Superpowers vs ai-rules 비교 분석

| 차원 | **Superpowers** | **ai-rules** | |------|----------------|-------------| | 핵심 목표 | AI 에이전트의 **행동 패턴 교정** (워크플로우 강제) | AI 에이전트의 **규칙 배

분석일: 2026-04-13 대상: obra/superpowers v5.0.7

1. 프로젝트 성격 비교

차원	Superpowers	ai-rules
핵심 목표	AI 에이전트의 행동 패턴 교정 (워크플로우 강제)	AI 에이전트의 규칙 배포 & 거버넌스 (컴플라이언스)
접근법	Skill 중심 — 상황별 행동 가이드	Rule 중심 — 금지/허용 정책 집합
비유	"코치가 옆에서 방법론을 주입"	"법률 체계를 세우고 가드레일을 설치"
배포 형태	Plugin/Marketplace (6개 플랫폼)	내부 sync 스크립트 (YAML 프로파일)
규모	15 skills, 1 agent, hooks	10 core rules, 6 agents, 5 hooks, 15 profiles
라이선스	MIT	Private (OSS 준비 중)

핵심 차이:

복사Superpowers = "어떻게 일하는가" (Process)
ai-rules    = "무엇을 해도 되고 안 되는가" (Policy)

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2. Superpowers 아키텍처

스킬 시스템 (15개)

계획 & 설계:

• brainstorming — 소크라틱 디자인 정제 (의도 탐색 → 접근법 제안 → 설계 제시 → 승인 → 스펙 작성)
• writing-plans — 2-5분 단위 bite-sized 구현 계획 (정확한 파일 경로, 완성 코드 스니펫, 검증 단계 포함)
• writing-skills — 메타 스킬: 스킬 자체를 TDD로 작성

실행 & 협업:

• subagent-driven-development — 태스크당 fresh 서브에이전트 디스패치 + 2단계 리뷰
• executing-plans — 순차 실행 + 사람 체크포인트
• dispatching-parallel-agents — 독립 조사를 병렬 실행

코드 품질:

• test-driven-development — RED-GREEN-REFACTOR 강제
• requesting-code-review / receiving-code-review — 서브에이전트 리뷰 프로토콜
• verification-before-completion — "증거 없이 완료 주장 금지"
• systematic-debugging — 4단계 근본원인 조사 프로세스

Git & 완료:

• using-git-worktrees — 격리 브랜치 안전 체크
• finishing-a-development-branch — 머지/PR 가이드
• using-superpowers — 부트스트랩 스킬 (SessionStart 주입)

멀티 플랫폼 배포

플랫폼	방식	핵심
Claude Code	네이티브 플러그인 (marketplace)	SessionStart hook
Cursor	네이티브 플러그인	camelCase hooks
Codex	symlink + 스킬 디스커버리	~/.agents/skills/
OpenCode	ESM 플러그인	config hook + message transform
Copilot CLI	marketplace + hooks	additionalContext
Gemini CLI	JSON extension	activate_skill tool

핵심 설계 패턴

1. Single Source of Truth: /skills 디렉토리 하나에 모든 스킬
2. SessionStart Bootstrap: using-superpowers 스킬이 세션 시작 시 자동 주입
3. Rationalization Prevention: 각 스킬에 에이전트 변명 방지 테이블 포함
4. SUBAGENT-STOP: 서브에이전트에서는 부트스트랩 스킬 건너뛰기 (컨텍스트 오염 방지)
5. Zero-Dependency: 브라우저 컴패니언 서버가 Node.js 빌트인만 사용

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3. Superpowers가 잘한 것

A. Skill = 실행 가능한 행동 단위

복사ai-rules: "TDD 해야 한다" (규칙으로 선언)
superpowers: "RED → GREEN → REFACTOR 순서대로 하라.
             먼저 실패하는 테스트를 작성하고,
             테스트 통과시키고, 리팩터링하라.
             이 순서 안 지키면 이런 변명이 나올 수 있다 → 이렇게 대응하라"

AI 에이전트는 "해라"보다 "이 순서로 이렇게 해라"에 훨씬 잘 반응한다. 각 스킬의 rationalization prevention table이 에이전트가 빠지기 쉬운 함정을 사전 차단.

B. Subagent-Driven Development 실행 프로토콜

1. Task마다 fresh 서브에이전트 (컨텍스트 오염 방지)
2. Spec compliance review → Code quality review (분리된 2단계 리뷰)
3. 리뷰어에게 세션 히스토리가 아닌 태스크 설명만 전달
4. 전용 프롬프트: implementer-prompt.md, spec-reviewer-prompt.md, code-quality-reviewer-prompt.md

ai-rules도 10-subagent-patterns에서 역할별 서브에이전트를 정의하지만, 실제 실행 프로토콜 세밀도에서 차이가 있음.

C. 스킬 자체를 TDD로 검증 (메타 TDD)

writing-skills 스킬:

• RED: 스킬 없이 서브에이전트 돌려 기본 행동의 문제점 수집
• GREEN: 발견된 문제를 해결하는 스킬 작성
• REFACTOR: 새로운 허점 발견 → 패치

ai-rules는 규칙 자체의 효과를 체계적으로 테스트하는 메커니즘이 없음.

