룰모아 노트

"스킬(Skill)은 당신의 에이전트에게 초능력을 부여한다." — Jesse Vincent, Superpowers 개발자GitHub 스타 15만 개, 포크 1만 3천 개. 2025년 10월 공개된 이후 몇 달 만에 폭발적으로 성장한 오픈소스 프로젝트가 있다. 바로 obra/superpowers다. 이름이 거창하지만, 결론부터 말하자면 이 프로젝트는 코딩 에이전트가 소프트웨어를 만드는 방식 자체를 재정의하려는 시도다.이 글에서는 Superpowers가 무엇이고, 왜 이것이 단순한 "프롬프트 모음집" 이상의 의미를 가지는지를 정리해본다.Superpowers란 무엇인가Superpowers는 공식 소개에 따르면 "agentic skills framework이자 실제로 작동하는 소프트웨어 개발 방법론"이다. 조합..

"방금 정리한 회의 내용, 카톡 나와의 채팅방에 보내줘" "오늘 내 일정 알려주고, 비는 시간에 뭐 할지 추천해줘"이런 말을 AI한테 하고 실제로 실행이 된다면 어떨까요? 예전엔 SF 영화 같은 이야기였지만, 이제는 클로드(Claude)에 카카오 PlayMCP 도구함을 연결하면 바로 가능합니다.이 글에서는 PlayMCP가 무엇인지, 왜 주목해야 하는지, 그리고 클로드에 실제로 카카오톡을 연동하는 방법까지 차근차근 정리해봤어요.1. PlayMCP가 뭔가요?한 줄 요약: 카카오가 만든 MCP 개방형 플랫폼, 즉 "AI용 앱스토어" 같은 서비스입니다.조금 더 풀어보면 이렇습니다.MCP(Model Context Protocol): 앤트로픽(클로드 만든 회사)이 만든 표준 규약으로, AI 모델이 외부 도구·서비스..

Anthropic Engineering Blog 분석 — "Scaling Managed Agents: Decoupling the brain from the hands"하네스가 낡는다는 문제에이전트를 만들다 보면 항상 이런 코드가 쌓인다. 모델이 이걸 못하니까 우리가 대신 처리해주는 로직들. 컨텍스트 한계에 가까워지면 조기에 태스크를 끝내버리는 "context anxiety" 현상을 발견하면 컨텍스트 리셋 로직을 하네스에 추가한다.그런데 같은 하네스를 다음 모델에 적용하면 그 행동이 사라져 있다. 리셋 로직은 dead weight가 된다. 하네스는 "Claude가 아직 못 하는 것"에 대한 가정을 인코딩하는데, 모델이 개선될수록 그 가정이 낡는다.Anthropic이 Managed Agents를 만든 이유가..

"Agent = Model + Harness." 모델이 엔진이라면, 하네스는 차체·브레이크·핸들·계기판 전부다.2026년 들어 AI 업계에서 가장 빠르게 자리 잡은 용어 중 하나가 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 이다. Martin Fowler 블로그, Anthropic 엔지니어링, arxiv 논문, Medium 글까지 동시다발로 쏟아지고 있는데, 정작 한국어로 정리된 자료는 드물다. 개발자 입장에서 이게 왜 중요하고, 기존의 프롬프트 엔지니어링 / 컨텍스트 엔지니어링과 어떻게 다른지 짚어보자.하네스(Harness)란 무엇인가하네스는 원래 말(馬)에게 채우는 마구(馬具), 혹은 소프트웨어 테스트 하네스에서처럼 "대상 주변을 감싸는 제어 장치" 를 의미한다. LLM 맥락에서는 이렇게..

GitHub: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills작성자: Forrest Chang (@forrestchang)Stars: 26.6k/ Forks: 2.2k라이선스: MIT핵심 파일: CLAUDE.md + .claude/skills/karpathy-guidelines.md목차시작점: Karpathy의 트윗이 프로젝트가 하는 일4가지 원칙 심층 분석원칙 간의 관계 구조설치 및 적용 방법실전 적용 예시CLAUDE.md 접근법의 의미다른 CLAUDE.md 템플릿과의 차이한계점과 트레이드오프결론: 단순함의 힘1. 시작점: Karpathy의 트윗2025년 말, Andrej Karpathy(전 Tesla AI 디렉터, OpenAI 공동 창업자)가 X(트위..

GitHub: https://github.com/thedotmack/claude-mem공식 문서: https://docs.claude-mem.ai현재 버전: v11.0.0 (2026.04.05 기준)라이선스: AGPL-3.0Stars: 45.3k / Forks: 3.4k기술 스택: TypeScript 83% / JavaScript 11% / Shell 3%목차핵심 문제: Claude Code는 기억이 없다Claude-Mem란 무엇인가시스템 아키텍처 전체 그림6개 라이프사이클 훅 심층 분석Worker Service & Claude Agent SDK데이터베이스 레이어: SQLite + FTS5 + ChromaDBMCP 검색 도구와 3-Layer 워크플로우Progressive Disclosure: 토큰 효율 ..

GitHub: https://github.com/safishamsi/graphifyPyPI: pip install graphifyy현재 버전: v0.4.9 (2026.04.13)라이선스: MITStars: 24.9k / Forks: 2.7k목차왜 이 도구가 필요한가 — 문제 정의Graphify란 무엇인가내부 아키텍처 심층 분석기술 스택 분해설치 및 플랫폼별 통합출력물 완전 분석핵심 명령어 실전 가이드다른 도구와의 비교성능 벤치마크: 71.5x 토큰 절감Always-on 훅 메커니즘 상세 분석MCP 서버로 활용하기실무 활용 시나리오한계점과 주의사항결론1. 왜 이 도구가 필요한가 — 문제 정의AI 코딩 어시스턴트를 실무에서 쓰다 보면 반드시 맞닥뜨리는 벽이 있다. 프로젝트 규모가 커질수록 AI가 코드를 이해..