특정 AI 의존성 탈피
특정 AI 모델에 의존하지 않습니다. 프로젝트 기억은 Git과 문서에 저장되므로 새로운 모델도 프로젝트를 이어갈 수 있습니다.
Workflow
REPL Works는 어떻게 작동하는가
상위 문서 규격이 명확히 정립되면서 하위 마일스톤 단계로 점진적으로 파생·확장되는 연속형 누적 파이프라인 프로세스입니다.
01 IDEAS.md
· 아이디어 검증
02 PITCHING_SCRIPT.md
· 프로젝트 포지셔닝
03 PRODUCT_SPEC.md
· 제품 정의
04 ARCHITECTURE.md
· 시스템 설계
05 FRAMEWORK.md
· 기술 스택별 구현 규칙
06 TASKS.md
· 수행 계획
07 AGENTS.md
· AI 에이전트 규칙
REPL Works 아키텍처는 프로젝트 기억 문서 자산화에서 시작해 Planning AI, Execution AI를 거쳐 최종 Human Review 파이프라인으로 연결됩니다.
워크플로 구조 문서 상세 보기REPL Works가 해결하는 문제
AI 에이전트는 코드를 정교하게 작성하지만 세션이 끊기면 컨텍스트를 망각합니다. 프로젝트 기억은 일회성 채팅방이 아닌 Git 저장소에 영구 보존되어야 합니다.
Q1
왜 만드는가?
프로젝트의 본질적인 도메인 목적과 비즈니스 동기
Q2
무엇을 만드는가?
제품의 스펙 사양 정의 및 상세 요구사항 기능 규격
Q3
현재 구조는 무엇인가?
전체 시스템 엔지니어링 아키텍처 및 기술 스택 구현 규칙
Q4
어떤 결정을 내렸는가?
지금까지 누적 도출된 테크니컬 마일스톤과 설계 의사결정 이력
REPL Works 프레임워크는 상기 핵심 질문 4가지를 누수 없이 수렴하여 시스템 설계 문서로 밀착 압축하고 형상 관리의 자산으로 영속시킵니다.
Benefits
프로젝트를 계속할 수 있게 만드는 다섯 가지 기반
프로젝트 지속성
프로젝트는 수개월 또는 수년 동안 유지됩니다. 세션이 종료되어도 프로젝트의 의도와 구조는 온전하게 보존됩니다.
AI 입력 비용 최적화
오래된 채팅 로그를 다시 읽게 하는 대신, 필수 정보만 정제된 영구 문서로 남겨 AI가 최소한의 토큰만 읽고 정확히 작업하도록 돕습니다.
온보딩 비용 절감
새로 합류한 팀원과 새로운 AI 에이전트 모두 구조화된 문서를 읽고 지체 없이 프로젝트를 깊이 이해할 수 있습니다.
Git 기반 워크플로
모든 프로젝트 기억은 Git으로 이력 관리됩니다. 현재 상태는 문서가 설명하고, 과거 상태는 Git 커밋이 안전하게 보존합니다.
Showcase
REPL Works 호환 프로젝트
실제 엔지니어링 생태계 및 대규모 개발 주기에 REPL Works 프레임워크 설계 표준을 도입한 실제 증명 케이스입니다.
전체 쇼케이스 아카이브 보기 Website Dogfooding
REPL Works 웹사이트
ReplWorks 웹사이트는 본 프레임워크를 실제로 적용하여 관리 중인 첫 번째 REPL Works 호환 프로덕션 프로젝트입니다.
Tooling Issue workflow
AI 이슈 퍼블리셔
AI 에이전트와의 토론 컨텍스트를 분석하여, 즉시 개발 및 실행 가능한 GitHub Issue 형태로 자동 변환해 주는 호환 도구입니다.
CLI Website Generator
클래이튜브(ClayTube)
ClayTube는 장기간에 걸쳐 지속적으로 기능이 개발되고 확장되는 과정을 검증하는 데 초점을 둔 참조 프로젝트입니다.
Commercial Web App
와이파이 노트(WIFI Note)
구조화된 프로젝트 기억 자산화를 통해 복잡한 비즈니스 로직을 빌드해 나가는 과정을 보여주는 웹 애플리케이션 프로젝트입니다.
Core Idea
Models forget.
Projects must not.