SPARC 방법론 문서

개요

SPARC (Specification → Pseudocode → Architecture → Refinement → Code)는 다양한 소프트웨어 개발 작업을 위한 구조화된 모드 기반 개발 환경을 제공하는 체계적인 개발 방법론입니다. 이 종합적인 접근 방식은 모든 개발 단계에서 일관되고 고품질의 결과를 보장합니다.

핵심 철학

SPARC는 개발을 임시적인 코딩에서 체계적인 엔지니어링으로 전환합니다:

1. Specification 우선: 구축하기 전에 무엇을 구축해야 하는지 정의
2. Pseudocode 계획: 구현 전에 로직 사고
3. Architecture 설계: 시스템 구조 및 관계 계획
4. Refinement 프로세스: 설계 및 구현의 반복적 개선
5. Code 구현: 명확한 방향 및 검증된 접근 방식으로 실행

주요 이점

• 체계적 접근: 구조화된 방법론을 통한 오류 감소
• 모드 특화: 각 개발 작업에 최적화된 실행 환경
• 메모리 통합: 개발 세션 간 지속적인 컨텍스트
• 병렬 실행: BatchTool을 사용한 여러 모드의 동시 작업
• 품질 보증: 내장된 모범 사례 및 검증 단계

SPARC 모드 참조

핵심 개발 모드

1. orchestrator - 다중 Agent 작업 오케스트레이션

• 목적: 여러 agent 간 복잡한 개발 작업 조정
• 적합 대상: 여러 전문가가 필요한 대규모 프로젝트
• 도구: TodoWrite, TodoRead, Task, Memory, Bash
• 사용 패턴: 분산 실행을 통한 중앙 조정
• 모범 사례:
  • 여러 파일 작업에 batch 작업 사용
  • 팀 조정을 위해 Memory에 중간 결과 저장
  • 독립적인 작업에 병렬 실행 활성화
  • 집약적인 작업 중 리소스 사용량 모니터링
  • 팀 관리를 위한 중앙 집중식 조정 활용

2. coder - 자율 코드 생성

• 목적: 모범 사례를 통한 구현 및 코드 생성
• 적합 대상: 기능 개발, 버그 수정, 코드 리팩토링
• 도구: Read, Write, Edit, MultiEdit, Bash, TodoWrite
• 사용 패턴: 테스팅 검증을 통한 직접 구현
• 모범 사례:
  • 기존 코드 패턴 및 규칙 따르기
  • 새 코드에 대한 종합 테스트 작성
  • 효율성을 위해 batch 파일 작업 사용
  • 적절한 오류 처리 구현
  • 의미 있는 주석 및 문서 추가

3. architect - 시스템 설계 및 Architecture

• 목적: 고수준 시스템 설계 및 architecture 계획
• 적합 대상: 시스템 architecture, 기술 결정, 디자인 패턴
• 도구: Write, Memory, TodoWrite, Read
• 사용 패턴: 분석 → 설계 → 문서화 → 검증
• 모범 사례:
  • 확장성 및 유지보수성을 위한 설계
  • Architecture 결정 문서화
  • 명확한 구성 요소 경계 생성
  • 미래 확장성 계획
  • 성능 영향 고려

4. tdd - Test-Driven Development

• 목적: London School TDD 방법론 구현
• 적합 대상: 종합 테스트 커버리지를 통한 기능 개발
• 도구: Write, Edit, Bash, TodoWrite, Read
• 사용 패턴: Red → Green → Refactor 사이클
• 모범 사례:
  • 구현 전에 테스트 작성
  • Red-green-refactor 사이클 따르기
  • 종합 테스트 커버리지 목표
  • Edge case 및 오류 조건 테스트
  • 테스트를 간단하고 집중적으로 유지

