당신의 에이전트는 0부터 시작하는 것을 멈추고, 그 단어는 증거가 아니며, 산문 대신 구조로 당신에게 질문합니다.
메모리(Memory): stash → recall → promote 루프는 결정, 버그, 그리고 어렵게 얻은 교훈을 한 세션에서 다음 세션으로 전달하며, 프롬프트가 필요할 때 정확한 순간에 적절한 교훈을 제시합니다. 평범한 pip install attune-ai로 로컬 우선(Local-first) 방식으로 작동합니다. Recall 기능은 전체 코퍼스 대신 정확히 관련 있는 몇백 개의 토큰을 불러옵니다. 자체 800개 이상의 교훈 저장소에서 67배 적은 토큰으로, 고정된 벤치마크에서 **P@3 96%**의 성능으로 검색됩니다 (메모리 스위트 상세 정보).
수령증(Receipts): 원하는 결과와 이를 검증하는 방법을 명시하고, 약속이 아닌 수령증을 받습니다:
attune fix "imports resolve after the rename" \
--workflow fix \
--scope src/attune/cli_minimal.py \
...
<!-- Recorded via scripts/demo/fix-receipts.tape (chair-approved
2026-08-29); absolute URL so the image renders on PyPI too. -->
attune fix repairing a broken import and producing a receipt: contract preview, attributed diff, probes re-run independently, exit 0
프로브(probes)는 작업 흐름이 완료되었다고 주장하는 것과 독립적으로 다시 실행됩니다. 종료 코드 0은 프로브가 통과했다는 의미이며, 에이전트가 만족감을 느꼈다는 의미는 아닙니다.
대화형 양식 (Interactive forms): 에이전트는 산문(prose)이 아닌 구조를 가지고 질문합니다. 추천 사항 및 트레이드오프가 담긴 의사 결정 카드, 이견을 제시할 때의 반박 카드, 진행 보고서, 순위 지정 또는 분류 작업 등 하나씩 탭하여 사용하며, 되돌아올 때 검증됩니다. 하나의 양식은 클라이언트가 그리는 어떤 표면(surface)에도 렌더링됩니다: 네이티브 대화 상자, 풍부한 위젯(rich widget), 또는 일반 메뉴(대화형 양식—에이전트가 구조로 질문하는 방식).
이 핵심 주변에는 21개의 작업 흐름과 <!-- cap:mcp_registered_tool_count -->66 MCP 도구<!-- /cap -->가 존재하며, 소크라테스식 품질 게이트(Socratic quality gates)를 통과한 2~6개의 도메인별 하위 에이전트를 디스패치하고, 인용 기반 주장 계약(citation-per-claim contract)을 통한 RAG 접지(grounding), 그리고 생성 사실 확인(generation fact-checking) 기능을 제공합니다. 단 한 번의 설치로 하나의 MCP 서버가 완성됩니다. 저희는 자체 지식 기반을 이 위에 운영합니다: attune-ai.dev에 있는 문서와 800개 이상의 엔지니어링 교훈은 Attune 자체 스택에 의해 작성, 접지 및 유지 관리됩니다.
목차:
설치 ·
비용 ·
메모리 ·
영수증 ·
다중 LLM ·
작업 흐름 및 도구 ·
양식 ·
정확도 ·
설치 옵션 ·
개인 정보 보호
60초 만에 시작하기
권장: 둘 다 설치하세요—여전히 무료이며, API 키가 필요하지 않습니다.
claude plugin marketplace add Smart-AI-Memory/attune-ai
claude plugin install attune-ai@attune-ai
pip install attune-ai
그런 다음 Claude Code에서 "attune이 무엇을 할 수 있나요?"라고 말하고 터미널에서 attune을 실행하면 다음 단계가 표시됩니다 (attune validate는 설정을 확인합니다). 이 플러그인은 사용자의 Claude 구독을 기반으로 작동하며, 메모리, 폼(forms), 후크(hooks)는 모델을 호출하지 않습니다. API 키는 직접적인 CLI 워크플로우 실행에만 필요합니다 (이것의 비용).
스킬만 원하시나요? 플러그인 자체(앞의 두 명령어)만으로도 별도의 Python 설치 없이 독립적으로 작동합니다.
설정 때문에 어려움을 겪으시나요? 여기를 알려주세요 — 제가 적극적으로 수정하고 있습니다.
