TL;DR

planning-with-files는 task_plan.md, findings.md, progress.md의 세 파일을 디스크에 영구 저장해 에이전트의 컨텍스트 손실과 /clear, 크래시 상황에서도 계획과 진행 상태를 복구하는 스킬이다. 각 턴 시작과 훅 트리거 시 파일을 재주입하고 PostToolUse·Stop 훅으로 상태 동기화와 완료 검증을 수행하며 v3에서는 완료 게이트, append-only JSONL 레저, SHA-256 기반 attestation을 도입해 병렬 세션과 무결성을 관리한다. README가 제시한 v2.21.0 평가에서는 파일 패턴 준수율 96.7%를 보고했으며 설치는 SKILL.md 표준을 통해 60개 이상의 에이전트에 걸쳐 이루어진다. 이 접근은 기억 회수를 담당하는 벡터 저장소와는 역할을 분리해 계획의 연속성에 집중하지만, 평가 수치는 파일 패턴 준수에 국한되고 장기적인 목표 달성률은 별도 검증이 필요하다.

핵심 포인트

• 전통적 메모리 도구(벡터 DB 등)와 달리 active execution state를 파일로 관리해 플랜의 단계·의존성·완료 검증을 우선한다. README는 이 접근을 기억 회수용 메모리와 구분하여 '계획 연속성'을 해결하는 것으로 규정했다. 따라서 검색 기반 기억장치와 보완적으로 동작하도록 설계되었다.
• SKILL.md 표준과 다수 IDE용 훅 구현으로 한 번의 설치로 Claude Code, Codex, Cursor, GitHub Copilot 등 60개 이상 런타임에 걸쳐 동일한 동작을 제공한다. README에는 각 IDE별 설치·훅 구성 예시와 IDE별 스크립트 동기화 이력이 상세히 포함되어 있다. 이식성과 런타임 호환성 측면에서 확장성이 차별점으로 드러난다.
• v3에서 도입된 gated 모드와 append-only JSONL 런 레저, SHA 캐시 기반 attestation은 장기·병렬 실행 환경에서 무결성과 차단 정책을 구현한다. README는 gated 모드의 차단 조건과 레저 명령(ledger-append 등)을 기술하며 변경 불가능한 기록과 검증 가능한 완료 상태를 강조했다. 이 메커니즘은 단순 파일 쓰기 이상의 실행 보장 장치를 제공한다.
• 자동으로 task_plan.md, findings.md, progress.md 파일을 생성하고 프로젝트 디렉터리에 지속적으로 기록한다. 설치 후 에이전트는 파일을 읽고 쓰며 진행 상태와 발견 사항을 디스크에 보존한다. 결과적으로 컨텍스트 제한이나 크래시가 발생해도 계획이 유지된다.

벤치마크