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프롬프트 / AI로 개발
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RIPER-5 Framework

AI IDE의 세 가지 주요 한계

현재 AI IDE들이 직면한 주요 한계점들을 살펴보면 다음과 같습니다:

1. 맥락 유지 실패

AI IDE의 가장 큰 한계 중 하나는 세션 간 맥락을 유지하지 못한다는 점입니다. 개발자가 오늘 작업한 내용을 AI는 다음 날 완전히 잊어버리게 됩니다. 이로 인해 개발자는 매번 프로젝트의 배경, 목적, 구조를 반복해서 설명해야 하는 비효율이 발생합니다. 실제로 복잡한 프로젝트에서는 이러한 맥락 재설정에 상당한 시간이 소요되며, 때로는 잘못된 맥락 이해로 인해 부적절한 제안이 이루어지기도 합니다.

2. 무분별한 코드 변경

AI IDE들은 종종 기존 코드베이스를 충분히 이해하지 못한 상태에서 변경사항을 제안하거나 구현합니다. 이는 단순 문법 오류 수정을 넘어, 때로는 복잡한 비즈니스 로직이나 시스템 아키텍처에 영향을 미치는 변경을 무분별하게 진행하는 문제로 이어집니다. 특히 Cursor IDE에서는 AI가 과도하게 열정적으로 코드 변경을 시도하여 기존 로직을 손상시키는 경우가 빈번하게 발생합니다.

3. 비구조화된 접근 방식

현재의 AI IDE들은 체계적인 개발 방법론을 따르지 않고 즉흥적으로 작업하는 경향이 있습니다. 코드를 이해하고, 문제를 분석하고, 해결책을 계획하는 단계 없이 바로 구현으로 넘어가는 경우가 많습니다. 이러한 비구조화된 접근 방식은 장기적으로 원래 목적과 동떨어진 코드를 작성하며 명령을 내리는 사람 자체가 무한 루프에 빠질 수 있는 위험이 있습니다!

RIPER Framework 개요

RIPER Framework는 이러한 AI IDE의 한계를 극복하기 위해 설계된 체계적인 워크플로우 시스템입니다. 이 프레임워크는 AI와의 협업을 명확한 단계로 구조화하고, 지속적인 맥락 유지를 위한 메커니즘을 제공함으로써 더 안전하고 효율적인 개발 환경을 조성합니다.

flowchart TD
    Start([Start]) --> Init{Project<br>Initialized?}
    Init -->|No| StartPhase[START Phase]
    Init -->|Yes| RIPER[RIPER Workflow]

    subgraph StartPhase[START Phase]
        S1[Requirements] --> S2[Technology]
        S2 --> S3[Architecture]
        S3 --> S4[Scaffolding]
        S4 --> S5[Environment]
        S5 --> S6[Memory Bank]
    end

    subgraph RIPER[RIPER Workflow]
        R[Research] --> I[Innovate]
        I --> P[Plan]
        P --> E[Execute]
        E --> Rev[Review]
        Rev -.-> R
    end

    StartPhase --> RIPER

RIPER Framework는 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있습니다:

1. 워크플로우 시스템: 개발 과정을 다섯 가지 명확한 단계로 구분하여 각 단계에서 AI의 역할과 권한을 엄격하게 제한합니다. 이 다섯 가지 단계는 Research(연구), Innovate(혁신), Plan(계획), Execute(실행), Review(검토)의 첫 글자를 따서 'RIPER'라고 명명되었습니다.

2. 메모리 뱅크 시스템: 프로젝트의 맥락, 진행 상황, 결정 사항 등을 지속적으로 기록하고 유지하는 메커니즘으로, AI가 세션 간에도 일관된 맥락을 유지할 수 있도록 합니다.

또한 RIPER Framework는 다음과 같은 네 가지 프로젝트 상태를 정의하고 관리합니다:

- UNINITIATED: 프레임워크가 설치되었지만 프로젝트가 아직 시작되지 않은 상태

- INITIALIZING: START 단계가 활성화되어 프로젝트 설정이 진행 중인 상태

- DEVELOPMENT: RIPER 워크플로우를 사용한 주요 개발 단계

- MAINTENANCE: RIPER 워크플로우를 사용한 장기 유지보수 단계

프로젝트 초기화: START 단계

RIPER Framework는 프로젝트를 시작할 때 체계적인 초기화 과정을 거칩니다. 이를 'START 단계'라고 하며, 다음과 같은 여섯 가지 세부 단계로 구성됩니다:

1. 요구사항 수집 (Requirements Gathering)

이 단계에서는 프로젝트의 핵심 요구사항, 목표, 제약 조건 등을 수집하고 문서화합니다.

