Planning with Files: Manus 방식으로 AI 에이전트 컨텍스트 문제 해결하기

• 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