AaravKashyap12/advise-project-approach

해결하는 문제

이 프로젝트는 AI 에이전트가 "분위기"가 아닌 증거에 기반한 엔지니어링 조언을 제공할 수 있도록 구조화된 워크플로우를 제공합니다. 에이전트가 기술 스택, 아키텍처 또는 출시 계획을 제안하기 전에 실제 제약 조건, 유사한 실제 프로젝트, 구체적인 트레이드오프를 조사하도록 강제하여 일반적이거나 유행을 따르는 추천을 방지합니다.

작동 방식

SKILL.md 파일에 정의된 휴대용 "스킬"로 구현되며, Claude Code, Codex, pi와 같은 다양한 AI 에이전트 하네스에 로드할 수 있습니다. 활성화되면 스킬은 에이전트를 특정 연구 루프로 안내합니다: 사용자 목표 이해, 기존 코드베이스 검사, 신뢰할 수 있는 유사 사례 연구, 트레이드오프 평가.

프로젝트 단계에 따라 세 가지 모드로 작동합니다:

• 빌드 전: 스택과 아키텍처를 연구하여 빌드 계획을 만듭니다.
• 빌드 중: 리포지토리를 검사하여 영향력이 큰 변경 사항과 방향 수정을 식별합니다.
• 빌드 후: 완성된 프로젝트를 성숙한 유사 사례와 검토하여 격차와 강화 필요성을 식별합니다.

대상 사용자

AI 에이전트를 사용하여 소프트웨어 프로젝트를 계획, 검토 또는 방향 전환하는 개발자와 아키텍트로, 일반적인 AI 제안 대신 책임감 있고 증거 기반의 엔지니어링 결정을 원하는 사람들.

주요 특징

• 증거 기반: 프로젝트 유지 관리 또는 인기에 대한 주장에 대해 정확한 날짜, 채택 신호, 검증된 출처를 에이전트에게 요구합니다.
• 휴대성: 표준화된 스킬 형식을 통해 여러 에이전트 하네스에서 작동하도록 설계되었습니다.
• 제약 인식: 도구를 추천하기 전에 벤더 종속, 운영 비용, 사용자의 특정 기술 세트를 특히 확인합니다.
• 가드레일: 스타 수를 지어내거나, 보지 않은 파일을 검토한 척하거나, 사용자의 제약 조건에 맞지 않는 유행 도구를 추천하지 않도록 에이전트에게 명시적으로 지시합니다.