주요 질문으로는 "이 프로젝트가 해결하고자 하는 문제는 무엇인가?", "주요 사용자나 이해관계자는 누구인가?", "필수 기능과 선택 기능은 무엇인가?" 등이 있습니다. 이 정보는 'projectbrief.md' 파일에 기록됩니다.

2. 기술 선택 (Technology Selection)

요구사항을 바탕으로 프로젝트에 적합한 기술 스택을 선정합니다. 프로그래밍 언어, 프레임워크, 라이브러리, 데이터베이스 등 프로젝트에 필요한 기술적 요소들을 결정하고, 이를 'techContext.md' 파일에 문서화합니다.

3. 아키텍처 정의 (Architecture Definition)

시스템의 고수준 아키텍처를 정의하고, 주요 컴포넌트와 그 관계를 설계합니다. 아키텍처 패턴, 데이터 흐름, 확장성, 보안 고려사항 등을 결정하고, 이를 'systemPatterns.md' 파일에 기록합니다.

4. 프로젝트 스캐폴딩 (Project Scaffolding)

기본 폴더 구조를 설정하고, 버전 관리 시스템을 초기화하며, 패키지 관리 도구를 설정합니다. 이 단계에서는 프로젝트의 물리적 구조가 갖추어집니다.

5. 환경 설정 (Environment Setup)

개발 환경을 구성하고, 테스트 프레임워크를 설정하며, CI/CD 파이프라인 구성 및 배포 전략을 정의합니다. 이 정보는 'techContext.md' 파일에 추가됩니다.

6. 메모리 뱅크 초기화 (Memory Bank Initialization)

모든 핵심 메모리 파일을 생성하고 초기화합니다. 여기에는 'projectbrief.md', 'systemPatterns.md', 'techContext.md', 'activeContext.md', 'progress.md' 등이 포함됩니다. 메모리 뱅크는 프로젝트 전반에 걸쳐 맥락을 유지하는 핵심 역할을 합니다.

START 단계가 완료되면, 상태는 자동으로 'DEVELOPMENT'로 전환되고 RIPER 워크플로우가 시작됩니다.

RIPER 워크플로우 시스템

RIPER 워크플로우는 다섯 가지 뚜렷한 모드로 구성된 체계적인 개발 프로세스입니다. 각 모드는 명확한 목적과 제약 조건을 가지고 있어, AI가 특정 단계에 집중할 수 있게 합니다.

flowchart LR
    R[RESEARCH\n정보 수집] --> I[INNOVATE\n해결책 구상]
    I --> P[PLAN\n상세 계획]
    P --> E[EXECUTE\n정확한 구현]
    E --> Rev[REVIEW\n검증]
    Rev -.-> R

    style R fill:#e6f3ff,stroke:#0066cc
    style I fill:#e6ffe6,stroke:#006600
    style P fill:#fff0e6,stroke:#cc6600
    style E fill:#ffe6e6,stroke:#cc0000
    style Rev fill:#f0e6ff,stroke:#6600cc

RESEARCH 모드

RESEARCH 모드는 정보 수집과 이해에만 중점을 둡니다. 이 모드에서 AI는 기존 코드를 분석하고, 문제를 이해하며, 필요한 경우 명확한 질문을 제시합니다. 중요한 점은 이 단계에서 AI는 어떠한 제안이나 구현, 계획도 할 수 없습니다. 오직 '무엇이 존재하는가'에 대한 이해에만 집중합니다.

허용되는 작업: 파일 읽기, 명확한 질문 제시, 코드 구조 이해 금지된 작업: 제안, 구현, 계획, 또는 어떤 형태의 행동 제안도 불가

이 모드는 충분한 이해 없이 성급하게 변경 사항을 제안하는 것을 방지하여, 더 안전하고 정보에 기반한 개발 결정을 내릴 수 있게 합니다.

INNOVATE 모드

INNOVATE 모드에서는 잠재적 접근 방식에 대한 브레인스토밍이 이루어집니다. AI는 다양한 해결책을 탐색하고, 각 접근법의 장단점을 분석하며, 개발자의 피드백을 구합니다. 이 단계에서는 구체적인 계획이나 코드 작성은 허용되지 않으며, 모든 아이디어는 가능성으로만 제시됩니다.

허용되는 작업: 아이디어 논의, 장단점 분석, 피드백 요청 금지된 작업: 구체적 계획, 구현 세부 사항, 코드 작성

이 모드는 개발자가 다양한 접근법을 고려하고 최적의 솔루션을 선택할 수 있도록 돕습니다.

