whitelonng/mancode

해결하는 문제

많은 AI 코드 에이전트는 솔루션을 과도하게 설계하거나 기존 디자인 시스템을 무시하거나, 중요한 계획 및 검토 단계를 건너뛰는 경향이 있습니다. mancode는 이러한 에이전트에 공학적 규율을 강제하는 로컬 워크플로우 오케스트레이션 계층을 제공하여, 기존 코드를 재사용하고 변경 사항을 구현하기 전에 구조화된 거버넌스 프로세스를 따르도록 보장합니다.

작동 방식

mancode는 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot 등의 기존 AI 에이전트를 대체하는 것이 아니라, 그들을 래핑하는 방식으로 작동합니다. 블루프린트 어댑터를 설치하여 슬래시 명령어를 통해 특정 작업 모드를 트리거할 수 있습니다. 이러한 모드는 로컬 .mancode 디렉터리 내에서 작업 상태, 세션 지속성, 근거 기반 리뷰를 관리하며, 작업 컨텍스트를 일시적인 채팅 기록에서 분리합니다.

대상 사용자

• 백엔드, 웹, 모바일, CLI 프로젝트에서 AI 코드 에이전트를 사용하는 개발자.
• 여러 에이전트나 개발자 간에 공유 메모리, 의사결정 기록, 조율된 작업 인수인계가 필요한 팀.
• UI 중심 프로젝트에서 AI 에이전트가 기존 디자인 토큰과 컴포넌트 라이브러리에 따라야 하도록 강제하고 싶은 경우.
• 중요한 변경 사항에 대해 반복 가능하고 감사 가능한 코드 리뷰 및 검증 프로세스가 필요한 프로젝트.

주요 기능

• 다중 에이전트 지원: Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot, ZCode, Kimi Code, Qoder, DeepSeek Harness와 통합 가능.
• 계층적 작업 모드: solo는 가벼운 작업용, /man은 고거버넌스 계획 및 9단계 실행용, /manba는 버그 진단용, /manteam은 공동 팀 메모리용.
• YAGNI 강제: 새로운 추상화를 만들기보다 기존 코드와 표준 라이브러리 재사용을 우선시하도록 에이전트를 유도.
• 지속성: 안정적인 TaskRef 식별자를 사용해 다양한 채팅 세션이나 클라이언트 간에 작업을 재개 가능.
• 근거 기반 리뷰: AI의 자기 주장만으로는 태스크를 닫을 수 없으며, 실제 검증 증거(로그, 테스트 출력)가 필요.
• 프로젝트 건강 스캔: manps를 통해 오래된 TODO, 사용되지 않는 종속성, 하드코딩된 디자인 값 탐지.