분석 및 연구 모드

5. researcher - 심층 연구 및 분석

• 목적: 종합 연구 및 정보 수집
• 적합 대상: 기술 평가, 시장 조사, 요구사항 수집
• 도구: WebSearch, WebFetch, Read, Memory, TodoWrite
• 사용 패턴: 검색 → 분석 → 문서화 → 종합
• 모범 사례:
  • 여러 출처에서 정보 검증
  • 나중에 참조하기 위해 Memory에 발견 사항 저장
  • 구조화된 연구 보고서 작성
  • 데이터 교차 참조 및 검증
  • 출처 및 방법론 문서화

6. analyst - 코드 및 데이터 분석

• 목적: 코드베이스, 성능 및 패턴의 심층 분석
• 적합 대상: 코드 리뷰, 성능 분석, 기술 부채 평가
• 도구: Read, Grep, Glob, Memory, TodoWrite
• 사용 패턴: 발견 → 분석 → 인사이트 → 권장사항
• 모범 사례:
  • 효율적인 검색 패턴 사용
  • 코드 metrics 분석
  • 패턴 및 이상 현상 식별
  • 분석 결과 저장
  • 실행 가능한 인사이트 생성

품질 보증 모드

7. reviewer - 코드 리뷰 및 품질 최적화

• 목적: 종합 코드 리뷰 및 품질 개선
• 적합 대상: Pull request 리뷰, 코드 품질 감사
• 도구: Read, Edit, TodoWrite, Memory
• 사용 패턴: 리뷰 → 분석 → 피드백 → 검증
• 모범 사례:
  • 보안 취약점 확인
  • 코드가 규칙을 따르는지 검증
  • 성능 개선 제안
  • 적절한 오류 처리 보장
  • 테스트 커버리지 검증

8. tester - 종합 테스팅 및 검증

• 목적: 테스트 생성, 실행 및 검증
• 적합 대상: 테스트 suite 개발, QA 검증, 회귀 테스팅
• 도구: Write, Bash, Read, TodoWrite
• 사용 패턴: 계획 → 구현 → 실행 → 보고
• 모범 사례:
  • 모든 코드 경로 테스트
  • Edge case 포함
  • 오류 처리 검증
  • 성능 특성 테스트
  • 테스트 실행 자동화

9. security-review - 보안 분석 및 강화

• 목적: 보안 취약점 분석 및 remediation
• 적합 대상: 보안 감사, 침투 테스팅, 규정 준수 검증
• 도구: Read, Grep, Bash, Write, TodoWrite
• 사용 패턴: 평가 → 분석 → Remediation → 검증
• 모범 사례:
  • OWASP 가이드라인 따르기
  • 일반적인 취약점 확인
  • 입력 sanitization 검증
  • 인증 메커니즘 리뷰
  • 권한 부여 제어 테스트

개발 지원 모드

10. debugger - 체계적 디버깅

• 목적: 체계적 접근 방식으로 문제 디버그 및 수정
• 적합 대상: 버그 조사, 오류 해결, 성능 문제
• 도구: Read, Edit, Bash, TodoWrite
• 사용 패턴: 재현 → 분석 → 해결 → 검증
• 모범 사례:
  • 문제를 일관되게 재현
  • 체계적 디버깅 접근 방식 사용
  • 진단 로깅 추가
  • 증상이 아닌 근본 원인 수정
  • 회귀 방지 테스트 작성

11. optimizer - 성능 최적화

• 목적: 성능 분석 및 최적화
• 적합 대상: 성능 병목 현상, 리소스 최적화, 확장성
• 도구: Read, Edit, Bash, Memory, TodoWrite
• 사용 패턴: 프로파일링 → 분석 → 최적화 → 검증
• 모범 사례:
  • 최적화 전 프로파일링
  • 병목 현상에 집중
  • 개선 사항 측정
  • 가독성과 성능 균형
  • 최적화 근거 문서화

