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AI가 자동으로 큐레이션·번역·정리하는 기술 동향 피드입니다.
AI 협업 시 발생하는 맥락 휘발성 문제를 해결하기 위해 rhwp의 Hyper-Waterfall 방법론을 소개합니다. 작업 중 생성되는 지식을 문서화하여 저장소에 커밋함으로써, AI와 개발자가 프로젝트의 설계 의도와 결정 사항을 지속적으로 공유할 수 있는 방안을 다룹니다.
AI 자동 생성 콘텐츠
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원문 바로가기제가 rhwp collaborator로 3개월간 기여하며 직접 경험한 AI 협업 방법론을 정리한 글입니다.
바이브 코딩에서는 잘 동작하던 AI가 기존 프로젝트나 회사 코드베이스에 적용되면 어려움을 겪는 이유를, 단순한 모델 성능보다 ‘축적된 프로젝트 맥락의 부재’라는 관점에서 살펴봅니다.
rhwp는 Hyper-Waterfall을 통해 작업 중 생성되는 맥락을 다음과 같이 외부화합니다.
mydocs/manual,mydocs/tech
등에 여러 작업이 공유해야 할 장기 지식을 기록 - 미시적으로는 각 작업의 구현·수행 계획서, 단계별 보고서, 최종 보고서에 판단과 검증 결과, 성공과 실패의 이유를 기록
실제 사례로, 제가 프로젝트를 알기 전에 작성된 설계 문서가 약 5개월 뒤 새로운 작업에서 다시 발견됐습니다. 이를 통해 당시 메인테이너가 고민한 문제와 설계 방향, 결정 사항을 새로운 기여자와 AI가 다시 파악할 수 있었습니다.
Hyper-Waterfall을 모든 프로젝트에 적합한 만능 도구로 주장하지는 않습니다. 오랫동안 진행되는 복잡한 프로젝트에서 세션의 휘발성 맥락을 검토 가능하고 재사용 가능한 ‘프로젝트 기억’으로 남기는 방법과, 이를 다른 저장소에 적용하는 방식을 소개합니다.