Hatchery

🥚 Hatchery

코드베이스를 읽고, AI 에이전트가 일할 환경을 자동으로 만들어주는 CLI 도구.

프로젝트를 분석해서 플랫폼·아키텍처·의존성·테스트 현황을 파악하고, 그 결과를 바탕으로 Claude Code가 바로 쓸 수 있는 `CLAUDE.md`와 스킬 문서를 생성한다.

왜 만들었나

• AI 에이전트한테 "우리 프로젝트는 MVVM이고, Moya 쓰고, 테스트 커버리지 낮아"라고 매번 설명하기 귀찮다.
• 프로젝트마다 규칙을 수동으로 복사하면 틀리고, 빠뜨리고, 낡아진다.
• 에이전트가 작업한 결과가 우리 규칙을 따르는지 확인할 방법이 없다.
• 지난번에 에이전트한테 뭘 시켰는지 기억이 안 난다.

Hatchery는 이 네 가지를 자동화한다.

핵심 아이디어

코드 분석 → 컨텍스트 생성 → 에이전트 작업 → 검증 → 기록
    ↑                                              │
    └──────────────────────────────────────────────┘

**코드가 말해준다.** 프로젝트를 스캔해서 플랫폼, 아키텍처, 의존성, 테스트 현황, 빌드 명령을 자동으로 파악한다. 사람이 설정 파일을 채우는 게 아니라 코드가 설정을 결정한다.

**컨텍스트는 동적이다.** 전체 규칙을 통째로 덤프하지 않는다. 지금 하려는 작업과 최근 변경된 파일에 따라 필요한 스킬과 규칙만 골라서 컨텍스트를 조합한다.

**결과를 검증한다.** 에이전트가 작업한 결과물이 프로젝트 규칙을 따르는지 휴리스틱으로 검증한다.

**이력을 남긴다.** 어떤 작업을 시켰고, 뭐가 바뀌었는지 기록해서 다음 세션의 컨텍스트로 넘길 수 있다.

설치

npm install -g @limjiseong/hatchery

빠른 시작

# 1. 프로젝트 온보딩 (최초 1회)
hatchery onboard --target /path/to/project

# 2. Claude Code로 작업
# (생성된 CLAUDE.md가 에이전트에게 프로젝트 컨텍스트를 제공)

# 3. 작업 후 규칙 준수 검증
hatchery audit --target /path/to/project

# 4. 코드 변경 후 config만 갱신
hatchery sync --target /path/to/project

커맨드

`analyze` — 프로젝트 분석

파일을 생성하지 않고 분석 결과만 출력한다. 온보딩 전 확인용.

시나리오: 새 프로젝트를 인수받았다. 온보딩 전에 Hatchery가 뭘 감지하는지 먼저 확인하고 싶다.

hatchery analyze --target /path/to/project

출력 예시:

감지된 플랫폼: ios (100%)
아키텍처 추정: MVVM + Repository
추천 프로필: intermediate
추천 스킬: architecture, ui-rules, concurrency, networking, testing, state-management

`onboard` — 온보딩

프로젝트를 분석하고 `CLAUDE.md`, 스킬 문서, 워크플로를 생성한다.

시나리오: 프로젝트에 처음 Hatchery를 적용한다. 실행하면 `CLAUDE.md`와 `.hatchery/` 디렉토리가 생성되고, Claude Code가 바로 프로젝트 규칙을 이해할 수 있게 된다.

hatchery onboard --target /path/to/project
hatchery onboard --target /path/to/project --profile advanced
hatchery onboard --target /path/to/project --skills "architecture,testing" --platform "ios"
hatchery onboard --target /path/to/project --non-interactive --force

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