.wrf.md 파일은 AI 코딩 작업을 위한 단일 파일 프로토콜 (single-file protocol)입니다. 이 파일에는 단계별 로드맵, 현재 진행 단계, 명령 장부 (command ledger), 증거가 포함된 완료된 체크포인트, 전략적 노트, 범위 조정, 브랜치 작업, 그리고 인간의 기여 (human Contribution) 노트가 담겨 있습니다. Markdown을 읽고 쓸 수 있는 모든 AI 도구 또는 모델은 문맥 (context)을 잃지 않고 동일한 작업을 일시 중단, 전환 및 계속할 수 있습니다.

WRF Deck은 또 다른 AI 에디터가 아니라, 이 프로토콜과 상호 운용되는 로컬 브라우저 기반의 시각적 워크스페이스 (visual workspace)입니다. 이 도구는 파일을 읽고, 단계 전환을 관리하며, 다음 단계 및 브랜치 작업 명령을 생성하고, Sentry 가드레일 (guardrails)을 적용하며, 인간의 지침을 AI 실행 체크포인트로부터 격리합니다. 명령을 복사하여 Claude Code / GPT / Copilot / Gemini / 스크립트에 붙여넣으면, 도구가 해당 단계를 실행하고 진행 상황을 다시 기록합니다. 실제 작업은 귀하의 AI 도구들이 처리하며, Deck은 파일에 대한 병렬 상태 계층 (parallel state layer) 역할을 합니다.

WRF Deck의 핸드오프 (handoff) 버튼을 사용하여 구조화된 문맥 스냅샷 (context snapshot)을 생성하거나, 전체 .wrf.md 파일을 직접 공유하세요. 두 방법 모두 정확히 동일한 단계에서 즉시 재개됩니다. 파일의 소유권은 귀하에게 있습니다. 이메일로 보내거나, 커밋(commit)하거나, 팀원에게 전달하세요.

Sentry는 두 단계의 스캔을 실행합니다. 먼저 명령 장부 (command ledger)에서 선언된 위험한 명령을 확인하고, 전체 .wrf.md 텍스트를 스캔하여 가공되지 않은 위험한 CLI 패턴을 찾아냅니다. 따라서 AI가 장부를 건너뛰더라도 명령은 여전히 포착됩니다. 일치하는 항목이 발견되면 AI는 반드시 중단하고 귀하의 확인을 기다려야 합니다. 클릭 한 번으로 해당 사건을 잠금(lock) 처리하여 SHA-256 해시 + 타임스탬프 증거를 생성할 수 있습니다. 이는 행동 선언 계층 (behavioral declaration layer)이며 커널 수준의 샌드박스 (kernel-level sandbox)가 아닙니다. 따라서 .wrf.md 파일을 완전히 우회하는 프로세스는 차단하지 않습니다.

Repo에는 라이브 워크스페이스, 데모 및 스타터 템플릿이 있습니다:

GitHub logo quanliangdaima / 1G10K-wrf-protocol

WRF 프로토콜: 위험한 명령 감시 경고(sentry alerts), 컨텍스트 핸드오프(context handoff), 멀티태스킹 일시 중지/재개, 그리고 인간-AI 기여 증거를 갖춘 AI 워크플로우 보안 인프라.

WRF DECK

감시(Sentry), 멀티 AI 핸드오프(multi-AI handoff), 그리고 인간-AI 기여 증거

WRF Deck workspace showing roadmap, active step, command ledger, and proof trail

License

WRF Compliant

8 languages
English · 简体中文 · Français · Español · Português (Brasil) · 日本語 · Deutsch · हिन्दी

AI 워크플로우를 위한 로컬 우선(local-first) 방식의 단일 파일 워크스페이스 — 설치가 필요 없습니다.

**오픈 WRF 프로토콜(open WRF protocol)**의 참조 구현(Reference implementation) — 파일 하나로, 어떤 AI 도구에서도, 종속성(lock-in) 없이 사용할 수 있습니다.

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어떤 문제를 해결하나요?

• 위험한 명령(Dangerous commands). 경고 없이 실행되어, 스트레스 상황에서 사용자가 수동으로 증거를 캡처해야 하는 상황을 초래합니다.
• 일시 중지 및 재개 비용(Pause-and-resume cost). 자유롭게 자리를 비울 수 없습니다. 모든 회의나 휴식 시간마다 컨텍스트(context)를 재구축하기 위해 시간과 토큰(tokens)을 소모해야 합니다.
• 컨텍스트 드리프트(Context drift). 컨텍스트 창(context window)의 제한으로 인해 발생하는 드리프트, 잊혀진 제약 조건, 또는 확신에 찬 환각(hallucinations) 현상.
• 도구 전환 오버헤드(Tool-switching overhead). 도구를 전환할 때마다 목표, 제약 조건, 진행 상황을 반복해서 설명해야 합니다.
• 멀티태스킹 전환 비용(Multi-task switching cost). 여러 AI 작업을 동시에 실행하면 연속적인 작업 상태를 관리하기 어렵습니다.
• 팀 핸드오프 오버헤드(Team handoff overhead). 업무를 인계할 때 상세한 설명이 필요합니다. 원격 음성이나…

GitHub에서 보기

질문에 답변해 드릴 준비가 되어 있으며, 프로토콜 형식과 WRF Deck 워크스페이스에 대한 피드백을 주시면 감사하겠습니다.