12. documenter - 문서 생성

• 목적: 기술 문서 작성 및 유지보수
• 적합 대상: API 문서, 사용자 가이드, 기술 사양
• 도구: Write, Read, TodoWrite
• 사용 패턴: 분석 → 구조 → 내용 → 리뷰
• 모범 사례:
  • 문서를 최신 상태로 유지
  • 예제 포함
  • API를 철저하게 문서화
  • 명확한 언어 사용
  • 논리적으로 구성

특화 모드

13. devops - DevOps 및 Infrastructure

• 목적: Infrastructure, CI/CD, 배포 자동화
• 적합 대상: Pipeline 설정, 컨테이너화, Infrastructure as Code
• 도구: Write, Bash, Read, TodoWrite
• 사용 패턴: 계획 → 구성 → 자동화 → 모니터링
• 모범 사례:
  • 반복 작업 자동화
  • Infrastructure as Code 사용
  • 적절한 모니터링 구현
  • 보안 모범 사례 보장
  • 배포 절차 문서화

14. integration - 시스템 통합

• 목적: API 통합, 서비스 통신, 데이터 흐름
• 적합 대상: Third-party 통합, microservices 통신
• 도구: Read, Write, Bash, WebFetch, TodoWrite
• 사용 패턴: 분석 → 설계 → 구현 → 테스팅
• 모범 사례:
  • 통합 실패를 우아하게 처리
  • 적절한 재시도 메커니즘 구현
  • 통합 상태 모니터링
  • API contract 문서화
  • 통합 시나리오 테스트

15. mcp - MCP Tool 개발

• 목적: Model Context Protocol tool 개발 및 통합
• 적합 대상: Claude 통합, tool 개발, protocol 구현
• 도구: Write, Read, Bash, TodoWrite
• 사용 패턴: Specification → 구현 → 테스팅 → 통합
• 모범 사례:
  • MCP specification 따르기
  • 적절한 오류 처리 구현
  • Tool 상호작용 테스트
  • Tool 기능 문서화
  • Protocol 준수 검증

16. ask - 요구사항 분석

• 목적: 요구사항 수집 및 명확화
• 적합 대상: 프로젝트 범위 지정, 이해관계자 커뮤니케이션, 요구사항 검증
• 도구: WebSearch, Memory, TodoWrite, Read
• 사용 패턴: 발견 → 분석 → 명확화 → 문서화
• 모범 사례:
  • 명확화 질문하기
  • 가정 문서화
  • 이해 검증
  • Edge case 식별
  • 요구사항 우선순위 지정

17. tutorial - 교육 콘텐츠 작성

• 목적: Tutorial 및 학습 콘텐츠 개발
• 적합 대상: 문서, 교육 자료, 교육 리소스
• 도구: Write, Read, TodoWrite, WebSearch
• 사용 패턴: 계획 → 내용 → 예제 → 리뷰
• 모범 사례:
  • 내용을 논리적으로 구조화
  • 실용적인 예제 포함
  • 모든 코드 예제 테스트
  • 다양한 기술 수준 고려
  • 명확한 다음 단계 제공

명령어 구문 및 옵션

기본 명령어

# 사용 가능한 모든 SPARC 모드 목록
npx claude-flow@alpha sparc modes [--verbose]

# 특정 모드에 대한 상세 정보 가져오기
npx claude-flow@alpha sparc info <mode-slug>

# 특정 SPARC 모드에서 작업 실행
npx claude-flow@alpha sparc run <mode> "<task-description>"

# Test-Driven Development workflow 실행
npx claude-flow@alpha sparc tdd "<feature-description>"

명령어 옵션

전역 Flag

• --help, -h - 도움말 정보 표시
• --verbose, -v - 상세 출력 활성화
• --dry-run, -d - 실행 없이 구성 표시
• --non-interactive, -n - 사용자 프롬프트 없이 실행
• --namespace <name> - 사용자 정의 메모리 namespace 사용

