evidentloop/sopify

AI 코딩 호스트(Claude, Codex 등)에 설치하는 개발 프로토콜 레이어 — 계획을 먼저 세우고, 진행 상황을 .sopify/ 폴더에 저장해 어느 호스트에서든 이어서 작업할 수 있다

설치형 도구맘대로 써도 됨 · Apache-2.0코딩 보조·CLI 에이전트Python난이도
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중간맛 분석

스택: Python 기반, Claude·Codex·Qoder·Copilot 등 LLM 호스트와 통합. 난이도: 설치는 한 줄 명령어(bash/PowerShell)이지만 워크플로우를 이해하려면 중급 수준 필요. 바로 쓸 수 있나: 예 — 기존 AI 호스트에 설치만 하면 ~go 명령어로 즉시 사용 가능. 데모: 에 Claude Code에서 분석 → Codex 에서 재개하는 워크플로우 다이어그램 포함.

이런 레포예요

이럴 때 쓰면 좋아요

  • 팀의 여러 멤버가 서로 다른 AI 호스트(Claude vs Codex)를 사용할 때, 작업 계획과 진행 상황을 `.sopify/`를 통해 공유하며 이어 진행
  • 복잡한 기능 구현 시 요구사항이 불명확하면 AI가 성급하게 코딩하기 전에 멈추고 계획을 수립·검토하도록 강제
  • 프로젝트의 아키텍처 결정·설계 트레이드오프·검증 기록을 git에 남겨 한 달 뒤에도 '왜 이렇게 했는가'를 재확인

핵심 기능

AI 코딩 전 요구사항 점수 매기고 계획 수립 — 완성도 낮으면 코딩 금지호스트를 바꿔도 `.sopify/`에 저장된 계획·검증 기록으로 자동 재개모든 결정을 프로젝트 파일로 영구 보존 — 채팅 히스토리가 아닌 git 추적 아티팩트

대안 대비 차별점

기존 AI 코딩 도구가 채팅 히스토리에만 의존하는 반면, Sopify는 계획·결정·검증을 `.sopify/` 디렉터리의 git 추적 파일로 저장해서 호스트·팀원·시간이 바뀌어도 정확한 맥락과 감사 추적을 유지한다.

준비물

  • Codex, Claude, Qoder, Copilot 중 하나의 AI 호스트
  • bash 또는 PowerShell 셸

바로 시작하기

  1. 설치 스크립트 다운로드 및 실행
curl -fsSL https://github.com/evidentloop/sopify/releases/latest/download/install.sh | bash -s -- --target codex:en-US
  1. Windows를 사용 중이면 PowerShell로 다음을 실행
iwr https://github.com/evidentloop/sopify/releases/latest/download/install.ps1 -OutFile sopify-install.ps1
.\sopify-install.ps1 --target codex:en-US

  1. 설치 후 AI 호스트에서 ~go 명령어로 관리형 워크플로우 시작

  2. 기존 Sopify 저장소에서 작업 중이면, AI 호스트를 열고 ~go를 입력하면 자동으로 마지막 체크포인트에서 재개됨

  3. (선택) 설정 파일 복사 및 커스터마이징

cp examples/sopify.config.yaml ./sopify.config.yaml
  1. (선택) 다른 저장소를 대상으로 하려면 --workspace <path> 옵션 추가
bash sopify-install.sh --target codex:en-US --workspace /path/to/repo

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활용성 · 따라 만들기 좋은가

베스트 샘플샘플 점수 68/100
  • 관대한 라이선스
  • 테스트 있음
  • 예제 디렉토리
  • 최근 활동
  • AGENTS.md
  • llms.txt
  • 템플릿

🟢 최근 활동 있음 · 2026년 생성

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/plugin marketplace add jakeparkcolde/gitbap-cowork
/plugin install gitbap-cowork@gitbap
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