# Claude Code Superpowers vs 아누 시스템 심층 비교분석

**작업 ID**: task-328.1
**작성일**: 2026-03-06
**작성자**: 오딘 (Odin), 개발2팀장
**팀원 기여**: 토르(Superpowers 리서치), 프레이야(아누 시스템 분석)

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## 1. 아키텍처 비교

### Superpowers 아키텍처
- **구조**: 단일 Claude Code 인스턴스 + 내부 서브에이전트 (Task tool)
- **스킬 시스템**: `skills/<name>/SKILL.md` 마크다운 파일. SessionStart 훅으로 `using-superpowers` 메타-스킬 주입
- **스킬 발견 3단계 우선순위**: (1) `.claude/skills/` 프로젝트 오버라이드 → (2) `~/.claude/skills/` 사용자 → (3) 플러그인 `skills/` 기본
- **서브에이전트**: Claude Code 네이티브 Task tool 사용. Implementer/Spec-Reviewer/Code-Quality-Reviewer 3종
- **병렬 실행**: `dispatching-parallel-agents` 스킬로 독립 도메인에서만 병렬 Task 호출
- **모델**: Claude 단일 모델 (어떤 버전이든)
- **설치**: `plugin.json` 기반 마켓플레이스 등재, `hooks.json`으로 SessionStart 동기 훅 연동

### 아누 시스템 아키텍처
- **구조**: 멀티봇(4개 독립 Telegram 봇) + 팀 내 서브에이전트(Task tool) 2-레이어
- **봇 간 통신**: `cokacdir --cron`으로 독립 세션 비동기 예약 실행. 아누 컨텍스트 점유 없음
- **멀티모델**: Opus×3(오케스트레이터/팀장) + Sonnet×10(실무/횡단) + Haiku×3(테스터) + GLM-5×3(3팀) + Gemini×1(디자인) = 총 20명
- **스킬 시스템**: `.claude/skills/` 19개 스킬 + hooks 4종(UserPromptSubmit, PostToolUse, stop-qc-reminder, pre-tool-use)
- **상태 관리**: 파일 기반 (.done 프로토콜, task-timers.json, pipeline-status.json, member-status.json)
- **통신 인프라**: Telegram 봇 + cokacdir CLI 프레임워크

### 장단점 비교

**Superpowers 아키텍처 장점**:
- 설치가 극도로 간편 (플러그인 1줄 설치)
- 단일 프로세스 내 실행으로 지연 최소화
- Claude Code 네이티브 기능만 사용하여 이식성 높음
- 언어/프레임워크 무관

**Superpowers 아키텍처 약점**:
- 단일 모델 제약 (Gemini/GLM 등 세컨드 오피니언 없음)
- 단일 세션 컨텍스트 한계 (긴 작업 시 컨텍스트 포화)
- 조직 수준 오케스트레이션 불가 (개인 개발자 도구 수준)

**아누 시스템 아키텍처 장점**:
- 멀티봇으로 컨텍스트 격리. 아누(오케스트레이터)의 컨텍스트가 개발 작업으로 오염되지 않음
- 멀티모델로 관점 다양성 확보 (Gemini 세컨드 오피니언, GLM 비용 최적화)
- 20명 규모 조직 시뮬레이션으로 대규모 프로젝트 병렬 처리 가능
- 파일 기반 상태 관리로 세션 독립성. 어디서든 이어갈 수 있음 (스테이트리스 원칙)

**아누 시스템 아키텍처 약점**:
- 설치/설정 복잡도 높음 (봇 4개 + 환경변수 + hooks + 다수 인프라 스크립트)
- Telegram + cokacdir 의존성 (범용 이식성 낮음)
- 봇 간 통신 지연 (cron 예약 → 세션 생성 → 실행까지 최소 10초)

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## 2. 워크플로우 비교 (단계별 매핑)