권한 제어

• --enable-permissions - 권한 프롬프트 활성화 (기본값: auto-skip)
• --dangerously-skip-permissions - 모든 권한 프롬프트 건너뛰기 (자동 적용)

구성

• --config <path> - 사용자 정의 MCP 구성 파일 사용
• --interactive, -i - Interactive 모드 활성화 (TDD workflow용)

고급 사용 예제

단일 모드 실행

# 사용자 정의 namespace로 코드 구현
npx claude-flow@alpha sparc run code "implement user authentication" --namespace auth_system

# Verbose 출력으로 architecture 계획
npx claude-flow@alpha sparc run architect "design microservices architecture" --verbose

# 결제 시스템을 위한 test-driven development
npx claude-flow@alpha sparc run tdd "payment processing with validation" --namespace payments

# 기존 코드베이스의 보안 리뷰
npx claude-flow@alpha sparc run security-review "audit authentication system" --verbose

# Non-interactive 모드로 성능 최적화
npx claude-flow@alpha sparc run optimizer "optimize database queries" --non-interactive

TDD Workflow

# Interactive TDD workflow (단계별)
npx claude-flow@alpha sparc tdd "user registration system" --interactive

# 자동화된 TDD workflow
npx claude-flow@alpha sparc tdd "shopping cart functionality" --namespace ecommerce

# 사용자 정의 구성으로 TDD
npx claude-flow@alpha sparc tdd "payment gateway integration" --config ./custom-mcp.json

Pipeline 및 Batch 실행

BatchTool 통합

SPARC 모드는 병렬 및 순차 실행을 위해 BatchTool을 사용하여 오케스트레이션할 수 있습니다:

병렬 실행

# 여러 모드를 동시에 실행
batchtool run --parallel \
  "npx claude-flow@alpha sparc run architect 'system design' --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run security-review 'security requirements' --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run researcher 'technology evaluation' --non-interactive"

순차 Pipeline

# 결과 chaining을 통한 순차 실행
batchtool pipeline \
  --stage1 "npx claude-flow@alpha sparc run ask 'gather requirements' --non-interactive" \
  --stage2 "npx claude-flow@alpha sparc run architect 'design system' --non-interactive" \
  --stage3 "npx claude-flow@alpha sparc run code 'implement features' --non-interactive" \
  --stage4 "npx claude-flow@alpha sparc run tdd 'create test suite' --non-interactive"

Boomerang 패턴

# 피드백 루프를 통한 반복적 개발
batchtool orchestrate --boomerang \
  --research "npx claude-flow@alpha sparc run researcher 'best practices' --non-interactive" \
  --design "npx claude-flow@alpha sparc run architect 'system design' --non-interactive" \
  --implement "npx claude-flow@alpha sparc run code 'feature implementation' --non-interactive" \
  --test "npx claude-flow@alpha sparc run tdd 'validation suite' --non-interactive" \
  --refine "npx claude-flow@alpha sparc run optimizer 'performance tuning' --non-interactive"

전체 개발 Pipeline

완전한 기능 개발

# End-to-end 기능 개발 pipeline
npx claude-flow@alpha sparc pipeline "user authentication system" \
  --phases "ask,architect,security-review,code,tdd,optimizer,documenter" \
  --namespace "auth_feature" \
  --parallel-compatible "ask,security-review,documenter"

Microservices 개발

# 병렬 microservices 개발
batchtool run --max-parallel 3 \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'user service' --namespace users --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'order service' --namespace orders --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'payment service' --namespace payments --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run integration 'service communication' --namespace integration --non-interactive"

TDD Workflow 통합

London School TDD 방법론

SPARC TDD 모드는 다음 단계로 London School TDD를 구현합니다:

1. 테스트 계획 및 분석 (10분)

• 요구사항 및 기존 architecture 분석
• 테스트 경계 및 acceptance criteria 정의
• 테스트 구조 계획 (unit, integration, e2e)
• 필요한 test double 식별 (mock, stub, spy)

