AI 지원 코딩을 위한 저장소 기반 프로토콜로, 연구 우선, 계획 차선, 코딩 최후의 간단한 규율을 강제합니다. 잘못된 구현을 줄이고, 재작성 주기를 단축하며, 작업 초기 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 모든 저장소에 적용할 수 있습니다. Cursor, VS Code, Claude Code, Windsurf에서 Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek 모델과 함께 작동합니다.
MiguelAxcar/ai-rpi-protocol은 AI 지원 코딩 워크플로우에 '연구 후 계획, 계획 후 코딩'이라는 명확한 3단계 규율을 적용하는 저장소 네이티브 프로토콜입니다. 이 스킬은 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor)가 무턱대고 코드를 생성하는 대신, 먼저 코드베이스와 요구사항을 면밀히 조사하고, 검증된 실행 계획을 수립한 후에야 실제 코드 작성을 시작하도록 강제합니다. 주된 이점은 잘못된 구현, 불필요한 재작성, 그리고 늦은 단계에서의 비용이 많이 드는 수정을 방지한다는 점입니다. 이는 에이전트가 도메인과 컨텍스트를 충분히 이해하지 못한 상태에서 코드를 생성하는 일반적인 문제를 해결합니다. 이 프로토콜은 Cursor, VS Code, Claude Code, Windsurf와 같은 주요 AI 코딩 도구와 Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek을 포함한 다양한 대규모 언어 모델에서 작동하도록 설계되었습니다. 'SKILL.md' 파일을 저장소에 배치함으로써, AI 에이전트는 자동으로 이 구조화된 워크플로우를 채택하여 개발 초기 단계에서 더 나은 의사 결정을 가능하게 하고 전반적인 코드 품질과 개발자 생산성을 향상시킵니다.
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AI 지원 코딩을 위한 저장소 기반 프로토콜로, 연구 우선, 계획 차선, 코딩 최후라는 간단한 규율을 강제합니다. 모든 저장소에 적용하여 잘못된 구현을 줄이고, 재작성 주기를 단축하며, 워크플로우 초기 단계에서 더 나은 결정을 내릴 수 있습니다. Cursor, VS Code, Claude Code 및 Windsurf에서 Claude, GPT, Gemini, Grok, DeepSeek 모델과 함께 작동합니다.
Gemini CLI one-shot prompts, summaries, generation, skills, hooks, MCP, or Gemma routing.
Fetch GitHub issues, select candidates, spawn background fix agents, open PRs, and optionally process PR review comments.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search, install, update, sync, or publish agent skills with the ClawHub CLI and registry.
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
List, configure, authenticate, call, and inspect MCP servers/tools with mcporter over HTTP or stdio.