### Superpowers 7단계 vs 아누 워크플로우

| Superpowers 단계 | 아누 시스템 대응 | 유사점 | 차이점 |
|:---|:---|:---|:---|
| **1. Socratic Brainstorming** | 에이전트 미팅 + Annotation Cycle | 코딩 전 설계 강제 | 아누: 다수 페르소나 참여 + DA(Devil's Advocate) 필수 / SP: 단일 에이전트 소크라테스식 질문 |
| **2. Git Worktrees** | (해당 없음) | — | 아누는 git worktree 격리 미사용. 대신 팀별 디렉토리 격리 + 프로젝트별 독립 저장소 |
| **3. Detailed Planning** | 3문서 시스템 + 작업 레벨 판정 | 계획 선행 원칙 | 아누: Lv.1~4 단계별 차등 계획 깊이 / SP: 일률적 2~5분 마이크로태스크 분해 |
| **4. Subagent Development** | Task tool 코워크 + dispatch.py 위임 | 서브에이전트 활용 | 아누: 2-레이어(봇 간 + 팀 내), 역할 특화(백엔드/프론트/UX/테스터) / SP: 기능별(Implementer/Reviewer) |
| **5. TDD** | QC 파이프라인 (qc_verify.py) | 품질 검증 강제 | 아누: 8개 verifier 파이프라인 + 마아트 독립 검증 / SP: RED-GREEN-REFACTOR 사이클 강제, 코드 삭제 메커니즘 |
| **6. Code Review** | 셀프 QC + 마아트 + 로키 3단계 | 코드 리뷰 자동화 | 아누: 위험도별 분기(normal/critical/security) / SP: 스펙 준수 + 코드 품질 2단계 고정 |
| **7. Branch Completion** | .done 프로토콜 + task-timer end | 완료 처리 | 아누: 파일 기반 이벤트 + 아누 자동 보고 / SP: PR/머지/워크트리 정리 선택 |

### 우위 분석

**Superpowers 우위 단계**:
- **2. Git Worktrees**: 아누에 없는 고유 기능. 코드 격리 + 안전한 실험 환경 제공
- **5. TDD 강제**: RED-GREEN-REFACTOR를 코드 수준에서 강제. 테스트 없으면 코드 삭제하는 극단적 메커니즘

**아누 시스템 우위 단계**:
- **1. 기획/설계**: 다수 페르소나 + DA + 만장일치(Lv.4) = 훨씬 정교한 의사결정
- **3. 계획**: 작업 복잡도별 차등 계획은 비용 효율적 (단순 수정에 과잉 계획 방지)
- **4. 개발**: 2-레이어 서브에이전트 + 멀티모델 = 더 넓은 실행 역량
- **6. 리뷰**: 3단계 위험도별 분기 + 독립 조직(마아트/로키) = 더 깊은 검증

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## 3. 품질 보증 비교

### Superpowers QA

- **TDD 강제**: `test-driven-development` 스킬이 RED-GREEN-REFACTOR 사이클 강제
- **코드 삭제**: 테스트 없이 작성된 코드는 삭제 후 재작성 지시
- **2단계 리뷰**: Spec-Reviewer (계획 준수) + Code-Quality-Reviewer (아키텍처/보안/성능)
- **Fresh 서브에이전트**: 이전 맥락 없는 독립 에이전트로 편향 없는 리뷰
- **검증 결과**: 85~95% 테스트 커버리지 달성 주장
- **단점**: 보안 전문 검증 부재, 런타임 검증 없음, 데이터 계약 검증 없음

### 아누 시스템 QA

- **셀프 QC (System 2 Forcing)**: 5가지 의도적 사고 전환 질문 (anu-guide.md 3.4)
- **데이터 계약 체크리스트**: Pydantic ↔ JSON Schema ↔ Zod 3자 동기화 (QC-RULES.md 1-B)
- **자동 검증 (qc_verify.py)**: 8개 verifier (api_health, file_check, data_integrity, test_runner, schema_contract(SC-1~SC-8), pyright_check, style_check, scope_check)
- **마아트 독립 검증** (critical 이상): "개발자 보고를 절대 신뢰하지 않음. 직접 재실행"
- **로키 보안 감사** (security): OWASP Top 10 + 의존성 취약점 스캔 + 스키마 무결성 해시
- **런타임 검증**: curl API 응답, 데이터 정합성, 프로세스 상태 확인
- **검증 결과**: task-timers.json ↔ .done 교차 검증으로 데이터 정합성 보장
- **단점**: TDD(테스트 먼저) 강제 메커니즘 부재, 테스트 커버리지 정량 측정 부재(verifier에 미포함)

### 비교 판정

**품질 보증 폭**에서는 아누 시스템이 우위:
- 8개 verifier vs 단일 TDD 사이클
- 3단계 위험도별 분기 (normal/critical/security)
- 조직적 교차 검증 (마아트/로키 독립 조직)
- 데이터 계약 + 런타임 + 보안까지 포괄

**코딩 단계 품질 강제**에서는 Superpowers 우위:
- TDD RED-GREEN-REFACTOR를 코드 수준에서 강제
- 테스트 없는 코드 삭제라는 극단적 수단
- 개발 과정 자체에 품질이 내장 (quality built-in)

