AI 요약관련 정보

• 여러 AI 코더를 수동으로 관리하는 비효율성, 코드 덮어쓰기 문제, 복잡한 탐색 등의 한계를 극복하기 위한 자동화된 AI 코더 팀 구성 방법을 제시합니다. 🤖
• 핵심은 '태스크 클레임 시스템'으로, 작업 파일에 브랜치 이름, 상태(클레임됨, 개입 필요), tmux 세션 이름을 기록하여 여러 AI 에이전트가 동시에 작업을 수행할 수 있도록 관리합니다. 📝
• 'Git 워크트리'를 활용하여 프로젝트의 물리적 복사본을 생성함으로써, 각 AI 에이전트가 독립적인 환경에서 브랜치 전환 없이 동시에 작업하고, 완료 후 메인 레포로 병합할 수 있게 합니다. 🌳
• 'Tmux(터미널 멀티플렉서)'를 사용하여 여러 터미널 세션을 백그라운드에서 실행하고 관리함으로써, 각 AI 코더 인스턴스가 독립적인 세션에서 비동기적으로 작업을 수행하며 쉽게 모니터링할 수 있도록 합니다. 🖥️
• AI 코더(Claude Code, Open Code, Ader 등)를 선택하고, '에이전트 스포너' 역할을 하는 커스텀 명령어를 생성하여 작업 파일을 읽고, 워크트리를 만들고, Tmux 세션을 시작하며, AI 에이전트를 프롬프트로 실행하는 전체 워크플로우를 자동화합니다. 🚀
• 에이전트 스포너는 작업 의존성을 고려하여 태스크를 할당하고, 각 에이전트가 시작될 때마다 태스크 파일의 상태를 '클레임됨'으로 업데이트하며, 진행 상황을 지속적으로 반영합니다. 🔄
• 작업 완료 후에는 마스터 AI 코더를 통해 여러 워크트리의 변경 사항을 메인 브랜치로 쉽게 병합할 수 있어, 효율적인 개발 프로세스를 가능하게 합니다. ✅
• 이 워크플로우는 여러 AI 코더가 충돌 없이 병렬로 작업하고, 자동화된 설정 및 관리를 통해 태스크를 신속하게 처리할 수 있는 강력한 방법을 제공합니다. ✨