D. 경량 컨텍스트 부트스트랩

• Superpowers: using-superpowers 스킬(인덱스 + 호출법)만 주입, 상세는 필요 시 로드
• ai-rules: CLAUDE.md에 2,500줄+ 전체 규칙을 넣어 컨텍스트 부담 큼

E. Integration Test 인프라

실제 Claude Code 세션 실행 → .jsonl 트랜스크립트 파싱:

• 스킬 호출 여부
• 서브에이전트 디스패치 여부
• 파일 생성, 테스트 통과, 커밋 여부
• 토큰 비용 분석 (서브에이전트별 캐시 히트율)

F. 엄격한 기여 기준

CLAUDE.md 기여 가이드라인:

• "94% PR 거부율" 정책
• 에이전트는 PR 템플릿 전체 읽기, 기존 PR 검색, diff 승인 받기 필수
• 도메인 특화 스킬, 조작된 콘텐츠, 대량 PR, 포크 전용 변경 금지

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4. ai-rules가 잘한 것

강점	설명	Superpowers 대응
R0/R1/R2 가역성 등급	4축 판단 + 확인 문구 재입력	없음
Hook 이중화	Advisory(CLAUDE.md) + Deterministic(hooks)	Advisory 의존도 높음
규칙 충돌 매트릭스	7개 시나리오 + 4문장 tie-breaker	없음 (스킬 우선순위만)
프로젝트별 프로파일	15개 프로젝트에 다른 규칙 조합	One-size-fits-all
세션 관리	SESSION.md HANDOFF + ACTIVE_WORK.md + Daily report	없음
DB 안전 규칙	실제 사고 기반 07-db (2026-04-01 사례)	DB 관련 가드 없음
디자인 시스템	09-design 한국 서비스 UI 패턴, AI 기본값 금지	범위 밖
멀티 도구 adapter	7개 adapter (claude-code, cursor, windsurf, openclaw, plain, governance, tooling)	6개 플랫폼 플러그인
Viewer	Astro 기반 규칙 브라우저 웹앱	없음
거버넌스 프리셋	solo/small-team/saas 프리셋	없음

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5. 보완 제안

[높음] Skill 패턴 도입

현재 .claude/commands/에 2개만 존재. 핵심 워크플로우를 스킬로 승격:

현재 규칙	스킬 후보	기대 효과
04-workflow Plan Mode	planning	진입→분석→계획→승인 프로세스 가이드
04-workflow Failure Protocol	debugging	4단계 진단 프로세스
01-git 커밋 프로세스	commit-review	브랜치 확인→diff→커밋→push 흐름
10-subagent reviewer	code-review	PR 전 리뷰 표준화

[높음] Rationalization Prevention Table 추가

각 규칙에 에이전트가 빠지기 쉬운 함정 명시:

복사## 변명 방지 테이블 (01-git 예시)
| 에이전트 변명 | 현실 | 올바른 행동 |
|-------------|------|-----------|
| "급한 수정이라 main에 바로 커밋" | 급해도 브랜치 생성은 10초 | git checkout -b feature/... |
| "한 줄 수정이라 괜찮을 것" | 한 줄도 hook이 차단함 | feature 브랜치 사용 |
| "이미 커밋했으니 push하면 됨" | push 전 브랜치 재확인 필수 | git branch --show-current |

[중간] 스킬 효과 테스트 프레임워크

메타 TDD 패턴 차용:

1. 규칙 없이 에이전트 돌려 위반 패턴 수집
2. 규칙 적용 후 동일 시나리오 재실행
3. 위반율 비교 → 효과 측정

[중간] SessionStart 컨텍스트 경량화

CLAUDE.md를 인덱스 + 핵심 금지사항으로 줄이고, 상세 규칙은 스킬/커맨드로 분리. Superpowers의 using-superpowers 패턴 참고.

[중간] 2단계 리뷰 프로토콜

agents/base-reviewer.md를 spec compliance + code quality로 분리:

• spec-reviewer — INTENT.md 범위 준수, API 시그니처 일치
• code-reviewer — 코드 품질, 보안, 성능

[낮음] Plugin/Marketplace 배포

OSS 공개 시 Claude Code marketplace 등록 검토. 현재 adapter 구조가 이미 플러그인 배포에 적합.

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6. 결론

관점	Superpowers	ai-rules
행동 교정	A+ (스킬 기반 프로세스 강제)	B (규칙 선언만)
거버넌스	C (없음)	A+ (가역성, 충돌 매트릭스, hook)
프로젝트 적응	C (one-size-fits-all)	A (프로파일 기반)
테스트 가능성	A (integration test 인프라)	D (없음)
컨텍스트 효율	A (경량 부트스트랩)	C (2,500줄+ 전체 주입)
플랫폼 배포	A (marketplace)	B+ (sync 기반)

가장 큰 보완 기회: 규칙(Policy)을 프로세스(Skill)로 변환하면 양쪽 강점을 합칠 수 있음.