ponytail

Ponytail은 AI 코딩 에이전트를 위한 스킬, 플러그인, 규칙 세트로, 에이전트가 더 적고 더 단순한 코드를 작성하도록 유도하기 위해 설계되었습니다. 슬로건은 "게으른 시니어 개발자"입니다. 예를 들어 날짜 선택기 같은 것을 위해 래퍼 컴포넌트, 스타일시트, 의존성을 생성하는 대신, 작업에 그것만으로 충분하다면 기존 네이티브 HTML 입력(`<input type="date">`)을 사용하도록 에이전트를 안내합니다. ## 작동 방식 코드를 작성하기 전에 에이전트는 사다리를 따라가며 처음으로 해당되는 단계에서 멈춥니다: 1. 이것이 존재할 필요가 있는가? 아니라면 건너뛴다(YAGNI). 2. 이미 이 코드베이스에 있는가? 재사용하고 다시 작성하지 않는다. 3. 표준 라이브러리가 하는가? 사용한다. 4. 네이티브 플랫폼 기능인가? 사용한다. 5. 설치된 의존성인가? 사용한다. 6. 한 줄인가? 한 줄을 작성한다. 7. 그제서야: 작동하는 최소한을 작성한다. 이 프로젝트는 사다리가 문제를 이해하는 것을 대체하는 것이 아니라 그 이후에 실행된다는 점을 강조합니다. 에이전트는 여전히 코드를 읽고 실제 흐름을 추적해야 합니다. 또한 "게으름"은 "태만"이 아니라고 강조합니다. 검증, 오류 처리, 보안, 접근성은 결코 희생되지 않습니다. ## 벤치마크 주장 README는 실제 FastAPI + React 템플릿을 편집하는 헤드리스 Claude Code 세션을 사용한 에이전트 벤치마크를 보고하며, 열두 개의 기능 작업에 걸친 git diff로 점수를 매겼습니다(Haiku 4.5, n=4). Ponytail이 LOC를 약 54% 줄였고(과잉 구축 사례에서는 최대 94%), 토큰, 비용, 시간도 줄이면서 안전성 계층에서는 100%를 유지했다고 주장합니다. 또한 80-94% 더 적은 코드를 보여주는 이전 단일 실행 수치도 포함하며, 그 격차의 일부는 대화형 기준선 아티팩트에서 비롯되었다는 주의를 덧붙입니다. 이 프로젝트는 수치를 유일한 증거로 제시하기보다 전체 설명과 재현 지침으로 연결합니다. ## 설치 및 지원 Ponytail은 다음을 포함한 다양한 AI 코딩 호스트에 플러그인 또는 규칙 세트로 설치됩니다: - 플러그인 마켓플레이스 명령을 통한 Claude Code 및 Codex - 플러그인 설치를 통한 GitHub Copilot CLI - 확장 설치를 통한 Gemini CLI 및 Antigravity CLI - `opencode.json`의 플러그인 항목을 통한 OpenCode - 자체 패키지 메커니즘을 통한 Pi, Hermes Agent, Devin CLI, OpenClaw, Grok Build, Qoder - `AGENTS.md` 또는 관련 규칙 디렉터리 같은 규칙 파일을 복사하는 방식의 Cursor, Windsurf, Cline, Kiro, Zed, CodeWhale, Swival 등 공유 `hooks/` 및 `skills/` 디렉터리와 에이전트별 어댑터를 갖춘 단일 저장소로 제공됩니다. ## 명령 스킬을 지원하는 호스트는 몇 가지 슬래시 명령을 노출합니다: - `/ponytail [lite | full | ultra | off]` - 강도를 설정하거나 끕니다 - `/ponytail-review` - 현재 diff를 과잉 엔지니어링 관점에서 검토하고 삭제 목록을 반환합니다 - `/ponytail-audit` - 전체 저장소를 과잉 엔지니어링 관점에서 감사합니다 - `/ponytail-debt` - 지연된 "ponytail:" 단축을 원장으로 수집합니다 - `/ponytail-gain` - 벤치마크에서 측정된 영향을 보여줍니다 - `/ponytail-help` - 빠른 참조 레벨은 세션별로, `PONYTAIL_SUBAGENT_MATCHER` 환경 변수를 통한 서브에이전트별로, 또는 `PONYTAIL_DEFAULT_MODE` 환경 변수나 작은 구성 파일을 통한 기본값으로 제어할 수 있습니다. ## 개발 저장소에는 모든 에이전트 사본에서 압축된 규칙 텍스트를 동기화 유지하는 스크립트(`node scripts/check-rule-copies.js`), OpenClaw 스킬 패키지 생성, ClawHub에 스킬 게시, 정확성 벤치마크 실행(이메일 및 CSV 검사에 Python 사용)이 포함되어 있습니다. ## 라이선스 MIT.