2. Red 단계 - 실패하는 테스트 작성 (20분)

• 종합 테스트 구조 생성
• London School TDD 원칙에 따라 테스트 작성
• Test double을 사용한 행동/계약 테스트에 집중
• 의미 있는 메시지와 함께 모든 테스트 실패 보장

3. Green 단계 - 최소 구현 (20분)

• 테스트를 통과하기에 충분한 코드만 구현
• 한 번에 하나의 테스트 통과
• 모듈성 및 적절한 오류 처리 유지
• 진행하면서 커버리지 추적

4. Refactor 단계 - 최적화 및 정리 (15분)

• 테스트를 green 상태로 유지하면서 리팩토링
• 공통 패턴 추출 및 명확성 개선
• 알고리즘 최적화 및 중복 감소
• 테스트 유지보수성 개선

5. 문서화 및 검증 (10분)

• 커버리지 보고서 생성
• 테스트 시나리오 및 실행 가이드 문서화
• CI/CD 테스트 구성 설정
• Acceptance criteria에 대해 검증

TDD 명령어 예제

# Interactive TDD workflow 시작
npx claude-flow@alpha sparc tdd "shopping cart with discounts" --interactive

# 사용자 정의 namespace로 자동화된 TDD
npx claude-flow@alpha sparc tdd "payment validation system" --namespace payments

# Integration testing에 집중한 TDD
npx claude-flow@alpha sparc run tdd "API endpoint with database" --namespace api_tests

Memory Namespace 사용

Namespace 전략

Memory namespace는 컨텍스트를 구성하고 모드 간 조정을 가능하게 합니다:

Namespace 패턴

• feature_<name> - 기능 개발 컨텍스트
• bug_<id> - 버그 수정 추적
• arch_<system> - Architecture 계획
• test_<suite> - 테스트 개발
• integration_<service> - 통합 작업

Memory 작업

# 진행 상황 및 컨텍스트 저장
npx claude-flow@alpha memory store <namespace>_progress "Current implementation status"
npx claude-flow@alpha memory store <namespace>_decisions "Key architectural decisions"
npx claude-flow@alpha memory store <namespace>_blockers "Current impediments"

# 이전 작업 및 컨텍스트 쿼리
npx claude-flow@alpha memory query <namespace>
npx claude-flow@alpha memory query <namespace>_architecture
npx claude-flow@alpha memory query <namespace>_requirements

# 모든 namespace 목록
npx claude-flow@alpha memory list

크로스 모드 조정

공유 컨텍스트 예제

# Architect가 시스템 설계 저장
npx claude-flow@alpha sparc run architect "design user system" --namespace user_feature

# Coder가 architect의 설계를 기반으로 구현
npx claude-flow@alpha sparc run code "implement user CRUD" --namespace user_feature

# Tester가 구현 검증
npx claude-flow@alpha sparc run tdd "test user operations" --namespace user_feature

# 모든 모드가 컨텍스트를 위해 user_feature namespace 공유

실용적 예제

웹 Application 개발

Full-Stack 개발 Pipeline

# 1. 요구사항 및 연구
npx claude-flow@alpha sparc run ask "e-commerce requirements" --namespace ecommerce

# 2. 시스템 architecture
npx claude-flow@alpha sparc run architect "microservices design" --namespace ecommerce

# 3. 병렬 서비스 개발
batchtool run --parallel \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'user service API' --namespace ecommerce_users --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'product catalog API' --namespace ecommerce_products --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run code 'order processing API' --namespace ecommerce_orders --non-interactive"

# 4. 통합 및 테스팅
npx claude-flow@alpha sparc run integration "service communication" --namespace ecommerce
npx claude-flow@alpha sparc run tdd "end-to-end testing" --namespace ecommerce

# 5. 보안 및 최적화
batchtool run --parallel \
  "npx claude-flow@alpha sparc run security-review 'security audit' --namespace ecommerce --non-interactive" \
  "npx claude-flow@alpha sparc run optimizer 'performance tuning' --namespace ecommerce --non-interactive"