PLAN 모드

PLAN 모드는 상세한 기술 명세를 작성하는 단계입니다. AI는 정확한 파일 경로, 함수명, 변경 사항 등을 포함한 상세 계획을 수립합니다. 이 단계에서는 어떠한 구현이나 코드 작성도 허용되지 않으며, 계획은 구현 단계에서 창의적 결정이 필요하지 않을 정도로 포괄적이어야 합니다.

허용되는 작업: 상세 계획, 파일 경로와 함수명 명시, 기술적 세부 사항 금지된 작업: 구현, 코드 작성(예시 코드 포함)

계획 프로세스는 다음과 같은 단계로 진행됩니다:

1. 요청된 변경 사항에 대한 심층적 고찰

2. 기존 코드 분석을 통한 변경 범위 파악

3. 발견 사항을 바탕으로 4-6개의 명확한 질문 제시

4. 답변을 바탕으로 포괄적인 실행 계획 초안 작성

5. 모든 실행 계획을 번호가 매겨진 순차적 체크리스트로 변환

이러한 체계적인 계획 과정은 구현 단계에서 발생할 수 있는 오류와 혼란을 크게 줄여줍니다.

EXECUTE 모드

EXECUTE 모드에서는 PLAN 모드에서 승인된 계획을 정확히 구현합니다. AI는 오직 계획에 명시된 작업만 수행하며, 어떠한 편차, 개선, 창의적 추가도 허용되지 않습니다. 만약 구현 과정에서 계획과의 편차가 필요한 문제가 발견되면, 즉시 PLAN 모드로 돌아가 계획을 수정해야 합니다.

허용되는 작업: 승인된 계획 구현, 진행 상황 추적 금지된 작업: 계획에 없는 변경, 개선, 창의적 추가

이 모드는 의도하지 않은 코드 변경으로부터 시스템을 보호하며, 계획된 변경만이 구현됨을 보장합니다.

REVIEW 모드

REVIEW 모드는 구현된 내용이 계획과 일치하는지 철저히 검증하는 단계입니다. AI는 구현과 계획을 비교하여 모든 편차를 명시적으로 표시해야 합니다. 아무리 사소한 차이라도 ":warning: DEVIATION DETECTED: [편차 설명]" 형식으로 명확하게 표시됩니다.

허용되는 작업: 계획-구현 비교, 편차 명시적 표시 금지된 작업: 편차 자동 수정

최종적으로 REVIEW 모드는 구현이 계획과 정확히 일치하는지 여부에 대한 명확한 판정을 내립니다: ":white_check_mark: IMPLEMENTATION MATCHES PLAN EXACTLY" 또는 ":cross_mark: IMPLEMENTATION DEVIATES FROM PLAN"

graph TD
    subgraph RESEARCH
        R1[허용: 정보 수집]
        R2[허용: 질문 제시]
        R3[금지: 제안 및 구현]
    end

    subgraph INNOVATE
        I1[허용: 아이디어 브레인스토밍]
        I2[허용: 장단점 분석]
        I3[금지: 구체적 계획 및 코드]
    end

    subgraph PLAN
        P1[허용: 상세 계획 작성]
        P2[허용: 체크리스트 생성]
        P3[금지: 구현 및 코드 작성]
    end

    subgraph EXECUTE
        E1[허용: 계획된 내용 구현]
        E2[허용: 진행 상황 추적]
        E3[금지: 계획 이외의 변경]
    end

    subgraph REVIEW
        V1[허용: 계획-구현 비교]
        V2[허용: 편차 명시적 표시]
        V3[금지: 편차 자동 수정]
    end

메모리 뱅크 시스템

메모리 뱅크 시스템은 RIPER Framework의 또 다른 핵심 구성 요소로, AI가 세션 간에 지속적인 맥락을 유지할 수 있도록 합니다. 이 시스템은 프로젝트의 주요 측면을 체계적으로 문서화하는 일련의 마크다운 파일로 구성됩니다.

flowchart TD
    A[메모리 뱅크] --> B[projectbrief.md\n프로젝트 요구사항]
    A --> C[systemPatterns.md\n시스템 아키텍처]
    A --> D[techContext.md\n기술 스택]
    A --> E[activeContext.md\n현재 작업 상태]
    A --> F[progress.md\n진행 상황]

