Gajae-Code

한 줄 정의

Gajae-Code는 deep-interview, ralplan, team, ultragoal 같은 작은 공개 workflow surface와 파일 기반 state를 묶어 AI 코딩 하네스를 운영하는 터미널 에이전트다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

핵심 요지

  • 공개 workflow를 작게 유지하고, 실행 전에 명확화와 승인을 먼저 거치도록 설계했다. 현재 스냅샷 기준 기본 workflow는 4개, role agent도 4개로 고정되어 있다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • .gjc/specs, .gjc/plans, .gjc/ultragoal, .gjc/state/team처럼 상태를 파일로 남겨 중단 후 재개와 감사 가능성을 높인다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • model/provider abstraction, TUI, native layer, workflow definition을 분리해 “채팅 UI”가 아니라 운영 가능한 런타임으로 다룬다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • 이 저장소의 유용한 메시지는 기능 수가 아니라 질문-계획-실행-검증 루프를 강제하는 하네스 설계에 있다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

상세

원문은 Gajae-Code를 단순한 CLI가 아니라, 모델 호출·툴 실행·상태 관리·검증·TUI·tmux 오케스트레이션을 묶은 하네스로 읽는다. 이 관점에서 핵심은 프롬프트를 잘 쓰는 것이 아니라, 에이전트가 실수했을 때 다시 같은 실수를 반복하지 않게 하는 바깥 구조를 만드는 일이다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

레이어를 나누면 구조가 더 선명해진다.

  • CLI 진입점: 명령 등록, smoke test, Bun 버전 체크를 담당한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • 세션/부트스트랩: settings, model, auth, tools, system prompt를 조립한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • agent loop: tool call, context append, retry, telemetry를 처리한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • 모델/프로바이더: OpenAI, Anthropic, Google, Bedrock 같은 provider를 abstraction으로 감싼다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • TUI/native layer: 터미널 경험과 고성능 텍스트 처리를 책임진다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • workflow/role 정의: deep-interview, ralplan, team, ultragoalexecutor, architect, planner, critic를 분리한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

사용법도 같은 방향으로 수렴한다.

  1. 애매한 요청은 바로 실행하지 않고 deep-interview로 범위를 고정한다.
  2. 계획이 필요하면 ralplan으로 합의를 만든다.
  3. 병렬 작업이 정말 필요할 때만 team을 쓴다.
  4. 여러 목표가 이어지면 ultragoal로 durable ledger를 남긴다.
  5. 끝나면 테스트, 로그, 스크린샷, trace 같은 증거를 남긴다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

예시

  • gjc deep-interview --quick "사용자 로그인 개선"처럼 요구사항이 흐린 작업을 먼저 명확화한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • gjc ralplan --interactive "로그인 개선 작업"처럼 승인 전 계획 합의를 먼저 만든다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • gjc --tmux 뒤에 gjc team 3:executor "승인된 계획을 구현하고 검증해줘"처럼 tmux worker를 붙인다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • gjc --tmux --worktree <path>처럼 worktree를 분리해 실험 비용을 줄인다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

충돌

  • 2026-06-04 확인: 기본 workflow 4개와 role agent 4개는 현재 저장소 스냅샷의 구현 선택이다. 다른 버전에서 그대로 유지된다고 가정하면 안 된다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)
  • 2026-06-04 확인: 패키지 메타데이터 일부가 여전히 upstream gajae-ai를 참조한다. fork/rename 흔적이 남아 있으므로 실제 checkout 기준으로 확인해야 한다. (출처: raw/gajae-code_AI_코딩_하네스_분석.md)

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