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aiflow – 터미널 간에 AI 프롬프트 컨텍스트를 동기화하기

무엇인가요

단일 Markdown 파일(.ai/progress.md)을 저장하고, 사용자가 대화 중인 모든 LLM에 간결하고 토큰 효율적인 컨텍스트 블록을 자동으로 삽입할 수 있는 작고 쉘 스크립트 기반 유틸리티입니다.
백그라운드 데몬, 서버, 또는 무거운 설정 없이, 단지 세 가지 스크립트(ai_inject, ai_progress, ai_done)와 Markdown 파일만으로 작동합니다.

왜 중요한가요

터미널을 전환하면 보통 무엇을 하던지 잊어버리고 AI 모델에 동일한 컨텍스트를 다시 입력해야 합니다. aiflow는 모든 쉘에서 읽을 수 있는 단일 진실 소스로 컨텍스트를 유지함으로써 이 번거로움을 제거합니다.
또한 Git 커밋 메시지를 분석하여 작업 목록을 자동으로 업데이트하므로, 수동 편집 없이도 "현재/다음" 작업이 정확하게 유지됩니다.

주요 명령어

명령어	기능
`ai_inject [옵션] [프로젝트 디렉터리] ["프롬프트"]`	`.ai/progress.md`와 `.ai/ctx/`에 자동 생성된 파일을 읽어, 짧은 컨텍스트 블록(CURRENT, NEXT, GOAL, API, CONSTRAINT, ISSUES)을 생성하여 출력합니다. 옵션으로 출력을 클립보드에 복사(`-c`)하거나 Git 기반 자동 업데이트를 건너뛸 수(`-n`) 있습니다.
`ai_progress [프로젝트 디렉터리]`	Git 로그에서 작업 번호(예: `[2]`)를 스캔하여 `progress.md`를 업데이트: 완료된 작업은 `done`, 첫 번째 미완료 작업은 `doing`, 나머지는 `todo`로 표시합니다. `ai_inject`에 의해 자동으로 호출됩니다.
`ai_done [프로젝트 디렉터리]`	현재 `doing` 상태의 작업을 수동으로 `done`으로 표시하고, 다음 `todo` 작업을 `doing`으로 승격시킵니다.

일반적인 워크플로우

작업 목록 생성 (레포지토리당 한 번만):

mkdir -p .ai && cat > .ai/progress.md <<'EOF'
[1] 로그인 UI        done
[2] API 통합          doing
[3] 오류 처리          todo
[4] 단위 테스트        todo
EOF

컨텍스트 삽입 (LLM과 대화할 때마다):

ai_inject .                     # 컨텍스트 출력
ai_inject -c .                  # 출력 후 클립보드에 복사
ai_inject -c . "재시도 로직 수정 도와줘"  # 프롬프트 포함

커밋 메시지에 작업 번호 사용하여 목록 동기화:
```
git commit -m "[2] API 통합 완료"
```
다음에 ai_inject를 실행하면, 작업 2가 자동으로 done으로 표시됩니다.

파일 구조

project/
└── .ai/
    ├── progress.md          # 수동으로 작성한 작업 목록
    └── ctx/
        ├── 00_goal.md       # 선택 사항: 프로젝트 목표 (한 번만 작성)
        ├── 02_current.md   # 생성됨 – 현재 작업
        ├── 03_next.md      # 생성됨 – 다음 작업
        ├── 04_constraint.md# 선택 사항: 제약 조건
        ├── 05_api.md       # 선택 사항: API 사양
        └── 07_issue.md     # 선택 사항: 알려진 문제

전역 대체 디렉터리(~/.ai/ctx/)는 여러 프로젝트 간에 공유되는 기본값을 보관할 수 있습니다.

설치

curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/warp-context/rightStage/main/install.sh | bash

또는 리포지토리를 클론하고 수동으로 bash install.sh를 실행하세요.

지원 플랫폼

macOS (zsh/bash)
Linux (bash)
Windows Git Bash

통합

평문을 수용하는 모든 LLM(Warp AI, Claude, ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot 등)과 호환됩니다.
Warp 터미널 내에서 네이티브 통합을 목표로 하는 Rust 기반 포트가 논의 중이며, 이 경우 터미널이 쉘 스크립트를 호출하지 않고도 .ai/progress.md를 직접 읽을 수 있게 됩니다.

설계 원칙

컨텍스트는 모델의 런타임 상태이며, 인간용 문서가 아님.
현재 작업을 우선으로, 다음 작업을 다음으로, 최소한의 보조 정보를 표시.
Git에서 자동 업데이트하여 수동으로 오래된 편집을 피함.
인젝트된 블록을 약 100줄 이내로 유지하여 토큰 효율성 유지.

제거

rm ~/.local/bin/ai_inject ~/.local/bin/ai_progress ~/.local/bin/ai_done
rm -rf ~/.ai   # 선택 사항: 전역 대체 삭제

라이선스: MIT.

결론: aiflow는 단일 자동 동기화 컨텍스트 파일을 유지함으로써 개발 터미널과 어떤 LLM 간의 작업 전달을 간소화하는 가벼운 쉘 스크립트 툴킷입니다. 코드 작성, 디버깅, 설계 작업에 AI 어시스턴트를 자주 사용하는 개발자에게 반복적인 프로젝트 상태 복사/붙여넣기를 피할 수 있도록 도와줍니다.

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aiflow – 터미널 간에 AI 프롬프트 컨텍스트를 동기화하기

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