각 계층이 추가하는 기능
| 기능 | 플러그인만 사용 시 | 플러그인 + pip 사용 시 |
|---|
| <!-- cap:skill_count -->28개의 자동 트리거 스킬<!-- /cap --> | 예 | 예 |
| ... | | |
비용 (What this costs)
| 실행 방법 | 비용 |
|---|
| Claude Code 내 플러그인 (스킬, 후크, 폼) | 사용자의 Claude 구독료. API 키나 추가 요금 없음. |
attune CLI + MCP 도구 | Anthropic API 직접 호출 — API 크레딧이 필요하며 ANTHROPIC_API_KEY가 필요합니다. |
사람들이 잘못 이해하는 한 가지: Claude Pro/Max 구독은 API 크레딧을 포함하지 않습니다. 이들은 별개의 제품입니다. 플러그인만 사용하는 경우, 이 문제는 절대 발생하지 않습니다. (둘 다 모델 호출이 아니므로) 유도 폼(elicitation forms), 보안 후크(security hooks), 경로 검증(path validation), 메모리 저장 및 검색, 그리고 모든 로컬 변환은 무료입니다.
<!-- ROTATING SLOT: this "New in <version>" section is replaced each release with the headline feature; the displaced content moves to a permanent section below. Don't stack a second "New in" here. -->
16.4.0에 새로 추가된 기능 — 더 안정적인 세션 시작 검사
세션 시작 PR 검사는 이제 인증된 리포지토리와 호스트를 사용합니다. 느린 PyPI 조회는 공유 마감 시한에서 중단되며, 실패한 검사는 다른 발견 사항과 함께 계속 표시됩니다. 모든 도움말 및 스타터 후크는 여전히 사용할 수 있습니다.
Help freshness는 작성된 출력을 비교하고, 초안 및 파일 시스템 시간 폴백(fallbacks)을 라벨링하는 동시에 저장소 외부의 경로는 핸드오프 선택에서 거부합니다. 오래된 저장소 스탬프가 찍힌 스타터는 PR 판결이 재개되기 전에 검증된 재스탬핑을 요청합니다. 또한 이 릴리스는 일치하는 마이너 버전 천장(ceiling)을 가진 attune-forms 0.17을 사용합니다.
[제목: 이전에는 16.3.0에서 새로 추가됨 — 호스트 자체 제어의 질문 기능, 스스로 이름을 밝히는 메모리 백엔드]
일반적인 스코핑(scoping) 질문은 이제 각 호스트에 내장된 질문 제어기—Claude Code의 AskUserQuestion, Codex의 네이티브 질문 등—를 거쳐 첫 번째로 추천을 받고 나머지 텍스트를 내장된 "기타" 기능을 통해 일괄적으로 요청됩니다. Attune 위젯은 이러한 제어기가 담지 못하는 구성 요소(순위 지정, 분류 보드, 숫자 및 날짜 필드) 전용이며, 위젯 기능이 있는 호스트에서만 사용 가능합니다. 자동 프롬프트 정제(automatic prompt refinement)는 누락된 세부 정보를 미리 요청하며, attune config set prompt_refinement false를 사용하면 사용자 전체적으로 이 기능을 비활성화할 수 있고, 선행하는 [no-refine]은 한 턴을 건너뜁니다.
메모리 계층은 자신이 무엇인지 침묵하지 않습니다. attune memory status와 새로운 attune doctor 라인은 해결된 백엔드(backend), 전송(transport), 도달 가능성(reachability)을 명시하며, 첫 실행 선택(attune memory use auto|file|redis)이 영구 저장되고 존중되므로 파일 계층은 사용하지 않도록 지시받은 Redis를 절대로 탐색하지 않습니다. 또한 16.3.0에서: 프리미엄 계층은 Claude Fable 5.1로 이동하며, attune doctor는 전체 설치 진단 도구가 되고, 크로스 리뷰(cross-review)는 API 지출 없이 검증된 Claude 구독으로 실행되며, MCP 서버의 PyPI 버전 확인은 프로세스당 하나의 스레드입니다 (ATTUNE_VERSION_CHECK=0이 이를 비활성화합니다).
