# task-1284.1 완료 보고서

## SCQA

**S**: MoAI-ADK(모두의AI - Agentic Development Kit)는 Go 기반 단일 바이너리로 24개 에이전트, 389개 스킬, 31개 규칙을 내장한 Claude Code 오케스트레이터 프레임워크다. GitHub에 공개되어 있으며, v2.8.1 / CLAUDE.md v13.1.0 기준으로 분석 대상이다.

**C**: 우리 시스템(아누 + 8팀 + dispatch.py)과 MoAI-ADK는 둘 다 멀티 에이전트 오케스트레이션 시스템이나, 아키텍처 접근법(Go vs Python), 에이전트 구조(24개 4계층 vs 8팀 단일계층), 토큰 관리(Progressive Disclosure vs 인라인 로딩), 품질 관리(TRUST 5 + hooks 자동강제 vs qc_verify.py) 등에서 근본적 차이가 있어 상호 학습 가치가 크다.

**Q**: MoAI-ADK의 아키텍처, 방법론, 코드 구조, 품질 관리에서 우리 시스템에 도입할 수 있는 구체적 인사이트는 무엇인가?

**A**: 6개 분석 항목에서 10개 도입 후보를 식별했다. 즉시 적용 가능 3건(Progressive Disclosure 스킬 로딩, 읽기/쓰기 격리 분리, 검증 haiku 전용화), 중기 검토 2건(TRUST 5 기반 QC 구조화, 에이전트별 모델 매핑), 파일럿 2건(@MX 태그, hooks 자동강제), 장기 참고 3건. 즉시 적용 3건만으로도 토큰 비용 20-30% 절감 예상.

## 작업 내용

### 수행 절차
1. GitHub 리포(modu-ai/moai-adk) 로컬 클론
2. 4명 팀원에게 병렬 분석 위임:
   - 불칸(백엔드): Go 코드 구조, 빌드 시스템, 핵심 패키지 분석
   - 이리스(프론트엔드): 24개 에이전트 전수 분석, 듀얼 모드, worktree 격리
   - 아테나(UX/UI): 방법론, SPEC 워크플로우, Progressive Disclosure, TRUST 5
   - 아르고스(테스터): 211개 테스트 구조, CI/CD, 품질 검증 메커니즘
3. 4개 분석 결과를 통합하여 2개 산출물 작성

### 핵심 발견사항

**아키텍처:**
- 24개 에이전트가 Manager(조율)/Expert(구현)/Builder(메타)/Team(병렬) 4계층으로 조직
- 역할별 모델 차등: opus(설계/보안 3개), sonnet(구현 16개), haiku(검증/git 5개)
- Progressive Disclosure로 스킬 토큰 81% 절감 (Level 1 ~100토큰만 항상 로드)

**방법론:**
- Harness Engineering: "코드 작성자 → 환경 설계자" 패러다임 전환
- DDD+TDD 하이브리드: quality.yaml의 development_mode로 자동 전환
- @MX 태그: fan_in >= 3 함수에 @MX:ANCHOR 필수, AI 에이전트 간 코드 컨텍스트 전달

**품질:**
- TRUST 5 프레임워크: Tested(85%+), Readable, Unified, Secured, Trackable
- LSP 품질 게이트: Run 단계에서 errors=0 강제
- 211개 테스트, 1,118개 t.Parallel(), CI에서 3 OS 매트릭스 × 레이스 디텍터

## 산출물

- `/home/jay/workspace/memory/research/moai-adk-analysis.md` (심층 분석 보고서)
- `/home/jay/workspace/memory/research/moai-adk-application.md` (우리 시스템 적용 제안서)

## 비고
- 리서치 태스크이므로 코드 수정/테스트 없음
- MoAI-ADK 리포 클론은 `/home/jay/.cokacdir/workspace/24EA4FAB/moai-adk/`에 보존
- 팀원 4명 병렬 분석으로 총 소요 토큰 최적화