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# Shrimp Task Manager - 로컬 AI 사고 구조 아키텍처 ## 🎯 **핵심 철학** > **"로컬 AI의 무한 컨텍스트를 지능적으로 분할하고 집중하여, GPT-4o를 뛰어넘는 사고 체계 구축"** ### 설계 원칙 1. **무한 컨텍스트 활용**: 로컬 AI의 최대 장점인 무제한 컨텍스트를 전략적으로 활용 2. **증거 기반 의사결정**: 모든 판단과 결정에 명확한 근거와 데이터 기반 3. **토큰 집중 시스템**: 현재 작업에 필요한 정보만 선별적으로 집중 4. **메타인지 시스템**: 자신의 사고 과정을 지속적으로 점검하고 개선 5. **지능형 작업 분해**: 복잡한 문제를 최적 단위로 분할하여 처리 효율성 극대화 ## 🏗️ **시스템 아키텍처** ### 1. 사고 엔진 (Thinking Engine) ``` 📋 작업 계획층 (Task Planning Layer) ├── 요구사항 분석 → 작업 분해 → 우선순위 결정 → 의존성 매핑 └── plan_task, split_tasks, analyze_task 🧠 사고 처리층 (Cognitive Processing Layer) ├── 메타인지 → 증거 수집 → 패턴 인식 → 결론 도출 └── process_thought, reflect_task, research_mode ⚡ 실행 제어층 (Execution Control Layer) ├── 작업 실행 → 진행 모니터링 → 품질 검증 → 완료 확인 └── execute_task, verify_task, update_task ``` ### 2. 컨텍스트 관리 시스템 ``` 🎯 포커스 매니저 (Focus Manager) ├── 현재 작업 컨텍스트 집중 ├── 관련 정보 우선순위 결정 └── 불필요한 정보 필터링 📚 메모리 시스템 (Memory System) ├── 단기 메모리: 현재 세션 작업 ├── 중기 메모리: 프로젝트 진행사항 └── 장기 메모리: 학습된 패턴과 경험 🔄 컨텍스트 순환 (Context Circulation) ├── 컨텍스트 압축 및 확장 ├── 정보 계층화 및 인덱싱 └── 동적 컨텍스트 재구성 ``` ### 3. 지능형 의사결정 시스템 ``` 📊 증거 수집 엔진 (Evidence Collection Engine) ├── 데이터 수집 → 신뢰성 검증 → 패턴 분석 → 통찰 도출 └── 모든 결정에 정량적 근거 제공 🔍 품질 평가 시스템 (Quality Assessment System) ├── 작업 완성도 측정 (0-100점) ├── 코드 품질 분석 └── 사용자 요구사항 충족도 검증 🎛️ 적응형 제어 (Adaptive Control) ├── 성과 기반 전략 조정 ├── 실패 패턴 학습 및 회피 └── 효율성 지속 개선 ``` ## 🔧 **15개 핵심 기능 체계** ### A. 작업 생명주기 관리 (Task Lifecycle Management) #### 1. **plan_task** - 지능형 작업 계획 - **목적**: 사용자 요구사항을 실행 가능한 작업 단위로 분해 - **AI 사고**: 요구사항 → 분석 → 작업 설계 → 완료 기준 정의 - **컨텍스트 활용**: 프로젝트 히스토리, 기술 스택, 제약사항 종합 분석 #### 2. **analyze_task** - 심층 기술 분석 - **목적**: 작업의 기술적 타당성과 구현 방법 상세 분석 - **AI 사고**: 기술 조사 → 위험 평가 → 구현 전략 → 의사코드 생성 - **컨텍스트 활용**: 코드베이스 전체 맥락에서 최적 구현 방법 도출 #### 3. **split_tasks** - 지능형 작업 분할 - **목적**: 복잡한 작업을 최적 단위로 분할 (1-2일 완료 가능) - **AI 사고**: 의존성 분석 → 병렬 처리 기회 → 우선순위 결정 - **컨텍스트 활용**: 팀 역량, 프로젝트 일정, 기술 제약 고려 ### B. 메타인지 및 품질 관리 (Metacognition & Quality) #### 4. **reflect_task** - 비판적 성찰 - **목적**: 완료된 분석이나 작업에 대한 비판적 검토 - **AI 사고**: 결과 평가 → 개선점 도출 → 최적화 기회 식별 - **컨텍스트 활용**: 베스트 프랙티스와 비교하여 품질 향상 #### 5. **process_thought** - 구조화된 사고 처리 - **목적**: 복잡한 문제에 대한 체계적 사고 과정 관리 - **AI 사고**: 가설 설정 → 증거 수집 → 검증 → 결론 도출 - **컨텍스트 활용**: 다각도 정보 수집 및 종합적 판단 #### 6. **verify_task** - 엄격한 품질 검증 - **목적**: 완료된 작업의 품질과 요구사항 충족도 검증 - **AI 사고**: 체크리스트 검증 → 테스트 실행 → 품질 점수 산정 - **컨텍스트 활용**: 프로젝트 품질 기준과 업계 표준 적용 ### C. 