[제목: 이전에는 16.1.0에서 새로 추가됨 — harness-lite 출시]
16.0.0 버전에서는 harness-lite 아키텍처 규칙의 파괴적인 절반이 실행되었습니다: 9개의 사장된 framework-era 모듈이 삭제되었으며(~2,200줄, 제거 전 호출자 검증 완료), 모든 15.x 버전에서 예정대로 사용 중단(deprecation)이 실행되었고, ceremony 진입점(entry-point) 이음새는 직접 등록으로 통합되었습니다. 16.1.0 버전에서는 삭제에 대한 순환 고리가 완성됩니다: 제거된 attune.plugins / attune.wizards 진입점을 여전히 선언하는 확장 기능은 이전에는 조용한 비(非)로드로 실패했지만, 이제는 프로세스당 한 번 경고를 발생시키며 패키지 이름을 명시하고 마이그레이션 가이드로 안내합니다.
CLI, 플러그인 또는 MCP 도구를 사용하는 경우 업그레이드는 아무 작업도 하지 않습니다(no-op). 16.0.0 업그레이드 가이드는 이 모든 것이 코드를 건드리는지 알려주는 단 하나의 grep으로 시작합니다. 건설적인 절반, 즉 확장 시스템은 16.x 버전에서 나중에 배포됩니다.
<details>
<summary>이전에는 15.0.0에서 새로 추가됨 — 각 작업을 수행하는 명확한 방법</summary>
모든 attune 표면(surface)은 정확히 하나의 이름, 하나의 계약(contract), 그리고 등록할 한 곳을 가집니다. 15.0.0 버전에서는 여러 버전에 걸쳐 진행된 통합이 완료되었습니다: 문서에 설명된 것이 라이브러리가 가진 모든 것이며, 습관 때문에 두 번째 철자가 유지되는 경우는 없습니다. MCP 서버를 위한 하나의 이름(AttuneMCPServer); 확장 기능당 하나의 등록 경로(16.0.0에서 직접 등록으로 더욱 축소됨); 모든 공개 API에서 1–5 레벨 다이얼이 폐지되었습니다. 머릿속에 담아둘 범위가 작아졌다는 것이 핵심입니다: API가 적고, 그 모든 것이 실제적입니다.
</details>
메모리 스위트(memory suite) — 측정됨
정지 시 저장하고. 문 앞에서 회상하며. 지속되는 것을 승격시킨다.
- Stash —
Stop 훅은 세션에서 결정 사항, 버그 및 참조 내용을 추출하여 메모리 저장소에 기록합니다 (기본적으로 로컬 파일, 도달 가능한 경우 Redis Agent Memory Server).
- Recall —
SessionStart 훅은 프로젝트의 가장 최근 발견 사항을 표시하며, /recall <주제>로 필요할 때 검색할 수 있습니다.
- Promote — 검토된 stash는 큐레이션 경로를 거쳐 git으로 추적되는
.md 파일을 코퍼스에 저장합니다. 파일이 저장소이며 Redis가 이를 서비스합니다.
- Lessons at the trap moment — 훅은 프롬프트나 도구 호출이 정확히 필요한 교훈을 검색하며, 코퍼스가 아무리 커져도 예산 제한(budget-capped)이 있습니다.
메모리는 로컬 우선(local-first)입니다. 아무것도 기기를 벗어나지 않습니다. Redis는 선택 사항이며, 여기서의 역할은 Redis의 오픈 소스 옵션을 사용하여 향상된 메모리 기능(Agent Memory Server를 통한 세션 간 의미론적 검색)을 제공하는 것입니다. 일반 설치는 로컬 파일 계층에서 실행되며, 한 번만 선택하면 됩니다—첫 실행 알림이 묻거나 attune memory use auto|file|redis 명령어를 사용합니다—그리고 attune memory status / attune doctor는 항상 어떤 계층이 활성화되어 있는지 알려줍니다. 경제성은 약속되는 것이 아니라 측정됩니다 (2026-07-05 스냅샷; 코퍼스가 커짐에 따라 비율 개선):
| Memory-suite recall | 대신 로드하는 것 | 로드하는 것 | 이점 |
|---|
| Trap-moment lessons | 202,042 토큰 (583 교훈) | ≤3,000 토큰 | 67배 적은 토큰 |
| SessionStart digest | 16개 코퍼스 파일 (4.6 ms) | 하나의 Redis 호출 (0.6 ms) | ~7배 빠름 |
이는 저희의 dogfood 스토어에 있는 benchmarks/memory_savings.py에서 가져온 수치입니다.
영수증, 약속이 아닌
만약 당신이 acceptance-test-driven development(수용 테스트 주도 개발)를 안다면, 이것은 에이전트 워크플로우를 위해 재구축된 것입니다. 수용 프로브는 미리 선언되며, 에이전트 자신의 말이 결코 증거가 되지 않습니다.
