AI 코딩 에이전트가 이전 작업의 교훈을 다음 작업에 자동으로 반영하게 하는 방법
코드를 고칠 때마다 이전에서 배운 내용을 다시 찾아야 하는 번거로움을 덜어줍니다. 이 플러그인은 AI 에이전트가 요구사항을 정리하고, 계획을 세우며, 코드를 작성하고, 검토한 뒤 그 과정에서 얻은 지식을 문서로 남기는 순환 구조를 제공합니다. 다음 작업이 시작될 때 이 문서들을 읽어들이므로, 프로젝트가 진행될수록 에이전트의 판단력이 높아집니다.
지식이 쌓이는 6단계 루프
핵심은 '브레인스토밍-계획-실행-단순화-검토-학습 축적'이라는 6단계 루프입니다. /ce-brainstorm으로 아이디어를 구체화하고, /ce-plan으로 실행 가능한 계획으로 발전시킵니다. 마지막으로 /ce-compound가 이번 작업에서 배운 내용을 docs/solutions/ 폴더에 기록합니다.
상황별 스킬과 자율 실행
기본 루프 외에도 특정 상황에 맞는 스킬들이 준비되어 있습니다.
- 다양한 호스트 지원 Claude Code, Cursor, Codex, GitHub Copilot 등 14개 AI 에이전트 호스트에서 동작합니다.
설치 및 초기 설정
사용 중인 AI 코딩 도구에 따라 설치 명령이 다릅니다. 설치 후 프로젝트에서 /ce-setup을 실행하면 설정 파일이 생성되고 필요한 도구 기능이 보고됩니다. 기존에 설치된 버전이 있다면 마켓플레이시 캐시를 새로고침한 뒤 업데이트해야 최신 버전이 적용됩니다. /plugin update만 실행하면 이전 버전이 유지될 수 있으므로 주의가 필요합니다.
도입 전 점검 사항
이 플러그인은 MIT 라이선스로 공개되며, Kieran Klaassen과 Trevin Chow가 주도적으로 유지보수합니다. 특정 관점의 AI 엔지니어링 철학을 반영하고 있어 모든 기여가 수용되지는 않습니다. OpenCode, Pi, oh-my-pi(omp) 등 일부 호스트는 네이티브 패키지 로딩을 사용하며, Bun CLI는 저장소 개발용이지 일반 설치에 필요하지 않습니다. 조직 전체의 규약이나 보안 정책을 모든 저장소에 적용하고 싶다면 실험 단계인 Compound Packs 기능을 검토할 수 있습니다. 이 기능은 사전 정의된 규칙 폴더를 계획 수립과 검토 단계에서 강제 적용합니다. 도입 전에는 자신의 워크플로우가 이 순환 구조에 맞는지, 그리고 사용 중인 AI 에이전트 호스트가 공식 지원 목록에 포함되는지 확인하는 것이 좋습니다.