    B & C & D & E & F --> G[AI 어시스턴트]
    G --> E & F

주요 메모리 파일 설명

projectbrief.md

이 파일은 프로젝트의 기본 요구사항과 목표를 정의합니다. 주요 섹션으로는 프로젝트 개요, 핵심 요구사항, 성공 기준, 범위(포함/제외), 타임라인, 이해관계자 등이 있습니다. 이 문서는 프로젝트의 기본 방향을 설정하고 다른 모든 메모리 파일에 영향을 미칩니다.

systemPatterns.md

이 파일은 시스템 아키텍처와 설계 패턴을 문서화합니다. 아키텍처 개요, 주요 구성 요소, 사용 중인 설계 패턴, 데이터 흐름, 주요 기술적 결정, 구성 요소 간 관계 등을 포함합니다. 이 문서는 시스템의 기술적 기반과 아키텍처 원칙을 설명합니다.

techContext.md

이 파일은 프로젝트에 사용된 기술과 개발 환경 설정을 설명합니다. 기술 스택, 개발 환경 설정, 의존성, 기술적 제약, 빌드 및 배포, 테스트 접근 방식 등을 포함합니다. 이 문서는 프로젝트의 기술적 맥락을 제공합니다.

activeContext.md

이 파일은 현재 작업 초점과 직접적인 다음 단계를 추적합니다. 현재 초점, 최근 변경 사항, 활성 결정, 다음 단계, 현재 도전 과제, 구현 진행 상황 등을 포함합니다. 이 문서는 개발자가 세션을 마칠 때와 새 세션을 시작할 때 업데이트되어 작업의 연속성을 유지합니다.

progress.md

이 파일은 기능 구현 상태를 추적합니다. 작동하는 기능, 진행 중인 기능, 아직 구현해야 할 기능, 알려진 문제, 주요 이정표 등을 포함합니다. 이 문서는 프로젝트의 전반적인 상태와 진행 상황에 대한 빠른 개요를 제공합니다.

메모리 뱅크 관리

메모리 뱅크 파일은 주요 변경 사항이 있을 때마다 업데이트됩니다. 이는 자동으로 또는 개발자의 명시적 요청에 따라 이루어질 수 있습니다. 또한 정기적인 백업 메커니즘이 구현되어 있어, 필요한 경우 이전 상태로 복원할 수 있습니다.

각 RIPER 모드는 메모리 뱅크와 특정한 방식으로 상호작용합니다:

- RESEARCH 모드: techContext.md에 새로 발견된 기술적 세부 정보 업데이트, systemPatterns.md에 관찰된 패턴 추가, activeContext.md에 현재 상태 문서화

- INNOVATE 모드: 고려된 설계 대안 문서화, 관련성 점수를 통한 결정 근거 기록, activeContext.md에 잠재적 접근 방식 업데이트

- PLAN 모드: 채팅에서 구현 계획 작성, activeContext.md에 계획된 변경 사항 업데이트, progress.md에 예상 결과 문서화

- EXECUTE 모드: progress.md에서 구현 진행 상황 추적, 각 중요 단계 후 activeContext.md 업데이트, 발생한 구현 문제 문서화

- REVIEW 모드: progress.md에 검토 결과 문서화, activeContext.md에 검토 상태 업데이트, 향후 참조를 위한 패턴이나 문제 기록

문제-해결 매핑: RIPER가 해결하는 핵심 문제들

RIPER Framework는 앞서 언급한 AI IDE의 세 가지 주요 한계를 직접적으로 해결합니다:

|문제|기존 방식|RIPER 해결책|결과|

|---|---|---|---|

|맥락 유지 실패|매번 반복 설명 필요|메모리 뱅크 시스템|연속성 확보|

|무분별한 코드 변경|AI의 과도한 자유도|모드별 제약 규칙|안전한 코드 변경|

|비구조화된 개발|즉흥적 개발 방식|구조화된 워크플로우|일관된 개발 품질|

문제 1 해결: 메모리 뱅크를 통한 맥락 유지

AI IDE가 세션 간 맥락을 잃어버리는 문제를 메모리 뱅크 시스템이 해결합니다. 이 시스템은 프로젝트의 요구사항, 아키텍처, 기술 스택, 현재 상태, 진행 상황 등을 체계적으로 문서화하여 AI가 새 세션에서도 이전 맥락을 빠르게 파악할 수 있게 합니다. 이를 통해 개발자는 매번 동일한 설명을 반복할 필요가 없으며, AI는 더 연관성 높고 일관된 지원을 제공할 수 있습니다.

