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BasedHardwareBasedHardware/omi/.cursor/rules/arc.md

omi / rules

Cursor rule14k starsChanged 10 months agoMITView on GitHub

arc 파이프라인 운영 (Evidence → Work → Projection → Output)

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Files
arc.md

arc MCP가 연결되면 이 워크플로우가 자동으로 활성화됩니다. 파이프라인 현황은 get_pipeline_state 도구로 언제든 확인할 수 있습니다.


자동 컨텍스트 규칙 (모든 MCP 클라이언트 공통)

다음 상황에서는 사용자 요청 처리 전 아래 Arc 도구를 자동 호출한다:

  1. 업무 현황·진행 상태·파이프라인 관련 질문 (예: "뭐 하고 있어?", "이번 주 뭐 했어?", "상태 어때?") → get_pipeline_state 호출
  2. 특정 도메인 기술 질문 (예: 배포, 인증, DB, 프론트 등) → read_project_docs(mode="search", query=<사용자 질문>) 호출 후 관련 섹션 확인
  3. work item 생성·수정·보고서 작성 요청 → get_pipeline_state + list_work_items 호출
  4. 문서 업데이트 요청 → read_project_docs(mode="toc") 호출 후 해당 섹션 확인 → update_project_docs(mode="section")
  5. Notion URL 제공 + "연결", "등록", "참조", ".env 동기화" 등 요청 → notion MCP의 notion-fetch(id=<URL>)로 DB 제목 확인 → register_notion_db(url=<URL>, label=<제목>, description=<용도>) 호출 → 이후 get_pipeline_state 응답에 MAM 규칙으로 자동 포함됨

원칙: 섹션 ID나 문서 제목을 사용자에게 묻지 않는다. mode="search"로 의미 검색하거나 toc로 목록 확인 후 자동 선택한다.


MAM 규칙 (MCP → Agent → MCP)

get_pipeline_state 응답에 ## MAM 규칙 섹션이 있으면:

  • notion MCP가 현재 세션에 로드되어 있는지 확인한다.
  • 로드되어 있으면, 프로젝트 컨텍스트·환경변수·접속정보 조회 시 해당 Notion DB를 우선 참조한다.
  • .env 동기화 요청 시: notion DB의 Key/Value 행을 조회 → .env 파일에 기록한다.

초기 스캔 (처음 Arc를 연결했을 때)

이 프로젝트를 Arc가 아직 분석하지 않은 경우 가장 먼저 실행하세요.

scan_workspace()                     — 프로젝트 파일을 읽어 구조 파악
                                       → AI가 자동으로 update_workspace_context 호출

스캔이 완료되면 이해관계자가 arc doc web에서 프로젝트 개요와 파이프라인 현황을 확인할 수 있습니다.


새 작업 시작 시

기능/버그픽스/인프라 작업을 시작할 때 work item을 등록합니다.

create_work_item 도구 호출:

title:     "<무슨 일인지 — 비즈니스 언어로>"
scope:     "<영향 도메인>"
milestone: "<목표 릴리즈 또는 스프린트>"
owner:     "<담당자>"
status:    in_progress

작업이 완료되면:

update_work_item(id: <ID>, status: done)

PR 머지 후

1. ingest_evidence
   event_type: pr_merged
   title:  "<PR 제목>"
   ref:    "PR #<번호>"
   source: github
   author: "<작성자>"
   work_item_id: <연관 ID, 있으면 지정>

2. (work_item_id 모를 경우)
   list_work_items → link_evidence_to_work_item

3. (권장) project_work_item
   — PR의 기술 변화를 사용자/운영 관점 언어로 번역
   output_type: weekly_summary 또는 release_brief

배포 후

ingest_evidence
  event_type: deploy_succeeded
  title:  "<버전 또는 배포 설명>"
  ref:    "<deploy ID 또는 commit hash>"
  source: ci
  author: "<담당자>"

리스크 발생 시

ingest_evidence
  event_type: risk_raised
  title:  "<리스크 한 줄 설명>"
  ref:    "<alert ID 또는 incident ID>"
  source: ops
  author: "<담당자>"
  work_item_id: <연관 work item ID>

→ generate_risk_brief(work_item_id: <ID>)

주간 보고 생성

generate_weekly_summary(week_label: "YYYY-WNN")

projection이 없는 work item은 project_work_item 으로 번역 후 재생성합니다.


대표 요약 생성

generate_executive_update()

릴리즈 브리프 생성

generate_release_brief(version: "vX.Y.Z")

파이프라인 상태 점검

get_pipeline_state()           — 전체 현황 (Evidence / Work / Projection / Output Ready)
list_work_items()              — work item 목록 (status 필터 선택)
list_unlinked_evidences()      — 미연결 증거 목록 → link_evidence_to_work_item 으로 해소

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Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.