API 개발

TDD를 사용한 RESTful API

# Test-driven API 개발
npx claude-flow@alpha sparc tdd "RESTful user management API" --namespace user_api

# 인증 layer 추가
npx claude-flow@alpha sparc run security-review "API authentication" --namespace user_api

# 성능 최적화
npx claude-flow@alpha sparc run optimizer "API response times" --namespace user_api

# 문서 생성
npx claude-flow@alpha sparc run documenter "API documentation" --namespace user_api

버그 수정 Workflow

체계적 버그 해결

# 1. 연구 및 재현
npx claude-flow@alpha sparc run debugger "investigate login failures" --namespace bug_1234

# 2. 근본 원인 분석
npx claude-flow@alpha sparc run analyst "analyze authentication flow" --namespace bug_1234

# 3. 테스트로 수정 구현
npx claude-flow@alpha sparc run tdd "fix and test authentication" --namespace bug_1234

# 4. 보안 검증
npx claude-flow@alpha sparc run security-review "validate auth fix" --namespace bug_1234

DevOps 및 Infrastructure

CI/CD Pipeline 설정

# Infrastructure 계획
npx claude-flow@alpha sparc run architect "CI/CD architecture" --namespace devops

# Pipeline 구현
npx claude-flow@alpha sparc run devops "GitHub Actions workflow" --namespace devops

# 모니터링 및 alert
npx claude-flow@alpha sparc run devops "application monitoring" --namespace devops

# 문서화
npx claude-flow@alpha sparc run documenter "deployment guide" --namespace devops

연구 및 분석

기술 평가

# 연구 단계
npx claude-flow@alpha sparc run researcher "JavaScript framework comparison" --namespace tech_eval

# Architecture 영향
npx claude-flow@alpha sparc run architect "framework integration design" --namespace tech_eval

# Prototype 개발
npx claude-flow@alpha sparc run code "proof of concept" --namespace tech_eval

# 분석 및 권장사항
npx claude-flow@alpha sparc run analyst "framework recommendation" --namespace tech_eval

모범 사례 및 팁

개발 Workflow

1. Specification으로 시작

• 요구사항을 명확히 하기 위해 항상 ask 모드로 시작
• 가정 및 제약 조건 문서화
• 구현 전 이해 검증

2. Memory를 효과적으로 사용

• 의미 있는 namespace 계층 구조 생성
• 주요 결정 및 컨텍스트 저장
• 새 작업 시작 전 이전 작업 쿼리

3. 병렬 실행 활용

• 병렬 실행을 위한 독립적인 작업 식별
• 동시 모드 실행을 위해 BatchTool 사용
• 공유 namespace를 통한 결과 조정

4. TDD 원칙 따르기

• 해당되는 경우 구현 전 테스트 작성
• 높은 테스트 커버리지 유지
• 기능 개발을 위해 TDD 모드 사용

5. 성능 최적화

• 최적화 전 프로파일링
• 성능 개선을 위해 optimizer 모드 사용
• 가독성과 성능 균형

품질 보증

1. 보안 우선

• 민감한 기능에 대해 항상 security-review 실행
• OWASP 가이드라인 따르기
• 입력 검증 및 출력 sanitization

2. 코드 품질

• 코드 품질 확인을 위해 reviewer 모드 사용
• 확립된 코딩 규칙 따르기
• 코드와 함께 문서 유지

3. 테스팅 전략

• 종합 테스팅 접근 방식 사용 (unit, integration, e2e)
• Edge case 및 오류 조건 테스트
• CI/CD에서 테스트 실행 자동화

