GanyuanRan/Aegis

Make AI coding agents architecture-aware: baseline-first, evidence-verified, drift-checked, and safe across long tasks.

해결하는 문제

Aegis는 AI 코딩 에이전트가 목표, 프로젝트의 아키텍처 경계, 소유자의 요구 사항 또는 변경 사항을 검증할 수 있는 신뢰할 수 있는 방법을 명확히 이해하기 전에 코드를 작성하기 시작하는 경향을 해결합니다. 위험한 변경을 방지하고 단순한 작업이 불필요한 오버헤드 없이 효율적으로 유지될 수 있도록 규율 있는 증거 기반 워크플로우를 제공합니다.

작동 방식

Aegis는 다양한 AI 코딩 호스트(Claude Code, GitHub Copilot 또는 Trae 등)에 전역적으로 설치할 수 있는 구성 가능한 기술 및 워크플로우 가드레일 세트인 "메서드 팩"입니다. 계획 및 증거 수집이 완료 선언에 앞서 수행되어야 하는 베이스라인 우선 접근 방식을 구현합니다. 여기에는 의사 결정 인터뷰를 위한 "Grill me" 모드, 엄격한 TDD(테스트 주도 개발) 라우팅 및 구현 전에 복잡한 방향성을 테스트하기 위한 제1원리 리뷰와 같은 전문 모드가 포함됩니다.

대상

실제 소프트웨어 프로젝트에 AI 코딩 에이전트를 사용하며, 기본적인 코드 생성을 넘어 더욱 신뢰할 수 있고 아키텍처를 인식하는 개발 프로세스로 나아가고자 하는 소프트웨어 엔지니어링 팀 및 개인 개발자.

주요 특징

멀티 호스트 지원: Claude Code, DeepSeek-TUI, GitHub Copilot을 포함한 광범위한 AI 코딩 에이전트 및 CLI와 호환됩니다.
증거 기반 워크플로우: 작업이 완료로 표시되기 전에 성공에 대한 증거를 요구합니다.
의사 결정 가드레일: 성급한 구현을 피하기 위해 한 번에 하나씩 의사 결정 질문을 강제하는 "Grill me" 모드를 제공합니다.
유연한 TDD: 작업 위험도에 따라 자동 또는 엄격한 TDD 라우팅을 지원합니다.
아키텍처 중심: 베이스라인 우선 계획과 모호한 용어 또는 충돌하는 프로젝트 규칙을 해결하기 위한 도메인 모델링 사용을 권장합니다.