Gajae-Code(gjc)는 인터뷰, 계획 수립, 실행, 검증의 과정을 구조화하여 지원하는 외부 coding-agent harness입니다. 이 프로젝트는 단순한 코드 생성을 넘어, 개발 워크플로우 전반에 걸쳐 신뢰할 수 있는 agent 기반의 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

핵심 방법론 및 구조

Gajae-Code는 다음과 같은 명확하고 순차적인 워크플로우를 제공합니다:

1. deep-interview: 모호한 요구사항을 구체적인 기술 사양으로 정제하는 단계입니다.
2. ralplan: 코드 수정 이전에 구현 계획을 수립하고 비판적으로 검토하는 단계입니다.
3. ultragoal: 목표 추적, 수정, 검증, 증거 수집을 포함하는 실행 및 완수 단계입니다.
4. team: tmux 기반의 워커를 병렬로 활용하여 복잡한 작업을 효율적으로 처리합니다.

주요 기술적 특징

• External Controller & Integration: 기존의 다른 agent 도구(Codex CLI, Claude Code 등)를 대체하는 것이 아니라, 독립적인 worktree 내에서 이들과 병행하여 실행할 수 있도록 설계되었습니다. 외부 controller와의 연동을 위해 generic RPC 및 Bridge/HTTPS 인터페이스를 지원합니다.
• TUI 및 Notification: 감시를 최소화하기 위해 Telegram과 같은 모바일 알림 SDK와 연동된 대기열 프로토콜을 지원하며, 세션별 loopback WebSocket을 통해 상태를 추적합니다.
• Research & Desktop-control: rlm(research/REPL mode) 기능을 통해 Jupyter-notebook 스타일의 연구 세션을 지원하며, persistent Python kernel을 활용합니다. 또한, computer-use 기능을 통해 스크린샷과 입력 바인딩을 기반으로 로컬 데스크톱 환경을 직접 제어할 수 있습니다.
• TMUX-Native Execution: 작업의 영속성과 관리를 위해 tmux를 기반으로 한 세션 관리를 수행하며, 세션 간 작업 분리와 병렬 처리를 보장합니다.

구성 및 환경

• 설치: Bun runtime 환경에서 동작하며, bun install -g gajae-code를 통해 설치됩니다.
• 설정: ~/.gjc/config.yml을 통해 요청 재시도 정책(retry), 스트림 관리 등을 제어하며, gjc setup defaults 명령을 통해 워크플로우 스킬과 agent 롤(executor, architect, planner, critic)을 설정합니다.
• 인터페이스: red-claw(dark), blue-crab(light) 등 다양한 TUI 테마를 제공하며, 기존 agent 도구들과 유사한 UI/UX 경험을 제공하는 migration theme을 포함합니다.

성능 측정

• GEO visibility benchmark: geobench를 포함하여 LLM의 hit rate, Mean Reciprocal Rank(MRR), share of voice, citations 등을 측정할 수 있는 도구를 내장하여 에이전트의 실질적인 성능과 가시성을 정량적으로 평가합니다.

Gajae-Code는 비결정적인 agent의 동작을 구조적인 인터페이스로 강제함으로써, 신뢰 가능한 코딩 에이전트 환경을 구축하고자 하는 실험적인 프레임워크입니다.