에이전트가 작성한 코드를 위한 리포지토리 페이지

GitHub에서 아무 레포지토리를 열어도 파일, 커밋, 그리고 사람들을 볼 수 있습니다. 이것은 사람들이 코드를 작성했을 때의 올바른 모습이었습니다. 하지만 저희 자체 레포에서는 코드의 93.9%가 에이전트에 의해 작성되었습니다. 저자(author) 열에 있는 사람은 주로 프롬프트를 입력하고 엔터를 누르는 것만 했습니다.

따라서 GitHub 페이지는 여전히 정확하지만, 잘못된 질문에 답하고 있습니다. 누가 푸시했는지 알려줄 뿐입니다. 어떤 에이전트가 작성했는지, 어떤 모델을 사용했는지, 어떤 프롬프트로 했는지, 비용은 얼마였는지, 에이전트가 과정에서 무엇을 결정했는지, 혹은 무엇을 미완성으로 남겼는지는 알려주지 않습니다. 바로 이것들이 현재 여러분이 실제로 궁금해하는 질문들입니다.

저희는 Origin에서 이러한 질문들을 중심으로 리포지토리 페이지를 재구축했습니다. 목적에 맞게 GitHub처럼 보이도록 만들었습니다(동일한 탭, 동일한 파일 트리, 동일한 커밋 목록). 따라서 새로 배울 것은 없습니다. 모든 뷰가 그 위에 AI 컨텍스트를 추가하여 보여줄 뿐입니다.

The Overview tab of opsworks-co/origin

상단의 막대는 GitHub가 보여줄 수 없는 첫 번째 정보입니다: 코드가 에이전트와 사람 사이에서 어떻게 분할되는지. 여기서는 Claude 93.9%, Cursor 3.8%, Codex 1.5%, 인간 0.8%로 나타납니다. 이는 커밋 메시지를 추측한 것이 아니라 실제 세션 기록을 기반으로 측정된 수치입니다.

히트맵은 익숙한 기여도 그래프이지만, 각 사각형은 그날 어떤 에이전트가 커밋했는지에 따라 색상이 지정됩니다. 팀이 코드를 작성하는 것에서 에이전트를 지시하는 것으로 전환했던 날을 볼 수 있습니다.

그 아래에는 에이전트 스코어카드가 있습니다. 각 에이전트에 대해 커밋 횟수, 추가된 라인 수, 세션 수, 커밋당 비용, 나중에 되돌려진 양, 그리고 리뷰에서 거부된 양 등을 보여줍니다. 이 레포지토리에서는 Claude가 $5.18에 3,821개의 커밋을 했고, Cursor는 $0.02에 122개, Codex는 $0.51에 82개의 커밋을 했습니다. 이것이 누군가에게 AI 지출이 가치가 있는지, 또는 다음 작업을 어떤 에이전트에게 맡겨야 하는지 물어볼 때 원하는 표입니다.

오른쪽에 있는 'About' 패널은 정적인 설명이 아닙니다. 이 리포지토리가 어떤 작업들을 진행했는지, 현재 무엇이 진행 중인지(in flight), 그리고 무엇이 미완성인지를 보여주는 연속적인 요약본입니다. 자세한 내용은 아래에서 살펴보겠습니다.

The Code tab. apps/ is 99% AI and cost $443.9 to write

파일 트리는 GitHub처럼 작동하지만, 모든 폴더가 AI가 작성한 양과 그 비용을 보여주며, 모든 파일은 에이전트, 실행한 사람, 비용, 그리고 생성된 시기를 보여줍니다. 이를 통해 팀원 누구도 제대로 읽지 않은 코드베이스의 부분이나 예산을 많이 소모한 폴더를 단 몇 초 만에 찾아낼 수 있습니다.

Hovering a line shows who ran the agent, which prompt, and which commit

git blame은 누가 특정 라인을 커밋했는지 알려줍니다. 하지만 에이전트가 작성했고 거의 쓸모없는 리포지토리의 경우, 모든 라인이 같은 사람에 의해 작성되었기 때문에 무용지물이 됩니다. Origin의 blame은 라인을 작성한 프롬프트별로 그룹화합니다. 각 블록은 에이전트와 모델(Claude, Opus 5), 사람, 그리고 프롬프트 번호를 보여줍니다. 라인 위에 마우스를 올리면 해당 프롬프트 텍스트(

GitHub와 동일한 커밋 목록을 제공하며, 모든 커밋마다 에이전트와 모델, 그리고 프롬프트가 표시됩니다. 제목 바로 아래에 해당 프롬프트도 볼 수 있습니다. 에이전트별로 필터링하거나, 모델별로 필터링하거나, 심지어 프롬프트 자체를 검색할 수도 있습니다. '동기화 간격을 변경하라고 요청했던 커밋을 찾아봐'라는 것이 고고학 프로젝트가 아니라 단순한 검색이 됩니다.

