Shrimp Task Manager 연구 모드 출시: AI에 진짜 기술적 연구 능력 부여

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

개발 툴

대상자

• 소프트웨어 개발자, 기술 리더
• 중간~고급 수준 (기술적 결정 과정에 대한 이해 필요)

핵심 요약

• Research Mode는 AI가 "true upstream and downstream thinking"을 수행하도록 설계된 다단계 명령 기반 연구 프로세스
• research_mode → plan_task → analyze_task → reflect_task → split_tasks의 5단계 작업 흐름으로 구성
• 기존 AI와의 차별점: "사전 사실 확인" 기반의 결정 논리 (예: 라라벨 검색 최적화 시 여러 솔루션 비교 분석)

섹션별 세부 요약

1. **연구 모드의 목적**

• * 개발 과정에서 "실행"보다 "연구"가 우선이라는 인식 반영
• * 기존 AI가 "최고 선택지"를 제시하는 방식의 한계 극복
• * "Research Mode"는 다중 선택지 분석과 현실적 trade-off 평가를 목표

2. **연구 프로세스 구성**

• * 1단계: research_mode
• * research_mode 도구로 연구 목표 정의 (예: "Improve Laravel search performance")
• * 2단계: Initial Exploration
• * 웹에서 Laravel Scout, Redis 캐싱, Meilisearch 등 기존 커뮤니티 실천 사례 수집
• * 3단계: Focused Investigation
• * 구체 기술(Scout + Meilisearch, Redis 캐싱)의 구현 방법, 배포 팁, 잠재적 문제점 분석
• * 4단계: 기존 코드와 비교
• * 현재 프로젝트 코드 분석을 통해 문제점 진단 및 적용 가능한 개선 방안 도출
• * 5단계: 결론 생성
• * 구조화된 "Research Report" 생성 (예: 기존 코드 진단, 솔루션 장단점, 구체적 개선 제안)

3. **실제 적용 사례**

• * 라라벨 검색 시스템 개선을 위한 연구 진행
• * 확장성, 성능, 유지보수성을 고려한 다중 솔루션 비교 (Elasticsearch, Algolia 등)
• * Laravel 문서, 커뮤니티 글, 성능 벤치마크 등 다양한 자료 참고
• * 최종 연구 보고서 내용
• 기존 코드 진단 (예: LIKE 쿼리 남용, 캐싱 미사용, 추적 기능 누락)
• 각 솔루션의 장단점 (비용, 성능, 통합 난이도 등)
• 구체적 개선 제안 (예: Scout + Meilisearch 도입, Redis 캐싱 최적화)

4. **연구 보고서 → 실행 과제 전환**

• * plan_task로 결론을 실행 가능한 작업으로 변환
• * analyze_task로 현재 프로젝트 구조 및 제약 조건 분석
• * reflect_task로 작업 세부 사항 조정 및 오류 수정
• * split_tasks로 최종 구조화된 작업 보드 생성
• * 결과: 증거 기반 의사결정이 아닌 임의 체크리스트에서 탈피

결론

• * Research Mode는 "사전 사실 확인" 기반의 결정 논리를 AI에 구현한 기술적 연구 툴
• * MCP Shrimp Task Manager와 Cursor IDE 자동화 환경에서 바로 적용 가능
• * 핵심 팁:
• * 다중 솔루션 비교 시 비용, 성능, 유지보수성 등의 trade-off 분석 필수
• * research_mode → split_tasks의 연계로 구조화된 개선 계획 도출 가능