Varietyz/Disciplined-AI-Software-Development

해결하는 문제

이 프로젝트는 코드 과잉, 아키텍처의 흐름 상실, 맥락의 약화, 행동의 저하와 같은 일반적인 실패 유형을 방지하기 위해 AI를 활용한 소프트웨어 개발의 방법론을 제공합니다. 인간이 기억하는 규칙과 채팅 기반 지시를 기계가 강제 가능한 제약과 증거 기반 검증으로 대체합니다.

작동 방식

시스템은 방향성, 의도, 유도, 예측, 실행, 검증의 지속적인 루프를 기반으로 작동합니다. 주요 메커니즘은 다음과 같습니다:

• 검증 우선 개발: 실제 코드를 작성하기 전에 검증 체크를 먼저 작성하여 안전성과 일관성을 보장합니다.
• 트리 기반 컨텍스트: 채팅 기록에서 규칙과 아키텍처 요구사항을 프로젝트 트리 내 파일로 이동하여, AI가 시작 시 읽을 수 있도록 합니다.
• PAG (패턴 추상 문법): 에이전트, 계획 템플릿, 검증 게이트에 사용되는 구조화된 지시 형식으로 결정론적 실행을 보장하고 해석 오류를 줄입니다.
• 게이트: 트리의 각 상태마다 한 번씩 실행되는 검증 프로세스로, 타입 검사, 죽은 코드, 린팅, 사용자 정의 아키텍처 악습을 점검합니다.

대상 사용자

대부분의 코드를 AI 에이전트나 LLM이 작성하는 개발자로서, AI 생성 출력의 디버깅에 과도한 시간을 들이지 않고도 장기적인 프로젝트 안정성, 확장성, 아키텍처의 무결성을 유지하고자 하는 사람들을 위한 것입니다.

주요 특징

• 적대적 검토: 현재 트리 상태에 의해 입증되지 않는 한 주장은 검증되지 않은 것으로 간주합니다.
• 통제된 자율성: 인간이 경계를 정하고 AI가 그 안에서 실행하는 프레임워크입니다.
• 결정론적 지시: PAG를 사용해 에이전트용 실행 가능한 계약을 만들며, 패르소나에 의존하지 않습니다.
• 증거 기반 검증: 검증 결과는 전체적으로 읽히고, 실제로 트리의 상태에서 유도되어야 합니다.