Memory: 에이전트들이 결정한 것과 미해결로 남긴 것들

이것은 GitHub에는 전혀 없는 부분입니다.

모든 에이전트 세션은 0부터 시작합니다. 이전 세션에서 무엇을 시도했는지, 무엇을 결정했는지, 또는 무엇을 절반만 끝내고 남겨두었는지 알지 못합니다. 그래서 코드를 다시 읽고, 동일한 결정을 내리며 (때로는 반대되는 결정을 내리고), 동일한 버그를 재발견하게 됩니다. 여러 에이전트와 여러 사람이 함께 일하는 팀에서는 이것이 하루 종일 발생합니다.

The continuation brief. It is read from the repo's own git notes

Origin은 각 리포지토리의 메모리를 유지합니다. 세션이 끝날 때마다 무엇을 했고, 무엇을 결정했으며 그 이유가 무엇인지, 그리고 아직 해결되지 않은 것이 무엇인지를 기록합니다. 이는 리포지토리의 git notes(refs/notes/origin-memory)에 저장되므로 코드와 함께 이동하며 오프라인에서도 작동합니다. 다음 에이전트는 CLI나 MCP 서버를 통해 시작하기 전에 이 메모리를 읽습니다. Claude는 Codex가 멈춘 곳부터 작업을 이어갈 수 있습니다.

49 decisions from 30 sessions, each linked to the session that made it

Memory 탭은 이 기록을 사람들에게 보여줍니다. '결정 사항(decisions)' 목록이 유용한 부분인데, 각각 무엇이 선택되었고 그 이유가 무엇인지 알려주며 세션과 연결됩니다. 코드가 왜 이상하게 작동하는지 궁금할 때, 답은 보통 이미 거기에 있습니다. History 탭은 시간이 지남에 따라 메모리가 어떻게 변경되었는지 보여주며, 원하는 날짜 기준으로 읽을 수 있습니다.

Issues: 에이전트들이 남겨둔 TODO들

Open items from memory become Issues. 8 open, 34 closed on this repo

에이전트들은 많은 미결 사항을 남깁니다. “이건 아직 Windows에서 확인해야 함”, “아직 배포되지 않음”, “이전 데이터는 여전히 틀림”과 같은 내용입니다. 보통 이런 텍스트는 아무도 다시 열어보지 않는 채팅 기록 속에 남아있습니다.

Origin에서는 이러한 미결 항목들이 자동으로 리포지토리의 이슈(Issues)로 변환됩니다. 이 이슈들은 우선순위를 가지며, 어떤 세션에서 발생했는지 보여주고, 나중에 다른 세션이 작업을 완료하면 닫힙니다. 특히 [Verify]로 표시된 것은 에이전트가 인간이 확인해야 한다고 말한 검토 사항입니다. 따라서 에이전트 작업의 백로그(backlog)가 눈에 보이고, 다음 에이전트는 메모리를 통해 동일한 목록을 확인할 수 있습니다.

지금 이것이 중요한 이유

GitHub는 커밋(commit) 작성자가 직접 코드를 작성하고, 그 이유를 기억하며, 질문을 받을 수 있는 세상에 맞춰 설계되었습니다. 하지만 대부분의 코드를 에이전트가 작성하는 상황에서는 이 모든 것이 유지되지 않습니다:

• 작성자 정보 누락: 한 사람이 하루 동안 6개의 모델로 4개의 에이전트를 실행할 수 있습니다. 출처(attribution)가 없으면 어떤 에이전트가 작동하는 코드를 작성했는지, 어느 것이 되돌려졌는지(reverted), 또는 이것들이 총 얼마의 비용이 들었는지 알 수 없습니다.
• 작성 이유 상실: 프롬프트와 결정 사항이야말로 변경의 진정한 원천입니다. 이들은 하나의 노트북에 있는 채팅 기록 속에 존재하며 사라집니다. Origin은 이러한 정보들을 생성된 코드 라인 옆에 보관합니다.
• 검토의 한계: 아무도 에이전트가 작성한 모든 줄을 읽지 않습니다. 어떤 파일이 AI가 작성했는지, 그리고 어떤 세션이 검토되지 않았는지를 아는 것은 제한된 검토 시간을 어디에 써야 할지 알려줍니다.
• 에이전트의 망각: 새로운 세션은 리포지토리를 재발견하기 위해 비용을 지불해야 합니다. 공유 메모리와 열린 이슈 목록은 다음 에이전트가 처음부터 시작하는 것이 아니라, 이전 에이전트가 멈춘 곳에서 시작할 수 있게 해줍니다.

엔지니어링 리드(engineering lead)에게 이 페이지는 현재 받는 질문들(

getorigin.io에서 GitHub 또는 GitLab 리포지토리를 연결하고 CLI를 설치하세요. 이 리포지토리 페이지는 기존 기록으로 채워지며, 새로운 세션마다 여기에 추가됩니다.