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## 4. 팀/에이전트 구조 비교

### Superpowers 에이전트 구조

- **Controller 패턴**: 메인 에이전트가 태스크별 3종 서브에이전트 순차 파견
  - Implementer: 코드 구현 + TDD
  - Spec-Reviewer: 계획 대비 준수 검증
  - Code-Quality-Reviewer: 아키텍처/품질/표준 검증
- **병렬 에이전트**: `dispatching-parallel-agents` 스킬로 독립 도메인 병렬 실행
- **확장성**: 커스텀 스킬 SKILL.md로 자유롭게 확장 가능
- **한계**: 모든 에이전트가 동일 모델, 역할 고정(구현/리뷰 2분법)

### 아누 시스템 에이전트 구조

- **매트릭스 조직 (20명)**:
  - 수직조직(CC): 개발1팀/2팀/3팀 + 레드팀 = 4개 팀
  - 횡단조직(CR): QC센터(마아트) + DevOps(야누스) + 디자인(비너스) + Finance(계획)
  - 각 팀: 팀장(Opus/Sonnet) + 백엔드 + 프론트엔드 + UX/UI + 테스터 = 5명
- **역할 특화**: 각 팀원이 고유한 페르소나/전문성 보유 (예: 토르=비동기/WebSocket, 프레이야=인터랙션, 헤임달=보안 QA)
- **모델 계층화**: 의사결정=Opus, 코딩=Sonnet, 테스트=Haiku, 대안관점=Gemini
- **확장성**: 새 팀원/팀 추가 시 organization-structure.json + team_prompts.py 수정

### 비교 판정

**유연성**: 아누 > Superpowers
- 아누는 팀/역할을 자유롭게 재구성 가능
- Superpowers는 기능별 3분법(구현/스펙리뷰/품질리뷰) 고정

**비용 효율**: 아누 > Superpowers
- 아누는 모델 계층화로 단순 작업에 Haiku, 복잡한 작업에 Opus 적용
- Superpowers는 모든 서브에이전트가 동일 모델

**설정 복잡도**: Superpowers ≫ 아누
- Superpowers: 플러그인 1줄 설치
- 아누: 봇 4개 + hooks + dispatch.py + organization-structure.json + 다수 인프라

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## 5. 기획/설계 프로세스 비교

### Superpowers 기획 프로세스

- **brainstorming** 스킬: 질문을 한 번에 하나씩 제시, 2~3가지 접근법 trade-off 제안
- **writing-plans** 스킬: 2~5분 마이크로태스크 분해, TDD 흐름 포함
- 설계 결과를 `docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md`로 저장/커밋
- **단일 에이전트**: 한 명이 질문하고 한 명이 답하는 1:1 구조

### 아누 시스템 기획 프로세스

- **작업 레벨 시스템 (Lv.1~4)**: 복잡도에 따라 계획 깊이를 차등 적용
  - Lv.1: 파일/라인 특정만으로 충분 → 즉시 위임
  - Lv.2: 구현 방안 설계 ("무엇을/어떻게/어디서")
  - Lv.3: 에이전트 미팅 필수 + Devil's Advocate
  - Lv.4: 3문서 + 만장일치 + 핵미사일 발사코드
- **에이전트 미팅**: 다수 페르소나(백엔드/UX/QA 등) 소집 → 다양한 관점 수집
- **Devil's Advocate**: Lv.3+ 필수, 매 사이클 순환 지정, 3대 질문(실패 시나리오/후회 이유/더 단순한 대안)
- **환각 방지 게이트**: "계획서의 모든 결정은 근거(코드 위치, 문서, 테스트 결과)를 인용해야 함"
- **핵미사일 발사코드**: Context Purge + 3문서 Checkpointing + 깨끗한 세션 재시작 + 제이회장님 승인

### 비교 판정: 아누 시스템이 더 정교함

- **차등 적용**: 아누는 복잡도에 따라 기획 깊이를 조절. Superpowers는 모든 작업에 동일 프로세스
- **다자간 검증**: 아누는 다수 페르소나 + DA로 단일 관점 편향 방지. Superpowers는 1:1 소크라테스식
- **인지적 편향 제어**: 핵미사일 발사코드로 컨텍스트 오염 방지. Superpowers에는 동등한 메커니즘 없음
- **근거 기반**: 환각 방지 게이트로 무근거 판단 차단. Superpowers는 이에 대한 명시적 가드레일 없음

