플레이북이란 배포, 번역 실행, 주간 보고서 작성과 같은 절차를 한 번만 작성해 두면, 어떤 프로젝트에서든, 어떤 기기에서든 모든 에이전트에 의해 매번 동일한 방식으로 실행되는 것입니다. 노트는 한 세션에서 다음 세션으로 정보를 전달하는 역할을 합니다. 그리고 아틀라스는 플레이북이 가능하게 하는 것으로, 에이전트가 코드와 실제 시스템을 바탕으로 전체 시스템의 지도를 그려내며, 이후의 모든 세션은 이 지도로 시작합니다.
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플레이북은 단순한 마크다운 형식입니다. 각 단계를 나타내는 제목들, 명령어들을 담은 코드 블록들, 그리고 작업이 성공했는지 확인하기 위해 나중에 읽어야 할 내용들이 포함됩니다. 이 플레이북은 특정 프로젝트가 아닌 전체 계정에 저장됩니다. 즉, 각 프로젝트는 별도로 유지되지만, 절차들은 공유됩니다. 어떤 에이전트든 이 플레이북을 가져와서 자신의 하네스에서 실행할 수 있습니다. “이것을 플레이북으로 저장해 줘”라고 하면 플레이북이 됩니다. “deploy 플레이북을 사용해 줘”라고 하면 해당 작업이 실행됩니다. 보통은 그런 명령을 입력할 필요조차 없습니다. 플레이북과 일치하는 표현이 담긴 프롬프트가 입력되면, 에이전트가 답변을 시작하기 전에 그 플레이북이 자동으로 전달됩니다.
큐레이팅된 기록들은 현재의 진실을 담고 있으며, 상황이 변함에 따라 정리됩니다. 플레이북에는 어떻게 하는지가 담겨 있으며, 아무도 그 절차를 정리하지 않습니다. 배포에 관해 작성한 md 파일은 배선이 바뀌는 순간부터 낡았고, 아무도 그 파일을 다시 열지 않았습니다. 반면 플레이북은 실행될 때마다 해당 작업을 수행할 에이전트에 의해 열립니다. 찾는 데 일주일이 걸린 레시피도 처음 발견된 그대로 유지됩니다.
한 프로젝트에 5명의 에이전트가 있든, 5대의 기기에 1명의 에이전트가 있든, 배포는 동일한 배포입니다. 한 번 실행 과정에서 배운 내용은, 그 이후 모든 실행에서 알게 됩니다.
단계, 정확한 명령어, 실행 후 확인할 사항, 지난번에 무엇이 언제 잘못되었는지. 에이전트는 같은 세션에서 실행하며 배운 내용을 추가합니다.
세션이 중단된 지점, 현재 라이브 상태인 것, 다음에 할 일 — 에이전트가 작성하여 프로젝트별로 보관하며, 최근 5개는 항상 손에 닿는 곳에 있습니다. 다음 세션은 이것으로 시작됩니다. PC를 켜고 "계속해"라고 말하면 이어서 진행됩니다.
아틀라스는 에이전트에게 프로젝트를 어떻게 지도로 그릴지 가르쳐주는 플레이북입니다. 그리고 그려진 지도 자체도 또 다른 플레이북이 되므로, 모든 세션에서 이 지도를 열어볼 수 있습니다. 각 프로젝트당 하나의 루트 지도가 존재하며, 그 안에는 상자들, 연결선들과 그 위를 오가는 것들, 저장소들, 그리고 플레이트 목록이 포함됩니다. 4개에서 8개의 플레이트가 있으며, 시스템의 각 평면당 하나씩이고, 해당 플레이트 안에는 그에 속한 절차들이 들어 있습니다. 에이전트는 코드와 실제 시스템을 읽고, 지도에 한 줄을 적기 전에 모든 연결선을 검증합니다.
<what>에 대해 <date>에 검증됨이라는 한 줄이 있으며, 읽는 사람은 그 범위까지만 지도를 신뢰합니다.my-app-map — verified 2026-09-04 against commit a1b2c3d and the live containers
browser ──(requests, session cookie)──▶ api ──(SQL)──▶ postgres
│
└──(jobs)──▶ worker ──(files)──▶ object store
Wires: the browser never talks to the worker; the worker never reads a cookie.
Stores: postgres (users, orders — never card numbers) · object store (uploads).
