aiblueprinthq/ai-blueprint

해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 제품 의도가 채팅 기록에 갇히고, 기능이 겹치며, '작동하는' 코드라는 주장이 증거 없이 이루어질 때 신뢰성이 떨어집니다. AI Blueprint는 계획, 구현, 검증의 제어된 루프를 보장하는 파일 기반의 구조화된 워크플로 프레임워크를 제공하여 프로젝트 상태를 내구성 있게 유지하고 도구에 종속되지 않도록 합니다.

작동 방식

에이전트가 코드를 작성하기 전에 기능 사양을 작성하고 검토를 받아야 하는 사양 중심 워크플로를 구현합니다. 이 과정은 엄격한 루프를 따릅니다: feature -> review spec -> implement -> check -> audit current -> complete. 이 상태는 프로젝트 리포지토리 내의 읽기 쉬운 Markdown 파일(예: project-plan.md, current-feature.md)에 저장되어, Claude Code, GitHub Copilot, Codex와 같은 다양한 코드 에이전트 간에 프로젝트를 이동해도 컨텍스트를 잃지 않습니다.

대상 사용자

AI 코드 에이전트를 사용하면서 더 높은 제어성, 더 나은 추적 가능성, 실제 소프트웨어 프로젝트에서 AI 생성된 회귀나 환각을 방지할 수 있는 방법을 원하는 개발자들입니다.

주요 특징

• 파일 기반 상태: 프로젝트 계획, 사양, 감사 결과는 채팅 기록이 아니라 파일에 저장됩니다.
• 사양 우선 코드: 구현 시작 전에 검토 게이트를 강제합니다.
• 도구 독립성: 어떤 애플리케이션 스택과도 호환되며, 어댑터를 통해 여러 에이전트를 지원합니다.
• 검증 게이트: 수용 기준 확인 및 브랜치 차이 감사에 전용 명령어를 제공합니다.
• 컨텍스트 효율성: 에이전트에 로드되는 컨텍스트를 최적화하여 토큰 사용량을 줄입니다.
• 자동화 모드: 안전한 경계를 유지하면서 국소적 자동화를 제한적으로 제공하는 '오토파일럿' 및 '연속' 모드를 제공합니다.