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## 6. 우리 시스템에만 있는 기능

### 6.1 멀티모델 세컨드 오피니언 (Venus/Gemini)
- `invoke_venus.py`로 Gemini CLI 직접 호출
- Opus가 막힌 문제에 타 모델 관점 대안 제시
- 디자인 + 코드 리뷰 + 세컨드 오피니언 겸용
- **구현**: `subprocess.run(["gemini", "-p", full_prompt])`, context_files 파라미터로 코드 첨부
- **Superpowers에는 없는 이유**: 단일 Claude 모델 전제, 타 엔진 연동 미지원

### 6.2 .done 프로토콜 + task-timer
- 파일 기반 비동기 완료 감지: `memory/events/<task_id>.done`
- 작업 시간 추적: start/end/status/list/cleanup 전체 라이프사이클
- 일일 업무일지 자동 생성: `memory/daily/YYYY-MM-DD.md` (섹션별 분류)
- pipeline-status.json 실시간 파이프라인 상태
- stale 작업 자동 감지 (running 2시간, reserved 30분 초과)
- **구현**: `task-timer.py` 641줄, fcntl 파일 락으로 동시성 제어
- **Superpowers에는 없는 이유**: 단일 세션 내에서 완결되는 구조라 비동기 완료 감지 불필요

### 6.3 대시보드 모니터링
- `dashboard/server.py`: HTTP API + SSE 스트리밍
- 팀별 멤버 상태, 작업 상태, 기술부채, CI 상태 등 8개 API 엔드포인트
- SSE로 파일 변경 감지 후 클라이언트 자동 갱신
- stale 판단 TTL 적용 (팀원 30분, 작업 2시간)
- 인증 시스템 포함 (`auth.py`)

### 6.4 작업 레벨 판정 (Lv.1~4)
- 5가지 판정 질문으로 자동 레벨 결정
- 레벨별 계획 깊이, 미팅 요건, DA 요건 차등 적용
- "어떻게?" 체크리스트 (탐지 방법, 데이터 흐름, 외부 의존성, 엣지케이스, 검증 방법)
- 인포키워드 실패 사례 기반 교훈 반영

### 6.5 한정 위임 + Phase 자동 체이닝
- `dispatch.py --chain <chain_id>`로 체인 연결
- `memory/chains/<chain_id>.json`에 Phase별 진행 상태 자동 기록
- 범위 내 Phase 자율 체이닝 (승인 대기 없음)
- Phase 간 파일 연결 (산출물 경로 전달)

### 6.6 레드팀 (로키)
- security 레벨 작업에 자동 투입
- OWASP Top 10 + 입력값 조작 + 권한 우회 + SQL/XSS 인젝션 시도
- v2.0: 스키마 무결성 해시, 인증/인가 로직 변경 감지, 의존성 취약점 스캔
- 공격자 관점 사고 ("이걸 악용하면?")

### 6.7 Audit Trail
- `post-tool-use.sh`로 Edit/Write/NotebookEdit 시 자동 JSONL 기록
- 기록 필드: ts, bot, member, session, tool, file, cwd
- `memory/logs/audit-trail.jsonl`에 축적
- 포렌식 추적 가능 ("문제 발생 시 수정 이력을 역추적하여 원인 규명")

### 6.8 봇 활동 상태 실시간 추적
- `user-prompt-submit.sh`: 봇 시작 시 `bot-activity.json`에 processing 상태 기록
- `post-tool-use.sh`: Task tool 완료 시 `member-status.json`에 idle 상태 기록
- 20명 전원의 현재 상태(processing/idle) 실시간 추적

### 6.9 System 2 Forcing
- 체크리스트가 아닌 의도적 사고 전환 질문 설계
- "이 변경이 다른 파일에 영향을 미치는가?"
- "이 로직의 엣지 케이스는 무엇인가?"
- AI를 자동적 사고(System 1)에서 의도적 사고(System 2)로 전환

### 6.10 이벤트 큐 + 미이행 약속 추적
- `user-prompt-submit.sh`에서 event-queue.py, pending_actions.py 자동 체크
- 미처리 이벤트 대기 건수 알림
- 미이행 약속 자동 경고

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## 7. Superpowers에만 있는 기능 (도입 검토)

