HoangNguyen0403/agent-skills-standard

해결하는 문제

AI 코딩 에이전트는 팀별 코딩 표준을 따르는 데 어려움을 겪는 경우가 많아, 일반적인 코드만 생성하거나 토큰을 많이 소모하는 반복적인 프롬프트를 작성해야 하는 문제가 있습니다. 이 프로젝트는 AI 에이전트가 필요할 때 로드할 수 있는 휴대용 버전 관리 엔지니어링 규칙 레이어를 제공하여 토큰 낭비를 줄이고 다양한 AI 도구 간의 일관성을 보장합니다.

작동 방식

"프롬프트 손실"을 방지하고 토큰을 절약하기 위해 계층적 로딩 시스템을 사용합니다. 모든 규칙을 모든 프롬프트에 주입하는 대신, 라우터 테이블 (AGENTS.md) $\rightarrow$ 카테고리 인덱스 (_INDEX.md) $\rightarrow$ 특정 기술 (SKILL.md)의 해결 경로를 따릅니다. AI는 편집 중인 파일이나 현재 작업과 일치하는 규칙만 로드합니다.

이 시스템은 배포를 위한 CLI (ags)와 런타임 강제를 위한 선택적 MCP 서버를 통해 관리되며, 에이전트가 세션 중에 필요한 기술을 실제로 호출하도록 보장합니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트(Cursor, Claude Code, GitHub Copilot, Gemini, Windsurf 등)를 사용하며 팀 전체의 SDLC 워크플로우와 코딩 표준을 동기화하려는 소프트웨어 엔지니어링 팀.

주요 특징

• 멀티 에이전트 지원: Cursor, Claude, Copilot, Gemini 등 다양한 AI 도구를 위한 네이티브 에셋을 생성합니다.
• 토큰 효율성: 최적화된 기술은 평균 약 500 토큰으로, 기존 프롬프트 엔지니어링 대비 최대 85% 적은 토큰을 사용합니다.
• 방대한 라이브러리: 20개 이상의 프레임워크(Flutter, React, Go, Python, NestJS 등)에 걸쳐 약 300개의 즉시 사용 가능한 기술을 포함합니다.
• SDLC 워크플로우 기반: 브레인스토밍 및 계획부터 보안 테스트 및 검증까지 에이전트가 따라야 할 네이티브 라이프사이클을 제공합니다.
• 제로 트러스트 아키텍처: 계층적 해결 시스템을 구현하여 AI의 혼란과 프롬프트 손실을 방지합니다.