협업 및 문서화

1. 크로스 모드 조정

• Memory namespace를 통한 컨텍스트 공유
• 일관된 명명 규칙 사용
• 모드 간 dependency 문서화

2. 문서 유지보수

• 코드 변경과 함께 문서를 최신 상태로 유지
• 종합 문서를 위해 documenter 모드 사용
• 예제 및 사용 패턴 포함

3. 진행 상황 추적

• Memory에 진행 상황 업데이트 저장
• 의미 있는 commit 메시지 사용
• 차단 요소 및 해결 방법 추적

일반 패턴

1. Boomerang 개발

연구 → 설계 → 구현 → 테스트 → 최적화 → 루프 백

2. 병렬 기능 개발

조정과 함께 동시에 개발되는 여러 기능

3. Pipeline 개발

특화된 모드 간 hand-off를 통한 순차 단계

4. 반복적 개선

여러 최적화 사이클을 통한 지속적 개선

성능 최적화

1. Batch 작업

• 가능한 경우 batch 파일 작업 사용
• 모드 간 컨텍스트 전환 최소화
• 독립적인 작업에 병렬 실행 활용

2. Memory 관리

• 집중된 memory namespace 사용
• 구식 컨텍스트 정리
• 공통 컨텍스트를 효율적으로 공유

3. 리소스 활용

• 집약적인 작업 중 리소스 사용량 모니터링
• 자동화를 위해 non-interactive 모드 사용
• 병렬성과 리소스 제약 균형

문제 해결

일반적인 문제 및 솔루션

1. 모드를 찾을 수 없음

   • 프로젝트 디렉토리에 .roomodes 파일이 있는지 확인
   • SPARC 환경 설정을 위해 npx claude-flow@alpha init --sparc 실행

2. 권한 문제

   • 수동 제어를 위해 --enable-permissions 사용
   • 기본 동작은 효율성을 위해 --dangerously-skip-permissions 사용

3. Memory Namespace 충돌

   • 고유한 namespace 이름 사용
   • npx claude-flow@alpha memory list로 기존 namespace 쿼리

4. BatchTool 통합

   • BatchTool이 설치 및 구성되었는지 확인
   • 병렬 실행을 위해 --non-interactive flag 사용

5. 성능 문제

   • 디버깅을 위해 --verbose flag 사용
   • 리소스 사용량 모니터링
   • 병렬성 감소 고려

고급 구성

사용자 정의 모드 개발

.roomodes 구성을 확장하여 사용자 정의 SPARC 모드 생성:

{
  "customModes": [
    {
      "name": "Custom Mode",
      "slug": "custom",
      "roleDefinition": "Custom role description",
      "customInstructions": "Specific instructions",
      "groups": ["read", "edit", "command"],
      "source": "custom"
    }
  ]
}

IDE와의 통합

• SPARC 명령어를 인식하도록 IDE 구성
• 일반 작업을 위한 키보드 단축키 설정
• IDE 작업 runner와 통합

CI/CD 통합

• 자동화된 pipeline에서 SPARC 모드 사용
• 빌드 프로세스를 위한 병렬 실행 구성
• 컨텍스트 공유를 위한 memory 지속성 통합

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요약

SPARC는 임시적인 코딩을 체계적인 엔지니어링으로 전환하는 종합적인 모드 기반 개발 방법론을 제공합니다. 특화된 모드, memory 지속성 및 병렬 실행 기능을 활용하여 SPARC는 대규모로 효율적이고 고품질의 소프트웨어 개발을 가능하게 합니다.

주요 장점:

• 체계적 접근: 구조화된 방법론이 오류를 줄임
• 모드 특화: 특정 작업에 최적화된 환경
• 병렬 실행: BatchTool 통합을 통한 동시 개발
• Memory 지속성: 개발 세션 간 컨텍스트 공유
• 품질 보증: 내장된 모범 사례 및 검증

npx claude-flow@alpha sparc modes로 사용 가능한 모드를 탐색하고 npx claude-flow@alpha sparc run <mode> "<task>"를 사용하여 SPARC로 체계적인 개발을 시작하세요.