awslabs/aidlc-workflows

AI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents

AI‑DLC Workflows (awslabs/aidlc‑workflows)

무엇인가요 – AI‑DLC(AI 기반 개발 생애 주기)는 생성형 AI 코딩 어시스턴트(Kiro, Amazon Q, Cursor, Cline, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex 등)를 구조적이고 자가 수정 가능한 소프트웨어 개발 워크플로우로 전환하는 규칙 세트입니다. 리포지토리는 다음 두 폴더를 포함하는 zip 파일(ai‑dlc‑rules‑vX.zip)을 제공합니다:

aws-aidlc-rules/ – 핵심 워크플로우 정의(주로 지원되는 IDE/에이전트가 "규칙" 또는 "지침"으로 읽는 마크다운 파일).
aws-aidlc-rule-details/ – 핵심 규칙에서 참조하는 보조 세부 정보 파일.

이 폴더들을 선택한 AI 코딩 도구에 필요한 숨겨진 설정 디렉터리에 복사하면, 도구는 모든 코딩 세션에서 AI‑DLC 워크플로우를 자동으로 적용합니다. 워크플로우는 3단계 적응형 프로세스(인셉션 → 컨스트럭션 → 운영)로 설명되며, 코드 품질을 높이고 표준을 강제하며, 개발자가 제어를 유지하면서 AI가 무거운 작업을 수행하도록 설계되었습니다.

빠른 시작 (공통 단계)

다운로드 – Releases 페이지에서 최신 릴리스 zip 파일을 다운로드합니다.
압축 해제 – 프로젝트 외부(예: ~/Downloads)에 압축을 해제합니다.
복사 – 두 개의 하위 폴더를 IDE/에이전트에 필요한 숨겨진 설정 디렉터리에 복사합니다(아래 플랫폼별 섹션 참조).
확인 – IDE의 UI에 규칙이 표시되는지 확인합니다(각 도구에 대한 스크린샷 제공).
코딩 – 평소처럼 작업합니다. 이제 AI 어시스턴트는 AI‑DLC 지침을 따르며, 3단계 워크플로우를 안내하고 자가 수정 제안을 제공합니다.

지원되는 플랫폼 (설정 스크립트)

플랫폼	규칙 위치	예시 명령어 (macOS/Linux)
Kiro	`.kiro/steering/` (핵심) 및 `.kiro/` (세부 정보)	`cp -R ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .kiro/steering/`
Amazon Q	`.amazonq/rules/` (핵심) 및 `.amazonq/` (세부 정보)	`cp -R ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .amazonq/rules/`
Cursor	`.cursor/rules/ai-dlc-workflow.mdc` (또는 `AGENTS.md`)	`cat > .cursor/rules/ai-dlc-workflow.mdc <<'EOF' … EOF`
Cline	`.clinerules/` (핵심) 및 `.aidlc-rule-details/` (세부 정보)	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .clinerules/`
Claude Code	프로젝트 루트의 `CLAUDE.md` (또는 `.claude/CLAUDE.md`)	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md ./CLAUDE.md`
GitHub Copilot	`.github/copilot-instructions.md`	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .github/copilot-instructions.md`
OpenAI Codex	(Copilot과 유사 – `AGENTS.md` 또는 사용자 정의 지침 파일 사용)	see README

각 플랫폼 섹션에는 Windows PowerShell/CMD용 동등한 명령어도 포함되어 있습니다.

핵심 개념

3단계 적응형 워크플로우 – inception, construction, operations. 규칙은 AI 어시스턴트가 이 단계를 거치도록 안내하며, 프로젝트 맥락과 개발자 피드백에 따라 자동으로 적응합니다.
자기 수정 – 워크플로우에는 AI가 수정 제안을 하고 변경 사항을 커밋하기 전에 확인을 요청하는 검증 단계가 포함되어 있습니다.
확장 가능 – aws-aidlc-rule-details/ 디렉터리에 추가 규칙 세트를 추가하여 특정 도메인 또는 준수 요구 사항에 맞게 동작을 맞춤 설정할 수 있습니다.
도구 독립적 – 규칙이 일반 마크다운(또는 간단한 구성 파일)이므로, 많은 인기 있는 AI 코딩 어시스턴트에서 동일한 워크플로우를 사용할 수 있습니다.

사전 요구 사항

지원되는 AI 코딩 어시스턴트 설치 및 설정 (Kiro, Amazon Q, Cursor, Cline, Claude Code, GitHub Copilot, OpenAI Codex).
쉘 명령어(또는 Windows에서는 PowerShell/CMD)를 실행하여 규칙 파일을 숨겨진 설정 디렉터리에 복사할 수 있는 능력.
선택 사항: AI‑DLC 방법론에 대한 이해 – 더 깊은 배경은 링크된 블로그 게시물과 PDF 사양서를 참조.

사용 방법

어시스턴트 설치 (예: Amazon Q VS Code 확장 추가).
규칙 파일 배치 – 사용하는 도구에 맞는 설명에 따라 파일을 배치합니다.
IDE에서 프로젝트 열기. 어시스턴트는 자동으로 core‑workflow.md (또는 동등한 파일)을 로드하고 가이드를 시작합니다.
상호작용 – 어시스턴트가 단계 확인, 모드 전환, 제안된 수정 해결을 요청할 수 있습니다. 프롬프트에 따라 작업하고, 워크플로우는 진행 상황을 추적합니다.
검토 – 생성형 AI는 실수를 할 수 있으므로, README는 모든 AI 생성 코드를 검토하고 사용 비용을 모니터링할 것을 상기시킵니다.

워크플로우 확장하기

aws-aidlc-rule-details/ 아래에 새로운 마크다운 파일 추가 (예: extensions/에 사용자 정의 정책).
핵심 core-workflow.md를 업데이트하여 새 파일을 참조하도록 합니다.
다음 번 IDE가 규칙을 로드할 때, 확장이 활성화됩니다.

지원 도구 및 리소스

사양 PDF – AI‑DLC 2.0 워크플로우의 상세한 공식 설명.
블로그 게시물 – 방법론의 고수준 개요.
메서드 정의 논문 – 기반 개념에 대한 학술적 서술.
문제 해결 – README의 공통 설정 오류 섹션.
버전 관리 추천 – Git 워크플로우와의 통합에 대한 조언.

라이선스 및 기여

프로젝트는 Apache‑2.0 라이선스로 배포됩니다 (LICENSE 파일 참조).
기여는 풀 리퀘스트를 통해 환영합니다. 가이드라인은 Contributing 섹션을 참조하세요.

TL;DR

AI‑DLC Workflows는 주요 생성형 AI 코딩 어시스턴트를 엄격하고 검증 가능한 소프트웨어 개발 프로세스로 전환하는 사전 구성된 규칙 파일 세트를 제공합니다. 선호하는 어시스턴트를 설치하고 규칙 파일을 도구의 숨겨진 설정 폴더에 복사하면, AI가 적응형 3단계 워크플로우를 안내하면서도 당신이 모든 변경 사항에 대한 최종 제어권을 유지할 수 있습니다.