Plates: my-app-map-api · my-app-map-worker · my-app-map-data · my-app-map-ops
Procedures: deploy → my-app-map-ops, deploy · restore → my-app-map-data, restore
아틀라스 방법은 여러분의 기억과 함께 제공됩니다. 첫 세션부터 여러분의 플레이북에 포함되어 있죠. 프로젝트를 매핑하는 것은 단 한 문장이면 충분하며, 맵의 마지막 단계를 통해 향후 모든 세션이 그 맵이 존재한다는 사실을 알게 됩니다.
atlas, plan 및 prospectus는 두 에디션 모두 첫 세션부터 여러분의 플레이북에 포함되어 있습니다. 이들은 여러분의 소유이며, 수정하면 수정한 그대로 유지됩니다. 프로젝트에 아직 이것들이 없을 때 에이전트가 이들을 제안해 줍니다.
프로젝트에서 에이전트에게 playbook atlas를 사용해 이 프로젝트의 지도를 작성해라고 말하세요. 에이전트는 코드와 실제 시스템을 읽고 모든 연결선을 검증한 뒤, 루트 맵과 그 플레이트들을 작성합니다.
방법의 마지막 단계는 프로젝트를 위한 규칙을 저장합니다: 지도가 어디에 있는지, 연결선을 변경하기 전에 읽을 것, 같은 세션에서 업데이트할 것. 이후 모든 세션은 지도가 있음을 알고 시작됩니다.
플레이북, 노트, 지도책은 무료 플랜을 포함한 모든 플랜에 포함되어 있습니다. 무료로 시작하기
아틀라스에는 프로젝트가 어떻게 작동하는지가 나와 있습니다. 플랜에는 그 프로젝트로 무엇을 하고자 했는지가 적혀 있습니다. 각 프로젝트마다 하나의 플레이북이 있으며, 네 개의 섹션으로 구성되어 있습니다. 또한 정직함을 유지하는 규칙이 하나 있는데, 바로 ‘완료되면 사라진다’는 것입니다. 첫 줄들은 매 세션 시작 시 노트 옆에 표시되므로, 다음 세션에서는 가장 위에 있는 항목부터 이어갑니다.
my-app-plan — walked 2026-09-10 by the Tuesday session ## Decided 2026-08-14 · you · Postgres, not SQLite — two writers, one box 2026-09-02 · you · ship the importer before the dashboard — nobody can try it empty ## Next 1. Importer accepts CSV with a header row. Finished: a real customer file lands. 2. Retry the webhook on 5xx. Finished: one blip stops costing a record. 3. Dashboard: one chart, last 30 days. Finished: it answers "is it working". ## Parked 2026-08-30 · a public status page — nothing to show yet ## Open with your user 2026-09-08 · free tier: how many rows before it asks for money
플랜 방법은 아틀라스처럼 여러분의 기억과 함께 제공됩니다. 어떤 프로젝트든 하나를 가질 수 있습니다.
plan은 첫 세션부터 모든 기억과 함께 제공됩니다. 수정하면 수정한 그대로 여러분의 것이 됩니다.
프로젝트에서 에이전트에게 playbook plan을 사용해 이 프로젝트의 플랜을 작성해 줘라고 말하세요. 이미 시행 중인 결정 사항으로 'Decided'를, 메모와 레저로 'Next'를 채웁니다.
플랜의 첫 'Next' 줄들은 메모 옆, 세션 브리프와 함께 도착합니다. 세션은 자신의 목적을 알고 시작됩니다.
내 목소리를 학습하는 로컬 음성 인식. 영구 라이선스. 당사의 플래그십 제품.
유료 · 플래그십
에이전트를 위한 메모리 — 레코드, 규칙, 전체 히스토리, 그리고 의사 결정 그래프가 세션이 시작될 때 이미 준비되어 있습니다. 묻기 전에 먼저 답합니다.
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인쇄 가능한 디지털 모델입니다. GLB와 OBJ가 포함되어 있습니다. 평생 접근이 가능합니다.
유료 · 디지털 카탈로그
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소프트웨어와 AI 도구에 대한 짧은 비디오 리뷰: 카메라 앞에서 직접 사용해 보고, 누구도 살 수 없는 결론을 제시합니다.
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AI 코딩 에이전트, MCP 서버, 로컬 AI 및 Linux를 위한 엄선된 GitHub 목록들입니다. 각 항목에는 출처 링크가 함께 제공됩니다.
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부정적 큐레이션: 시간을 낭비하는 관행과 도구들, 순위별로 정리됨. 영수증 제출 필요.
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우리는 누구인가, 왜 프라이버시를 최우선으로 하는 AI를 만드는가, 그리고 우리가 하지 않을 일은 무엇인가.