포지: 클로드 코드로 구축된 클로드 코드용 메모리 시스템

✍️ OpenClawRadar📅 게시일: March 11, 2026🔗 Source
포지: 클로드 코드로 구축된 클로드 코드용 메모리 시스템
Ad

Forge의 기능

한 개발자가 Claude Code의 세션 기반 메모리 문제를 해결하는 도구인 Forge를 Claude Code로 구축했습니다. Forge는 6개의 패키지로 구성된 TypeScript 모노레포로서 MCP 서버 역할을 합니다. 모든 대화 턴을 구조화된 파이프라인을 통해 처리하여 프로젝트 컨텍스트를 포착하고 저장합니다.

작동 방식

이 시스템은 6단계 파이프라인을 사용합니다:

  • 분류 — 진술이 결정, 제약 조건, 거부, 탐색, 목표, 수정 또는 잡음인지 판단합니다.
  • 추출 — 진술, 근거, 범주, 확신 수준을 포함한 구조화된 데이터를 추출합니다.
  • 모델링 — 이벤트 소싱 프로젝트 모델에 기록합니다(기록을 절대 잃지 않는 추가 전용 SQLite).
  • 전파 — 결정과 제약 조건 간의 충돌을 확인합니다.
  • 표면화 — 지속적인 방해를 피하기 위해 흐름 상태 감지와 함께 긴장 상태를 알립니다.
  • 실행 — GitHub에 연결하여 결정을 기반으로 이슈, 저장소, 커밋 사양을 생성합니다.

Claude Code가 강제하는 핵심 설계 규칙: "고려 중"에서 "결정됨"으로 이동하는 결정은 절대 자동이 아닙니다. 명시적으로 커밋해야 합니다. 테스트가 이 불변성을 강제합니다.

개발 세부사항

구축 과정에는 여러 흥미로운 기술적 과제가 있었습니다:

  • 2단계 LLM 파이프라인 — Forge 자체가 LLM을 호출하여 대화에서 결정을 분류하고 추출합니다. 이는 Claude Code가 Claude를 호출하는 코드를 작성하는 인셉션 같은 시나리오를 만듭니다. 신뢰할 수 있는 분류를 위한 프롬프트를 올바르게 설정하는 데 상당한 반복이 필요했습니다.
  • 이벤트 소싱 구현 — 모든 결정, 제약 조건, 거부 사항은 SQLite의 추가 전용 이벤트입니다. 아무것도 삭제되거나 덮어쓰여지지 않아 전체 결정 기록을 재생할 수 있습니다.
  • 신뢰 보정 시스템 — Forge는 분류가 얼마나 자주 정확한지 추적하고 중단 임계값을 조정합니다. 자주 틀렸다면 더 조용해집니다. Claude Code가 신뢰도 추적, 중단 예산, 흐름 상태 감지를 구축했습니다.
  • 테스트 — 프로젝트에는 14개 테스트 파일에 걸친 170개의 테스트가 포함되어 있으며, 특히 제약 조건 전파 논리와 관련된 실제 버그를 개발 중에 발견했습니다.
Ad

Cortex와의 통합

Forge는 Cortex(역시 Claude Code로 구축됨)라는 또 다른 도구와 쌍을 이루며, 이는 코드베이스를 인덱싱하는 지식 그래프입니다. 둘 다 MCP 서버로 설치되면 Forge는 추출 중에 자동으로 Cortex를 쿼리합니다. 예를 들어 "PostgreSQL로 전환하자"라고 말하면 Forge는 결정을 기록하기 전에 Cortex에서 기존 데이터베이스 참조, 관련 서비스, 마이그레이션 패턴을 확인합니다.

이 도구들은 상호 보완적입니다: Forge는 이유(결정, 제약 조건, 의도, 거부)를 알고 Cortex는 내용(코드 엔티티, 패턴, 의존성, 아키텍처)을 압니다.

실제 사용법

프로젝트에 MCP 서버로 Forge를 설치한 후 평소처럼 Claude Code와 대화합니다. 배후에서 Forge는 모든 턴을 분류하고 결정을 추출하며 지속적인 모델을 구축합니다. 이후 세션에서 Claude Code는 forge://brief를 확인하여 무엇이 결정되었는지, 무엇이 아직 열려 있는지, 무엇이 명시적으로 거부되었는지, 어디에 활성 긴장이 있는지 즉시 확인할 수 있습니다.

📖 전체 소스 읽기: r/ClaudeAI

Ad

👀 See Also

코드 진화 방법, ARC-AGI-2 벤치마크에서 LLM 성능 3배 향상
Tools

코드 진화 방법, ARC-AGI-2 벤치마크에서 LLM 성능 3배 향상

연구진은 코드 진화를 통해 오픈 가중치 모델로 ARC-AGI-2 벤치마크에서 2.8배 향상을 달성했으며, 태스크당 $2.67의 비용으로 34% 정확도에 도달했습니다. 동일한 방법으로 Gemini 3.1 Pro는 태스크당 $8.71의 비용으로 95% 정확도를 기록했습니다.

OpenClawRadar
SwiftUI와 CSM-1B로 Apple Silicon에서 로컬 음성 AI 어시스턴트 구축하기
Tools

SwiftUI와 CSM-1B로 Apple Silicon에서 로컬 음성 AI 어시스턴트 구축하기

개발자가 mobiGlas를 만들었습니다. 이는 SwiftUI 앱으로, OpenClaw와 연동하여 AirPods을 통한 핸즈프리 대화를 가능하게 하며, 로컬 음성 복제(CSM-1B on M2 Ultra)를 사용하고 클라우드 API가 필요 없습니다.

OpenClawRadar
오픈 브레인: 오픈소스 MCP 서버가 자동 그래프 및 의미론적 검색을 통한 지속적 메모리를 클로드에 추가합니다
Tools

오픈 브레인: 오픈소스 MCP 서버가 자동 그래프 및 의미론적 검색을 통한 지속적 메모리를 클로드에 추가합니다

오픈 브레인은 세션 간에 클로드에게 지속적인 메모리를 제공하는 오픈소스 MCP 서버로, 자동 엔티티 추출, 의미론적 중복 제거, 생각 간 연결의 자동 그래프화 기능을 갖추고 있습니다. Supabase와 pgvector, Deno Edge Functions을 사용하며, 자체 호스팅이 가능하고 그래프 탐색, 엔티티 탐색, 주간 리뷰 통합을 위한 16개의 MCP 도구를 포함합니다.

OpenClawRadar
다중 에이전트 AI 개발을 위한 거버넌스 레이어 구분
Tools

다중 에이전트 AI 개발을 위한 거버넌스 레이어 구분

Delimit는 여러 AI 코딩 에이전트 간의 충돌을 방지하기 위해 조정하는 오픈소스 거버넌스 레이어입니다. Claude Code, Codex, Gemini와 같은 에이전트를 위한 공유 메모리, 충돌 감지 및 감사 추적 기능을 제공합니다.

OpenClawRadar