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만약 저처럼 소프트웨어 개발자라면, 같은 문제를 겪고 계실 거예요. 클라우드 코드를 사용하기 시작하고, 코덱을 사용하기 시작하고, 제미니, 안티그라비티, 커서 AI 같은 지금 당장의 AI 도구들을 사용하기 시작하는 거죠.00:00
문제는 각각 메모리 파일을 만드는 자신들만의 방법을 선택하고, 에이전트를 생성하고 관리하고, 기술을 처리하는 방식이 다르다는 거예요. 그래서 마크다운 파일의 악몽에 갇히게 되는 거죠.00:13
마크다운 파일의 악몽에 오신 것을 환영합니다. 저는 이 악몽 속에 살고 싶지 않아요. 그래서 지금 이 모든 도구들이 해결해야 할 문제들을 해결하기 위해 AI 코더 컨텍스트를 만들었습니다.00:28
하지만 제가 보니까, 그 일을 하고 싶어 하지 않는 것 같아요. 이 영상에서는 제가 그 문제를 해결하기 위해 무엇을 하고 있는지, 그리고 여러분을 위해서도 어떻게 해결하려고 하는지 보여드리겠습니다.00:42
저는 그 악몽을 해결하기 위해 오픈 소스 프로젝트를 만들었어요. 영어는 제 모국어가 아니라는 점을 밝히고, 바로 시작해 볼까요.00:54
여기 제안드리는 내용은 .context 폴더만 갖는 것입니다.01:01
해당 `.context` 폴더 안에는 에이전트, 문서, 계획, 기술, 그리고 그들이 이름을 붙이고자 하는 다른 모든 것들이 마크다운 파일로 구성되어 있습니다.01:05
여기서 설정이 완료되면 꽤 간단합니다. 사용하시려는 도구와 빠르게 동기화하면 됩니다.01:17
클라우드 코드를 사용하신다면, 클라우드 코드와 빠르게 동기화하시면 모든 에이전트가 클라우드 코드 폴더 내에 동기화 링크를 갖게 됩니다.01:25
기본적으로 컨텍스트 폴더 안의 파일들을 변경하면, 클라우드가 이 파일이 변경되었음을 자동으로 인식하게 됩니다.01:34
다른 두 가지도 마찬가지예요. 이제 무슨 말씀인지 아시겠죠? 모든 것을 관장하는 단 하나의 장소, 단 하나의 폴더라는 뜻이에요.01:44
터미널에 입력하거나 AI 에이전트에 연결해서 '안녕하세요, 컨텍스트를 초기화하고 싶어요'라고 말할 수 있는 코멘트나 MCP가 있으면 좋겠어요.01:48
제가 그랬어요. 만약 CLI 사용을 선호하신다면, 인터랙티브 CLI가 있습니다. AI 에이전트와 필요한 모든 것들이 준비되어 있습니다.01:59
코드 베이스를 검사하고 분석한 다음, 다음에 어떤 단계를 수행해야 할지 제안해 드릴 거예요. 아주 간단합니다. 그냥 엔터, 엔터, 엔터를 누르고, 읽어보지 않은 약관에도 동의하면 됩니다. 자, 됐습니다.02:07
혹은 MCP에 직접 연결하실 수도 있습니다. MCP를 사용하시면 몇 가지 단계를 거치셔야 합니다.02:19
네, 첫 번째는 MCP를 설치하시고요. 두 번째는 에이전트에게 컨텍스트를 전달하는 겁니다. 거의 그거면 됩니다. 방금 화면에서 보신 파일들을 생성해 줄 텐데요. 다만, 이 파일들은 이미 귀하의 요청을 이해하도록 매핑되어 있습니다.02:23
에이전트의 코드 베이스는 일반적인 에이전트들과는 다릅니다. 일반적인 기술이나 문서와 같은 것도 아니고요. 다음 단계에서는 컨텍스트와 필드를 설정할 예정입니다.02:36
