두 도구의 핵심 컨셉은 trend-harvester가 74·85차 수확 (2026-04~05)으로 이미 결정화. 양자택일이 아니라 4축 토큰 압축 생태계의 부분집합으로 통합돼 있습니다.
"RTK랑 semble_rs 중에 뭐 쓰면 좋을지, 아니면 보완해서 쓸지?"
두 도구의 컨셉은 모두 ~/.claude/rules/ 디렉토리에 markdown rule로 결정화되어, 모든 에이전트에 자동 주입됩니다. semble_rs가 단일 바이너리에 통합한 4가지 기능(BM25·semantic·AST·dependency)은 내 시스템에서는 2개의 직교적 rule로 더 세밀하게 분해돼 있습니다.
| 외부 도구 | 수확 차수 | 결정화된 rule | 상태 |
|---|---|---|---|
| RTK rtk-ai/rtk |
85차 2026-05-02 |
rules/cli-output-compression.md CLI 출력 후처리 필터링 (git status 2000→400 토큰) |
✓ 컨셉 결정화 |
| semble_rs (johunsang/semble_rs) — BM25 + Semantic + AST + Dependency를 단일 바이너리로 통합. 내 시스템에서는 2개 rule로 분할 흡수. | |||
| └ BM25 + Semantic + Tree-sitter AST | 85차 2026-05-02 |
rules/semantic-code-search-mcp.md zilliztech/claude-context에서 수확 |
✓ 컨셉 결정화 |
| └ Dependency Graph + Impact (Blast Radius) | 74차 2026-04-30 |
rules/graph-rag-codebase-indexing.md abhigyanpatwari/GitNexus에서 수확 |
✓ 컨셉 결정화 |
RTK·semble_rs는 이 생태계의 1축씩만 담당합니다. 내 harness에는 4축이 모두 직교 통합돼 있어 동시 적용 시 누적 80–95% 토큰 절감이 가능합니다.
tool: claw-compactor
파일을 LLM에 넣기 전 다단계 압축 파이프라인. 코드/JSON/diff/자연어 type별로 라우팅하여 0 LLM 추론 비용으로 압축.
rules/context-compression-pipeline.md 15–82% file input reductiontool: RTK (rtk-ai/rtk)
bash 명령 출력을 LLM에 전달 전 투명 압축. git status 2000→400 토큰. 100+ 명령 지원. PreToolUse hook으로 끼우는 레이어.
rules/cli-output-compression.md −80% bash output reductiontool: context-mode
도구 결과를 서브프로세스 샌드박스에 격리하고 결과만 stdout으로 추출. Playwright 56KB → 299B. 세션 지속시간 30분 → 3시간.
rules/tool-output-sandboxing.md −98% tool output reductiontool: semble_rs / claude-context
BM25 + dense vector 하이브리드 + Tree-sitter AST 청킹. grep/cat/read를 자연어 검색 1회로 대체. semble_rs는 dependency graph까지 통합.
rules/semantic-code-search-mcp.md + graph-rag-codebase-indexing.md −40~93% code exploration reductiontrend-harvester가 한 것은 컨셉의 결정화지 도구의 설치가 아닙니다. 두 접근은 강제력·범위·운영비용이 다릅니다. 양쪽을 혼동하면 "이미 다 있는데 또 깔까?"라는 잘못된 결정으로 이어집니다.
"외부 패턴을 markdown rule로 결정화하여 모든 에이전트에 자동 주입"
"rule을 결정론적 binary/MCP로 실체화"
"뭘 쓸지"가 아니라 "결정론적 실행이 필요한가"가 진짜 질문입니다. 컨셉은 이미 다 흡수돼 있으므로, 도구 설치는 SOFT rule을 HARD binary로 승격할 가치가 있는 시점에만 합니다.
| 시나리오 | 답 |
|---|---|
| rule이 LLM에 SOFT 지시만 하면 충분 (현재 작동 중) | 추가 설치 불필요 — 현 상태 유지 |
| 매번 결정론적 · 실측 토큰 절감이 필요 | RTK 설치 → PreToolUse hook으로 bash 출력 자동 압축 |
| 대규모 코드베이스 grep 비용이 실측 문제 | semble_rs 설치 → agent의 Grep/Read 화이트리스트에 추가 |
| 둘 다 마찰이 큼 — Axis 2 · 4를 HARD로 승격하고 싶음 | 둘 다 설치 → 4축 생태계의 2 · 4축 binary 실체화 |
| 같은 rule이 2회 이상 LLM 판단 실패 | soft-to-hard-promotion.md 트리거 — 자동 HARD 승격 후보 |
"RTK vs semble_rs" 양자택일은 도구 평가 관점입니다.
내 시스템은 두 도구의 컨셉을 이미 74차·85차 수확으로 흡수했으므로, 진짜 질문은 "새 컨셉 추가가 필요한가"가 아니라 "기존 SOFT rule을 HARD binary로 승격할 가치가 있는가"입니다.
RTK·semble_rs를 깐다는 건 새 컨셉을 도입하는 것이 아니라, 이미 흡수된 rule을 결정론적 실행 레이어로 실체화하는 것입니다.
74차·85차 수확 원본 기록. 외부 AI 트렌드를 5축 철학으로 걸러 시스템에 자동 반영한 회차별 정리.
harvest logKarpathy의 "AI 자동 개선 시대" 철학을 구현한 자가진화 루프. trend-harvester가 위치한 3축 시스템 구조.
architectureBM25 + Semantic + Tree-sitter AST + dependency graph를 통합한 grep/cat/read 대체 도구. Rust 단일 바이너리.
githubCLI 명령 출력을 LLM에 전달 전 투명 압축. git status 2000→400 토큰. 100+ 명령 지원.
github