### 7.1 TDD 강제 (테스트 없으면 코드 삭제)
- **구현**: `test-driven-development` 스킬이 RED-GREEN-REFACTOR 사이클 강제
- **메커니즘**: 테스트 없이 코드 작성 시 "delete the code and start over" 지시
- **효과**: 85~95% 테스트 커버리지 달성
- **도입 검토**: 현재 아누 QC 파이프라인에 `test_runner` verifier는 있지만 "테스트 먼저" 강제 메커니즘은 없음. TDD 스킬 도입 시 코딩 단계에서의 품질이 크게 향상될 것으로 예상

### 7.2 Git Worktree 격리
- **구현**: `using-git-worktrees` 스킬, `.worktrees/<feature-name>` 디렉토리
- **효과**: 실험적 변경이 메인 브랜치에 영향 없음. 안전한 롤백
- **도입 검토**: 아누는 현재 프로젝트별 독립 git repo로 격리하지만, 기능 브랜치 수준 격리는 없음. 단, 멀티봇 세션 격리가 이미 일부 대체 역할을 함

### 7.3 2~5분 마이크로태스크 분해
- **구현**: `writing-plans` 스킬, 각 태스크에 파일/단계/테스트/커밋 명령 포함
- **효과**: 세분화된 체크포인트로 진행 상황 가시성 향상
- **도입 검토**: 아누의 Phase 분리 원칙과 보완적. Phase 내부를 마이크로태스크로 더 세분화하면 팀원(서브에이전트) 작업 할당이 더 정밀해질 수 있음

### 7.4 커스텀 스킬 마켓플레이스
- **구현**: `writing-skills` 스킬 + SKILL.md 포맷 + 3단계 발견 우선순위
- **효과**: 커뮤니티 스킬 공유 + 프로젝트별 커스터마이징
- **도입 검토**: 아누 스킬 시스템도 `.claude/skills/`에 19개 스킬 보유. 포맷과 발견 메커니즘은 이미 유사하지만, 외부 공유/마켓플레이스 연동은 없음

### 7.5 동기 SessionStart 부트스트랩
- **구현**: `hooks.json`에서 `async: false` 설정, 세션 시작 시 메타-스킬 강제 주입
- **효과**: 에이전트 첫 응답 전 모든 스킬 컨텍스트가 보장됨
- **도입 검토**: 아누의 `user-prompt-submit.sh`도 유사한 역할을 하지만, 봇별 분기 + .done 체크 등 추가 로직이 포함되어 있어 이미 더 고도화된 상태

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## 8. 종합 평가 + 도입 제안

### 8.1 아누 시스템 강점 (Superpowers 대비)

1. **멀티모델 다양성**: 5개 모델/3개 엔진으로 관점 다양성과 비용 최적화 동시 달성. Superpowers의 단일 모델 한계를 근본적으로 초월
2. **조직 수준 오케스트레이션**: 20명 매트릭스 조직으로 대규모 프로젝트 병렬 처리. Superpowers는 개인 개발자 도구 수준
3. **위험도별 차등 QA**: normal/critical/security 3단계 분기 + 독립 QC 조직(마아트) + 보안 전문 조직(로키). Superpowers는 일률적 리뷰
4. **기획 정교성**: 작업 레벨 판정 + DA + 핵미사일 발사코드 + 환각 방지 게이트. Superpowers의 brainstorming은 상대적으로 단순
5. **운영 인프라**: 대시보드, Audit Trail, 일일 업무일지, 이벤트 큐 등 엔터프라이즈급 운영 체계. Superpowers에는 운영 도구 전무
6. **컨텍스트 격리**: 멀티봇 독립 세션으로 오케스트레이터 컨텍스트 보호. Superpowers는 단일 세션 내 서브에이전트라 메인 컨텍스트 소모

### 8.2 아누 시스템 약점 (Superpowers 대비)

1. **TDD 강제 부재**: 코딩 단계에서 "테스트 먼저" 강제 메커니즘이 없음. QC 파이프라인은 사후 검증에 치우침
2. **Git Worktree 격리 미사용**: 기능 브랜치 수준 코드 격리 없음. 실험적 변경의 안전한 롤백이 어려움
3. **설치/설정 복잡도**: Superpowers는 1줄 설치, 아누는 수십 개 파일 + 다수 인프라 스크립트 필요
4. **범용 이식성**: Telegram + cokacdir 프레임워크 종속. Superpowers는 Claude Code만 있으면 어디서든 사용
5. **마이크로태스크 세분화 부족**: Phase 분리는 있지만 Phase 내부의 2~5분 단위 태스크 분해는 체계화 미흡
6. **커뮤니티 생태계 부재**: 오픈소스가 아니며 외부 공유/기여 구조 없음. Superpowers는 72.2k stars + 마켓플레이스

