AI를 무한루프한 경험 공유

Summary ‘RepoMirror’ 팀은 코딩 에이전트를 무한 루프에서 실행하여 여러 코드베이스를 자동으로 포팅하는 실험을 진행했습니다. 이 과정에서 1,000개 이상의 커밋과 6개의 포팅된 코드베이스가 생성되었으며, 간단한 지시로 에이전트가 작업을 수행하도록 했습니다. 프롬프트의 길이가 짧을수록 성능이 향상되었고, 새로운 도구인 RepoMirror를 통해 다양한 소스와 타깃 레포를 설정할 수 있게 되었습니다.

🔗 https://github.com/repomirrorhq/repomirror/blob/main/repomirror.md?ref=ghuntley.com

이 페이지는 ‘RepoMirror’ 팀이 YC Agents 해커톤에서 코딩 에이전트를 무한 루프(while loop)로 돌려 여러 코드베이스를 자동 포팅·개발해 본 실험기를 정리한 문서입니다.

실험 개요

• Claude Code 같은 코딩 에이전트를 while 루프로 헤드리스(비대화형) 실행해 두고, “레포를 포팅하고 유지보수하라”는 단순 프롬프트만 준 뒤 밤새 돌린 실험을 소개합니다.
• 그 결과 약 1,000개 이상의 커밋, 6개의 포팅된 코드베이스, 그리고 이를 자동화하는 작은 도구인 RepoMirror가 나왔다고 설명합니다.

어떻게 돌렸는지

• Geoff Huntley가 제안한 패턴에서 아이디어를 가져와 while :; do cat prompt.md | claude ...; done 형태로 프롬프트를 계속 에이전트에 먹이는 구조를 사용했습니다.
• 프롬프트는 “React 모노레포를 Vue로 포팅하고, 매 파일 수정 후 커밋·푸시하라, TODO와 계획은 특정 디렉터리에 적어라, 테스트는 20% 정도 비중으로 작성하라” 수준의 짧고 단순한 지시로 구성돼 있습니다.github

무엇을 포팅했는지

• 해커톤 스폰서 툴과 연계해 Python 기반 웹 에이전트 프레임워크인 Browser Use를 TypeScript 프로젝트 better-use로 포팅하도록 시켰고, 다음날에는 거의 동작하는 포트 상태까지 도달했다고 서술합니다.github
• 추가로 Vercel AI SDK를 Python 버전(ai-sdk-python)으로 포팅하고, Convex·Dedalus 같은 서비스도 문서의 llms-full.txt만 가지고 재구현(specs-to-code)하는 시도들을 했다고 소개합니다.github

관찰·교훈

• 에이전트는 테스트도 작성하고, 스코프를 크게 벗어나지 않으며, 작업이 어느 정도 완료되면 TODO를 정리하거나 스스로 멈추려는 행동(한 번은 pkill로 자기 프로세스를 죽임)을 보였다고 합니다.
• 프롬프트가 길고 복잡해지면(1,500단어까지 키워봄) 성능이 오히려 떨어지고, 100단어 안팎의 간결한 프롬프트가 더 잘 작동했다는 점을 강조합니다.

RepoMirror 도구

• 여러 소스/타깃 레포를 이런 방식으로 셋업하기 위해 npx repomirror init --source-dir ... --target-dir ... --instructions "예: React→Vue 포팅" 형태의 CLI를 만들었다고 설명합니다.
• init 후에는 .repomirror/ 디렉터리와 prompt.md, sync.sh, ralph.sh가 생기며, npx repomirror sync로 단일 반복, npx repomirror sync-forever로 무한 루프를 돌릴 수 있다고 안내합니다.