문제 2 해결: 모드별 제약을 통한 안전한 코드 변경

AI의 무분별한 코드 변경 문제는 RIPER의 모드별 제약 시스템으로 해결됩니다. 특히 RESEARCH, PLAN, EXECUTE, REVIEW 모드의 명확한 구분은 코드 변경이 체계적이고 통제된 방식으로 이루어지도록 보장합니다. AI는 먼저 코드를 이해하고(RESEARCH), 접근 방식을 탐색하며(INNOVATE), 상세 계획을 세운 후(PLAN), 승인된 계획만을 구현하고(EXECUTE), 최종적으로 구현이 계획과 일치하는지 검증합니다(REVIEW). 이 과정을 통해 의도하지 않은 코드 변경의 위험이 크게 감소합니다.

문제 3 해결: 구조화된 워크플로우를 통한 체계적 접근

비구조화된 개발 접근 방식의 문제는 RIPER의 체계적인 워크플로우로 해결됩니다. 이 워크플로우는 개발 과정을 명확한 단계로 구분하여, 각 단계가 특정 목적을 가지고 이전 단계의 결과물을 기반으로 진행되도록 합니다. 이러한 체계적인 접근 방식은 코드 품질을 향상시키고, 예상치 못한 버그의 발생을 줄이며, 장기적인 프로젝트 유지보수를 용이하게 합니다.

stateDiagram-v2
    UNINITIATED --> INITIALIZING: /start
    INITIALIZING --> DEVELOPMENT: START 완료
    DEVELOPMENT --> MAINTENANCE: 필요시
    MAINTENANCE --> DEVELOPMENT: 필요시

    state DEVELOPMENT {
        [*] --> RESEARCH
        RESEARCH --> INNOVATE
        INNOVATE --> PLAN
        PLAN --> EXECUTE
        EXECUTE --> REVIEW
        REVIEW --> RESEARCH
    }

기대효과: RIPER Framework의 장점

RIPER Framework의 주요 이점은 다음과 같습니다:

개발 생산성 향상

RIPER Framework는 AI와의 협업을 더욱 효율적으로 만들어 개발 생산성을 향상시킵니다. 메모리 뱅크 시스템이 맥락을 유지함으로써 반복적인 설명이 필요 없게 되며, 체계적인 워크플로우가 개발 과정을 명확히 하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 특히 복잡한 프로젝트에서 이러한 효율성 향상은 더욱 두드러집니다.

코드 품질 및 안정성 개선

RIPER의 체계적인 접근 방식과 엄격한 모드별 제약은 코드 품질과 안정성을 크게 향상시킵니다. 충분한 이해와 계획 없이 코드를 변경하는 위험이 줄어들고, PLAN-EXECUTE-REVIEW 사이클이 변경 사항이 의도한 대로 정확히 구현되도록 보장합니다. 이는 버그 발생 빈도를 줄이고 코드베이스의 장기적인 유지보수성을 향상시킵니다.

프로젝트 연속성 강화

RIPER Framework의 가장 큰 강점 중 하나는 프로젝트의 장기적인 연속성을 강화한다는 점입니다. 메모리 뱅크 시스템은 프로젝트 지식을 체계적으로 문서화하여 개발자 변경, 중단된 작업 재개, 새로운 팀원 온보딩 등의 상황에서도 원활한 전환을 가능하게 합니다. 이는 프로젝트의 회복력과 지속 가능성을 크게 향상시킵니다.

결론 및 향후 방향

RIPER Framework는 AI IDE의 주요 한계를 극복하기 위한 체계적인 접근법을 제시합니다. 구조화된 워크플로우와 지속적인 맥락 유지 메커니즘을 통해, 이 프레임워크는 AI와의 협업을 더욱 안전하고 효율적으로 만들어 줍니다.

핵심 이점을 요약하면:

  • 메모리 뱅크 시스템을 통한 세션 간 맥락 유지

  • 모드별 제약을 통한 안전한 코드 변경

  • 구조화된 워크플로우를 통한 체계적인 개발 과정

  • 개발 생산성, 코드 품질, 팀 협업, 프로젝트 연속성의 향상

향후 RIPER Framework는 다음과 같은 방향으로 발전할 가능성이 있습니다:

  • Cursor의 커스텀 모드 API와의 공식 통합

  • 특화된 워크플로우 변형(웹 애플리케이션, 데이터 과학, API 개발 등)

  • 고급 메모리 뱅크 기능(자동 변경 감지, 충돌 해결, 시각화 도구 등)

  • 협업 기능 강화(공유 메모리 뱅크, 역할 기반 접근 제어 등)

  • 프로젝트 인텔리전스 및 패턴 인식 기능

Reference

https://github.com/johnpeterman72/CursorRIPER

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