코드 기반 및 맥락이 준비되었을 때, 먼저 계획을 세우신 후, 구현하고자 하는 작업을 구체적으로 요청해 주셔야 합니다. 예를 들어, AI 연락처를 활용하여 새로운 인증 방식을 개발해 주시길 부탁드립니다.02:47
이것은 무작위로 AI가 생성한 계획이 아닌, 고객님만을 위한 새로운 계획을 수립해 드릴 것입니다. 이 계획을 위해 필요한 에이전트를 정확히 매칭하고, 고객님의 문서 중 어떤 파일들이 필요한지 파악할 것입니다.03:01
이 계획에 고려될 예정이며, 실행 워크플로우를 생성할 것입니다. 따라서 클라우드 코드에서 시작하신 작업은 코덱스에서 이어하실 수 있고, 커서에서도 계속하실 수 있습니다.03:15
어떤 도구를 사용하시든, 그냥 전환하고 싶다면 간단합니다. 이 단계를 통해 지속적으로 유지되는 메모리가 있고, 어떤 에이전트가03:27
이 단계에서 기능을 개발하게 됩니다. 워크플로우를 계획하고 모든 것을 검토하면 거의 다 됐습니다. 그냥 시작하기를 누르고 AI가 워크플로우를 위해 작업하게 하시면 됩니다. 그리고 워크플로우 시스템에는 제가 '프레브즈'라고 부르는 것을 사용하고 있습니다.03:39
포르투갈어로는 제가 이미 몇 년 동안 사용해 온 방법인데, 2023년부터 AI를 활용한 소프트웨어 개발에 사용해 왔습니다.03:52
왜냐하면 첫 번째 단계는 B, 계획을 세우기 때문입니다.04:02
알겠습니다, R님. 계획을 검토해 주십시오. 기본적으로 인공지능과 반복하면서 계획이 원하시는 대로, 합리적으로 보일 때까지 수정하신 후 진행하시면 됩니다.04:05
앞으로 세 단계가 있습니다. 실행하고, 검증하고, 확인해 주십시오.04:16
실행 단계에서는 코드를 실행합니다. 검증 단계에서는 사용자님을 위해 검증을 진행합니다. 여기서 중요한 점은 모든 것을 자동 조종하도록 하는 것이 아니라, 사용자님께서 검증 과정을 꼼꼼히 살펴보는 것입니다.04:21
이해하시는 게 중요합니다, 단계별로 검토하시고, AI의 도움을 받으시는 겁니다. AI를 조종사가 아니라 협동 조종사처럼 사용하시는 게 중요합니다.04:31
간단한 예시를 보여드리겠습니다. 대부분의 AI 코딩 작업 흐름은 사용자께서 인증을 추가하시면 AI가 500줄 정도의 코드를 생성하는 방식으로 진행됩니다.04:43
아닙니다, 그게 원하시는 바가 아니셨을 겁니다. 사용자님의 경험이고, 현재 사용자님의 업무 흐름이 그렇습니다만, 이 방법을 사용하시면요.04:52
음, 어떤 유형의 JWT 세션이고, 어떤 프로바이더들이 있는지 궁금합니다. 아키텍처, 의존성, XYZ, 위험성 같은 요소들을 고려했을 때, 승인하시겠습니까? 진행하시겠습니까? 지금 설명드리는 내용을 이해하셨습니까?04:59
아시죠, 계획을 이해하셨을 겁니다. 인공지능과 함께 검토하신 후 실행해 주십시오.05:14
승인된 디자인을 구현하고 있습니다. 승인된 기능을 구현하고 있습니다. 검증도 완료되었고, 15개의 모든 작업이 통과했습니다. 그리고 보안도 통과했습니다.05:18
완료되었습니다. 그리고 보시다시피 배포도 완료되었어요. 아니면, 워크플로우에 따라 확인하시고 수동으로 진행하실 수도 있습니다.05:27
아이디어는, 클라우드 코드로 무언가를 시작하셨다가 크레딧이 부족해진다면, 코덱스로 이동하셔서 정확히 중단된 지점부터 이어서 작업하실 수 있다는 것입니다.05:35
마찬가지예요, 다른 도구로 옮겨가고 싶으시다면 같은 아이디어입니다. 저희는 워크플로우 진행 상황을 추적하는 메모리 파일이 있습니다.05:44
