[Claude Code] Planning with Files: Manus 소개 및 감상

해커뉴스에서 퍼옴.
https://news.hada.io/topic?id=25841#cid49287

 

평소에 내가 클로드 코드를 사용하는 방식과 비슷하여 소개해봄. (task_plan.md 파일 부분)

실제로 나는 tasks.md, tasks/각 태스크의 세부내역.md 파일을 생성하여 사용함.

각 태스크의 세부 내역 파일은
ralph-loop용으로 요청사항, 완료조건, 반복횟수 등이 설정되어 있고,
tasks.md에는 해당 파일들의 링크와 완료시 체크할 수 있는 여부 정도만 저장되어 있음.

 

progress.md는 cc-telegram 소스코드를 보면 알겠지만
진행중, 완료, 실패사항을 md로 분리하여 기록하고 있음.
클로드 설정에서는 해당 파일을 작업 시 참조하도록 설정만 해주면 됨.

 

리서치 결과를 따로 저장하는 부분은 나도 테스트를 좀 해봐야 효용성을 알 것 같다.

 

 

아래는 해당 플러그인 설명 원문

문제 제기

AI 에이전트(Claude Code, Cursor 등)의 컨텍스트 윈도우 제한으로 장기 작업 시 목표 상실
초기 지시 잊음 + 동일 오류 반복 발생 (컨텍스트 = 휘발성 RAM)
파일 시스템을 영구 메모리(디스크)처럼 활용하면 해결 가능

Manus의 성공 비결 (역공학)

8개월 만에 매출 1억 달러 → Meta에 20억 달러 인수
핵심: 마크다운 파일을 AI의 외부 두뇌로 사용
주의 조작(attention manipulation) + 에러 기록 유지 → 실패 반복 방지
에러 복구 능력이 에이전트 성능의 핵심 지표

3-파일 패턴 (Planning with Files 핵심)

task_plan.md
→ 단계별 계획 + 체크박스 진행 상황 관리
→ 목표를 계속 상기시키는 가장 중요한 파일
findings.md
→ 리서치 결과, 발견 정보, 분석 내용 저장
progress.md
→ 실제 시도한 작업 + 결과 + 모든 에러 기록

주요 사용 규칙 4가지

반드시 계획부터 task_plan.md에 작성 시작
동일 주제 조회 2회 이상 → findings.md에 정리·저장
발생한 모든 에러 반드시 progress.md에 기록
같은 방식으로 실패 반복 금지 → 접근법 변경 후 재시도
실제 적용 방법

Claude Code에서 플러그인 설치: /plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files
복잡 작업(3단계 이상, 리서치·리팩토링 필요 시) 자동/수동 실행(/planning-with-files)
효과: AI가 목표 잊지 않고, 오류 반복 현저히 감소

핵심 인사이트 & 결론

AI 에이전트 성능 향상 → 더 큰 모델보다 효과적인 메모리 관리가 훨씬 중요
마크다운 파일 3개만으로도 컨텍스트 엔지니어링 수준 대폭 상승
Planning with Files 플러그인 → Manus 방식 오픈소스 구현 → 누구나 즉시 사용 가능