AI를 활용하여 작업하는 사람이 점점 늘어나고 있습니다. 막히는 지점은 모델 자체가 충분히 똑똑하지 않기 때문이라기보다는, 워크플로우가 긴 작업을 처리할 수 없다는 점입니다.
몇 가지 패턴이 계속 나타나고 있습니다:
- 규칙 파일(Rules files)들이 커지다가 파묻혀 버려 — 결국 무시되거나 실행 도중에 건너뛰게 됩니다.
- 복잡한 다중 파일 프로젝트에서 에이전트가 길을 잃습니다. 더 많은 지침은 종종 '정확히 맞다'고 느껴질 때까지 조정하는 시간이 더 많이 필요하다는 것을 의미합니다.
- 작고/새로운 창으로 전환하면 스레드가 내용을 잊어버립니다. 컨텍스트 윈도우(context window)가 기억력 그 자체는 아니며, 짧은 인계와 파일들이 문제입니다.
- CLAUDE.md / AGENTS.md를 분리하는 것은 동기화 비용(sync tax)이 되며 도구 간의 '분열된 두뇌(split-brain)' 상태를 만듭니다.
저는 이 문제를 해결하기 위해 claw-kit을 만들었습니다. 설치한 후에는 새로운 명령어를 배울 필요가 없습니다 — 평소처럼 에이전트와 대화하면 됩니다. 이것은 워크플로우를 일상적인 사용에 녹여냅니다:
- 현재 단계에서 필요한 것만 로드합니다. 프로젝트 전체를 한 번에 쏟아붓지 않습니다.
- 조용한 메모 기록 장치(note-taker)가 각 단계 후에 흔적을 남기므로, 새로운 세션(또는 다른 기계)이 당신이 중단한 지점부터 작업을 재개할 수 있습니다.
이것이 바로 '초보자를 위한 개선된 구조체'라는 의미입니다.
저는 이것을 몇 달 동안 사용해 왔습니다. 최근에는 claw-kit을 사용하여 24시간 이상 지속되는 작업을 수행했는데도 이탈하지 않았습니다 (더 강력한 모델의 도움도 되었습니다). 한 가지 놀라운 점은, 프로젝트 문서 정리(project-doc cleanup)는 예전에는 더 무거운 모델과 많은 프롬프트 조정이 필요했지만; claw-kit을 사용하니 더 가벼운 모델로도 더 안정적이어서 이제 그 작업은 이 구조체에 맡기고 있습니다.
설치하려면 평소 사용하는 AI 코딩 도구를 열고 에이전트에게 다음과 같이 말하세요:
帮我安装一下 chanyuenpang/claw-kit
(또는 영어로: install chanyuenpang/claw-kit for me.)
Repo: https://github.com/chanyuenpang/claw-kit
— pang