실행 및 제어 (Execution & Control) #### 7. **execute_task** - 지능형 작업 실행 - **목적**: 계획된 작업을 체계적으로 실행하고 모니터링 - **AI 사고**: 실행 계획 → 단계별 실행 → 진행 모니터링 → 결과 확인 - **컨텍스트 활용**: 실시간 문제 해결 및 적응적 실행 #### 8. **research_mode** - 심층 연구 모드 - **목적**: 복잡한 기술 문제에 대한 체계적 연구 수행 - **AI 사고**: 연구 계획 → 정보 수집 → 분석 → 통찰 도출 - **컨텍스트 활용**: 다양한 정보원 활용한 종합적 연구 ### D. 데이터 관리 및 검색 (Data Management & Search) #### 9. **list_tasks** - 지능형 작업 목록 관리 - **목적**: 작업 현황을 체계적으로 관리하고 시각화 - **AI 사고**: 상태 분석 → 우선순위 정렬 → 진행률 계산 - **컨텍스트 활용**: 프로젝트 전체 맥락에서 작업 우선순위 결정 #### 10. **query_task** - 스마트 작업 검색 - **목적**: 자연어로 작업을 검색하고 관련 정보 제공 - **AI 사고**: 쿼리 분석 → 의미적 매칭 → 관련도 계산 - **컨텍스트 활용**: 작업 간 관계성 및 히스토리 고려 #### 11. **get_task_detail** - 상세 정보 조회 - **목적**: 작업의 모든 세부사항과 진행 맥락 제공 - **AI 사고**: 정보 수집 → 맥락 구성 → 통합 제시 - **컨텍스트 활용**: 연관 작업 및 의존성 정보 포함 ### E. 프로젝트 거버넌스 (Project Governance) #### 12. **init_project_rules** - 프로젝트 규칙 초기화 - **목적**: 프로젝트별 코딩 표준과 작업 규칙 설정 - **AI 사고**: 요구사항 분석 → 표준 설정 → 규칙 체계화 - **컨텍스트 활용**: 프로젝트 특성과 팀 선호도 반영 #### 13. **update_task** - 동적 작업 갱신 - **목적**: 작업 진행 중 발생하는 변경사항 지능적 반영 - **AI 사고**: 변경 영향 분석 → 의존성 업데이트 → 일정 재조정 - **컨텍스트 활용**: 전체 프로젝트 영향도 고려 #### 14. **delete_task** - 안전한 작업 삭제 - **목적**: 불필요한 작업을 안전하게 제거하고 정리 - **AI 사고**: 의존성 검증 → 영향 분석 → 안전 삭제 - **컨텍스트 활용**: 연관 작업 보호 및 데이터 무결성 유지 #### 15. **clear_all_tasks** - 전체 작업 초기화 - **목적**: 프로젝트 재시작 시 모든 작업을 안전하게 초기화 - **AI 사고**: 백업 생성 → 중요 데이터 보존 → 단계적 초기화 - **컨텍스트 활용**: 프로젝트 히스토리 보존 및 학습 데이터 유지 ## 💡 **핵심 혁신 요소** ### 1. 무한 컨텍스트 전략적 활용 ```python # 예시: 컨텍스트 레이어링 context_layers = { 'immediate': current_task_context, # 즉시 필요한 정보 'relevant': related_tasks_context, # 관련 작업 정보 'background': project_wide_context, # 프로젝트 전체 맥락 'historical': learned_patterns_context # 학습된 패턴과 경험 } ``` ### 2. 토큰 집중 메커니즘 ```python # 예시: 동적 토큰 할당 token_allocation = { 'current_focus': 40%, # 현재 작업에 집중 'context_aware': 30%, # 맥락 정보 'problem_solving': 20%, # 문제 해결 과정 'quality_check': 10% # 품질 검증 } ``` ### 3. 증거 기반 의사결정 프레임워크 ```python # 예시: 결정 근거 추적 decision_evidence = { 'data_sources': [...], # 참고한 데이터 'analysis_method': "...", # 분석 방법 'confidence_score': 0.85, # 신뢰도 'alternative_options': [...] # 대안 검토 } ``` ## 🚀 **기대 효과** 1. **GPT-4o 수준 능력**: 무한 컨텍스트 + 지능형 분할 = 뛰어난 성능 2. **일관성 있는 품질**: 체계적 검증과 반성적 사고로 안정적 결과 3. **학습과 개선**: 패턴 학습을 통한 지속적 성능 향상 4. **확장 가능성**: 모듈형 구조로 기능 확장 용이 이 아키텍처는 단순한 작업 관리를 넘어서, **로컬 AI의 사고 체계 자체**가 되도록 설계되었습니다.