue 명령어를 통해 세션을 재개할 수 있도록 합니다.
• Context Routing: 전체 저장소를 다시 불러오는 대신 타겟팅된 검색 경로를 제공하여 컨텍스트 윈도우 오버플로를 방지합니다.
• Knowledge Integration: 사용자가 로컬 도메인 문서를 검색 가능한 지식 소스로 등록하여 요구사항 명확화를 돕도록 할 수 있습니다.
• Multi-Agent Support: Claude Code, Codex, OpenCode를 포함한 다양한 MCP 지원 에이전트에서 작동합니다.
• Local Deployment Previews: 검증을 위해 토폴로지 인식 서비스와 상태 확인(health checks)이 포함된 Docker Compose 프리뷰를 준비합니다.