가이드

Life Cycle

라이프사이클은 REAP의 심장 박동입니다 — 각 Generation이 5단계(Learning → Planning → Implementation → Validation → Completion)를 거치며, 매 단계에서 산출물을 생성합니다. Completion은 4개의 phase로 구성됩니다: reflect → fitness → adapt → commit.

산출물 구조

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.reap/life/
├── current.yml          # 현재 Generation 상태 (id, 목표, 단계, 타임라인)
├── 01-learning.md       # 컨텍스트 탐색, genome/environment 검토
├── 02-planning.md       # 작업 분해, 의존성
├── 03-implementation.md # 구현 로그, 이루어진 변경
├── 04-validation.md     # 테스트 결과, 완료 기준 확인
├── 05-completion.md     # 회고 + 적합도 + 적응 + 커밋
└── backlog/             # 다음 Generation을 위한 항목
    ├── fix-auth-bug.md  #   type: task
    └── add-index.md     #   type: genome-change

각 단계가 .reap/life/에 산출물을 생성합니다. Generation이 완료되면 모든 산출물이 .reap/lineage/gen-XXX-hash-slug/에 아카이브되고 current.yml이 다음 Generation을 위해 초기화됩니다.

/reap.evolve — 작업의 기본 방식

대부분의 경우 /reap.evolve를 실행하면 AI 에이전트가 모든 단계를 자율적으로 진행합니다. 전체 Generation을 서브에이전트에 위임할 수 있으며, 서브에이전트는 진정으로 막혔을 때(모호한 목표, 중요한 트레이드오프, genome 충돌, 예상치 못한 오류)만 사용자에게 알립니다. 서브에이전트가 시작, 각 단계 실행, 진행, 아카이브를 처리합니다.

세밀한 제어가 필요하면 개별 단계 명령어를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 명령어 레퍼런스를 참조하세요.커맨드 레퍼런스

단계별 워크스루

1. Learning

프로젝트를 탐색하고 컨텍스트를 구축합니다. AI가 genome, environment, lineage를 검토하고 명확도 수준을 평가합니다. 목표를 설정하기 전에 현재 상태를 충분히 이해합니다.

Output: 01-learning.md — 컨텍스트 탐색, genome/environment 검토, 명확도 평가.

2. Planning

목표를 실행 가능한 작업으로 분해합니다. AI가 learning의 컨텍스트를 읽고, genome 컨벤션과 제약을 참조하여 아키텍처 결정이 포함된 구현 계획을 제안합니다.

Output: 02-planning.md — 단계별 작업 목록, 의존성, 병렬화 가능 작업에 [P] 표시.

3. Implementation

코드를 작성합니다. 작업이 순차적으로 실행되며, 각 완료가 즉시 기록됩니다. Genome이나 environment 결함이 발견되면 backlog에 기록됩니다 — 직접 적용하지 않습니다. 보류 중인 genome 변경에 의존하는 작업은 [deferred]로 표시됩니다.

Output: 03-implementation.md — 완료된 작업 테이블, 지연된 작업, genome-change backlog 항목.

4. Validation

작업을 검증합니다. 테스트, 린트, 빌드, 타입 체크를 실행합니다. 완료 기준을 확인하고 사소한 수정(5분 이내, 설계 변경 없음)을 적용합니다. 판정은 pass, partial(일부 기준 지연), 또는 fail입니다.

Output: 04-validation.md — 실제 명령어 출력이 포함된 테스트 결과, 기준 확인 테이블, 판정.

5. Completion (4단계)

Reflect: 회고 작성 + environment 갱신. Fitness: 인간 피드백 수집 (또는 크루즈 모드에서 자체 평가). Adapt: genome 검토, backlog 변경 적용, 다음 Generation 목표 제안. Commit: lineage에 아카이브 + git commit. /reap.early-close(경량, 부분 가치 보존, 미완 task 자동 승계) 또는 /reap.abort(취소, lineage 미기록)로 generation을 조기 종료할 수도 있다.

Output: 05-completion.md — 회고, 적합도 피드백, genome 변경 로그, 다음 Generation 힌트.

마이크로 루프 (회귀)

어떤 단계든 이전 단계로 돌아갈 수 있습니다. 이는 일반적입니다 — validation이 실패하여 implementation으로 돌아가거나, implementation 중 planning 결함이 발견되어 planning으로 돌아갑니다. 회귀 이유가 타임라인과 해당 산출물에 기록됩니다.

회귀 시 산출물 처리:

대상 단계 이전: 그대로 유지
대상 단계: 덮어쓰기 (implementation만 추가)
대상 단계 이후: 유지됨, 재진입 시 덮어쓰기

사소한 수정

사소한 이슈(오타, 린트 오류 등)는 5분 이내에 해결 가능하고 설계 변경이 필요 없는 경우, 회귀 없이 현재 단계에서 직접 수정할 수 있습니다. 수정 내용은 해당 단계 산출물에 기록됩니다.

역할 분리

누가	역할
CLI (reap)	프로젝트 설정 및 유지보수 — init, status, run
AI 에이전트	워크플로우 실행자 — 슬래시 명령어를 통해 각 단계의 작업을 수행
인간	의사결정자 — 목표 설정, 코드 리뷰, 적합도 피드백 제공