### 8.3 Superpowers에서 가져올 만한 아이디어 TOP 5

#### TOP 1: TDD 강제 스킬 도입
- **효과**: 높음 (코딩 단계 품질 근본 개선)
- **구현 난이도**: 중간
- **제안**: `.claude/skills/tdd-enforcement/SKILL.md` 스킬 생성. DIRECT-WORKFLOW.md에 "코드 작성 전 반드시 테스트 먼저" 규칙 추가. qc_verify.py에 `tdd_check` verifier 추가 (테스트 파일 존재 + 커밋 순서 검증)
- **우선순위**: ★★★★★

#### TOP 2: Git Worktree 격리 도입
- **효과**: 중상 (안전한 실험 + 롤백 용이)
- **구현 난이도**: 낮음
- **제안**: DIRECT-WORKFLOW.md에 기능 브랜치 worktree 생성 → 작업 → 머지/폐기 워크플로우 추가. `using-git-worktrees` 스킬 아누 버전 작성. 단, 멀티봇 환경에서의 worktree 충돌 방지 규칙 필요
- **우선순위**: ★★★★☆

#### TOP 3: 마이크로태스크 분해 체계화
- **효과**: 중간 (서브에이전트 할당 정밀화, 진행 가시성 향상)
- **구현 난이도**: 낮음
- **제안**: 팀장 워크플로우에 "각 서브태스크를 2~5분 단위로 분해, 파일/단계/테스트/커밋 명시" 규칙 추가. 체크리스트와 연동
- **우선순위**: ★★★☆☆

#### TOP 4: 스킬 품질 관리 (TDD for Skills)
- **효과**: 중간 (스킬 신뢰성 향상)
- **구현 난이도**: 중간
- **제안**: 새 스킬 작성 시 "스킬 없이 실패를 먼저 확인 → 스킬 작성 → 성공 확인" TDD 프로세스 도입. Superpowers의 `writing-skills` 스킬 참조
- **우선순위**: ★★★☆☆

#### TOP 5: 서브에이전트 리뷰 2단계 강화
- **효과**: 중간 (서브에이전트 작업 품질 향상)
- **구현 난이도**: 낮음
- **제안**: 현재 팀원(서브에이전트) 결과를 팀장이 직접 검토하는 구조에, Spec-Reviewer + Code-Quality-Reviewer 분리 개념 도입. 팀 내 테스터(Haiku)가 자동으로 결과물 리뷰하는 워크플로우 추가
- **우선순위**: ★★☆☆☆

### 8.4 구현 우선순위 제안

| 순위 | 아이디어 | 효과 | 난이도 | 소요 예상 |
|:---|:---|:---|:---|:---|
| 1 | TDD 강제 스킬 | ★★★★★ | 중간 | Lv.2 작업 |
| 2 | Git Worktree 격리 | ★★★★☆ | 낮음 | Lv.2 작업 |
| 3 | 마이크로태스크 분해 | ★★★☆☆ | 낮음 | Lv.1 작업 |
| 4 | 스킬 TDD 프로세스 | ★★★☆☆ | 중간 | Lv.2 작업 |
| 5 | 서브에이전트 리뷰 분리 | ★★☆☆☆ | 낮음 | Lv.1 작업 |

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## 참조 소스

### Superpowers
- GitHub: [obra/superpowers](https://github.com/obra/superpowers) (MIT, 72.2k stars, v4.3.1)
- Anthropic 공식 마켓플레이스 등재 (2026-01-15)
- 총 설치 수 118,874+
- DeepWiki, Hacker News, DEV.to 커뮤니티 분석

### 아누 시스템
- `memory/specs/anu-guide.md` — 아누 가이드 v1.1
- `memory/specs/work-level-system.md` — 작업 레벨 시스템 v1.0
- `memory/organization-structure.json` — 조직 구조 v2.0
- `dispatch.py` — 위임 디스패처
- `prompts/team_prompts.py` — 프롬프트 생성 모듈
- `teams/shared/QC-RULES.md` — QC 규칙 v2.2
- `memory/task-timer.py` — 작업 타이머
- `.claude/hooks/user-prompt-submit.sh` — UserPromptSubmit 훅
- `.claude/hooks/post-tool-use.sh` — PostToolUse 훅
- `scripts/invoke_venus.py` — Venus/Gemini 연동
- `dashboard/server.py` — 대시보드 서버