그리고 이 중력 반전 예시를 보여드릴게요. 저는 그냥 '이니시오 콘테스토'라고 말했어요. 이 문장은 포르투갈어로 되어있고, 문맥 안에서 사용된 겁니다. 그리고 나서 바로 제 파일에서 작동하기 시작했어요.05:54
다음 단계에서는 버그를 식별하고 워크플로우 개선을 시작하기 위한 계획을 세우라고 썼습니다. 그리고 나서 필요한 모든 도구를 실행하기 시작했습니다.06:03
그리고 저희는 계획들을 가지고 있었어요. 제가 계획들을 검토하고 확인하는 과정에서 저희가 여러 문제점을 가지고 있다는 것을 알게 되었어요. 저희는 세 가지 문제점을 가지고 있었는데, 첫 번째는 타입 에러였어요.06:14
두 번째 문제는 공격 깊이이고, 세 번째는 멀티 테넌시 위험입니다. 세 가지 다른 문제, 세 가지 다른 계획이 필요했죠. 그래서 저는 이렇게 말했습니다. 음, 이 문제에 대해 세 가지 다른 계획을 만들어서 현재 워크플로우에 연결해 봅시다.06:26
그리고 그게 다 일어났습니다. 그리고 나서 저는 '좋아요, 실행 프로세스로 넘어가서 계획을 실행해 봅시다.'라고 말했습니다. 현재 제가 안티그래프를 이용해서 하고 있는 일입니다. 여기에서 더 많은 시간을 보낼 필요는 없을 것 같습니다.06:41
이 도구만큼 간단하게 만들고 싶습니다. 다음 단계는 여러분의 도움이 필요합니다. 도구를 검증하고, 버그를 찾고, 풀 리퀘스트를 작성하고, 이 문제를 해결해서 저희 삶이 더 나아지도록 도와주시면 감사하겠습니다. 괜찮으신가요?06:53
안녕하세요! 이건 제가 영어로 찍는 첫 번째 유튜브 영상입니다. 그리고 이건 제가 상상했던 것보다 훨씬 커지는 첫 번째 오픈 소스 프로젝트이기도 합니다.07:08
처음에 말씀드렸듯이, 제가 이것을 시작했을 때, 저와 제 동료들을 위한 것이었습니다. 그리고 점점 더 커지기 시작했어요. 이제 여러분과 협업하기 위해 체계적으로 정리하고 있습니다.07:15
천만에요. 경험이 있으신 분들은 언제든지 환영합니다. 그냥 포크하시고 싶으신 분들도 환영해요. 이건 MIT 라이선스이고, 이것은 AI 코더스 채널입니다.07:29
저는 브라질에서 온 비니라고 합니다. 만나서 반갑습니다.07:39
AI Summary
최근 AI 코딩 도구들이 다양해지면서 호환성 문제가 발생하고, 개발 환경이 복잡해지는 현상이 있습니다. AI 코더 컨텍스트 프로젝트는 이러한 문제를 해결하기 위해 여러 AI 도구 간의 호환성을 높이고, 일관된 개발 환경을 제공하는 것을 목표로 합니다. .context 폴더를 통해 에이전트, 문서, 계획 등을 중앙 집중적으로 관리하고, CLI를 통해 워크플로우를 관리하며, '프레브즈' 워크플로우 시스템을 도입하여 계획 검토, 실행, 검증, 확인 단계를 거치는 구조를 가지고 있습니다. 현재 오픈 소스 프로젝트로 진행되고 있으며, 경험 있는 개발자들의 참여를 환영합니다.
Key Highlights
- •AI 코딩 도구 간 호환성 문제 해결을 위한 프로젝트
- •.context 폴더를 통한 중앙 집중 관리 및 다양한 도구와의 동기화 지원
- •CLI를 이용한 워크플로우 관리 및 자동화 기능 제공
- •프레브즈 워크플로우 시스템을 통한 계획 검토 및 실행 체계화
- •오픈 소스 프로젝트로 진행되며, 개발자들의 참여 환영


