rhwp(AI 협업 방법론 프로젝트)가 Hyper-Waterfall을 통해 AI 작업 중 발생하는 맥락을 외부화하는 방식을 공개했다. 거시적으로는 mydocs/manual과 mydocs/tech에 장기 지식을 기록하며, 미시적으로는 구현 계획서와 단계별·최종 보고서에 판단 근거와 검증 결과를 남긴다.

해당 문서들을 코드와 함께 저장소에 커밋하여 다른 기여자나 AI 에이전트가 동일한 맥락을 이어받게 한다. 이는 모델 성능보다 축적된 프로젝트 맥락의 부재를 해결하는 데 집중한 접근이다.

실제 사례에서 5개월 전 작성된 설계 문서가 새로운 작업에 재활용되어 메인테이너의 설계 방향과 결정 사항을 AI가 다시 파악했다. 복잡한 장기 프로젝트에서 세션 맥락을 재사용 가능한 기억으로 남기는 저장소 적용 방식이 핵심이다.