parcadei/continuous-claude-v3
Developer tools이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요. 원문 보기
Claude 코드를 위한 컨텍스트 관리. 후크는 원장과 핸드오프를 통해 상태를 유지합니다. MCP 실행은 컨텍스트 오염 없이 가능합니다. 에이전트 오케스트레이션은 독립된 컨텍스트 창을 사용합니다.
개요
Claude 코드를 기반으로 구축된 지속적이고 학습 가능한 다중 에이전트 개발 환경입니다 Claude 코드를 세션 간 맥락을 유지하고, 전문 에이전트를 조율하며, 지능형 코드 분석을 통해 토큰 낭비를 제거하는 지속적인 학습 시스템으로 전환합니다. Claude Code는 : 맥락이 채워지면 대화를 압축하여 세션 중 내린 미묘한 이해와 결정들을 잃게 됩니다. 학습 내용을 자동으로 추출한 후, 완전한 맥락으로 새롭게 시작하세요. 이름은 말장난입니다. 클로드는 세션마다 상태를 유지하기 때문입니다. 각 세션이 시스템을 더 똑똑하게 만들기 때문입니다—학습은 복리처럼 누적됩니다. 우리는 플러그인의 과장에 저항합니다. 추가하는 모든 MCP, 구독, 도구는 개선을 약속하지만, 충돌로 인해 문맥, 도구, 프롬프트가 깨질 위험이 있습니다. - — 필수 유료 서비스가 없음. 퍼플렉시티와 NIA는 선택 사항이며, 토큰당 고가치 시스템입니다. - — 플러그인 수집보다 엣지 케이스를 더 잘 처리하는 학습 시스템.
개요(AI 번역)
Claude 코드를 기반으로 구축된 지속적이고 학습적인 다중 에이전트 개발 환경
Continuous Claude는 Claude 코드를 세션 간 컨텍스트를 유지하고, 전문 에이전트를 조율하며, 지능형 코드 분석을 통해 토큰 낭비를 제거하는 지속적인 학습 시스템으로 전환합니다.
목차
- 왜 연속적인 클로드인가요?
- 설계 원칙
- 클로드와 대화하는 방법
- 퀵 스타트
- 건축
- 핵심 시스템
- 기술 (109)
- 에이전트 (32명)
- 훅스 (30)
- 요약: 코드 분석
- 메모리 시스템
- 연속성 시스템
- 수학 시스템
- 워크플로우
- 설치
- 업데이트
- 구성
- 기여
- 면허
왜 연속적인 클로드인가요?
클로드 코드에는 압축 문제가 있습니다: 문맥이 채워지면 시스템이 대화를 압축하여 세션 중에 내린 미묘한 이해와 결정들을 잃게 됩니다.
**연속 클로드는 다음과 같이 해결합니다:
| 문제 | 해결책 |
|---|---|
| 컴팩션에서의 컨텍스트 손실 | YAML 핸드오프 - 더 효율적인 토큰 전송 |
| 매 세션 새롭게 시작함 | 메모리 시스템 회상 + 데몬이 학습 내용을 자동 추출함 |
| 전체 파일을 읽으면 토큰이 소모됨 | 5계층 코드 분석 + 의미 지수 |
이 페이지는 AI로 자동 번역되었습니다. 기술적인 세부 사항은 원문을 확인하세요.
README
원문 README의 일부입니다. 원문 보기.
Continuous Claude
A persistent, learning, multi-agent development environment built on Claude Code
Continuous Claude transforms Claude Code into a continuously learning system that maintains context across sessions, orchestrates specialized agents, and eliminates wasting tokens through intelligent code analysis.
Table of Contents
- Why Continuous Claude?
- Design Principles
- How to Talk to Claude
- Quick Start
- Architecture
- Core Systems
- Workflows
- Installation
- Updating
- Configuration
- Contributing
- License
Why Continuous Claude?
Claude Code has a compaction problem: when context fills up, the system compacts your conversation, losing nuanced understanding and decisions made during the session.
Continuous Claude solves this with:
| Problem | Solution |
|---|---|
| Context loss on compaction | YAML handoffs - more token-efficient transfer |
| Starting fresh each session | Memory system recalls + daemon auto-extracts learnings |
| Reading entire files burns tokens | 5-layer code analysis + semantic index |
| Complex tasks need coordination | Meta-skills orchestrate agent workflows |
| Repeating workflows manually | 109 skills with natural language triggers |
The mantra: Compound, don’t compact. Extract learnings automatically, then start fresh with full context.
Why “Continuous”? Why “Compounding”?
The name is a pun. Continuous because Claude maintains state across sessions. Compounding because each session makes the system smarter—learnings accumulate like compound interest.
Design Principles
An agent is five things: Prompt + Tools + Context + Memory + Model.
| Component | What We Optimize |
|---|---|
| Prompt | Skills inject relevant context; hooks add system reminders |
| Tools | TLDR reduces tokens; agents parallelize work |
| Context | Not just what Claude knows, but how it’s provided |
| Memory | Daemon extracts learnings; recall surfaces them |
| Model | Becomes swappable when the other four are solid |
Anti-Complexity
설치
This server does not publish a one-line install command.
Open the repository installation guide MCP 초보자라면? mcpskill.org 가이드부터 시작하세요 →