AI‑DLC (AI 기반 개발 생애 주기)

무엇인가요

• AI 코딩 어시스턴트(Claude, Kiro, Codex, Cursor, Opencode, GitHub Copilot)를 구조적이고 감사 가능한 소프트웨어 배포 워크플로우로 전환하는 프레임워크입니다.
• 각 지원되는 어시스턴트 내부에서 네이티브로 실행되는 단일한 하드웨어 독립형 코어를 제공하며, 요구사항, 설계, 구현, 테스트, 운영을 처리합니다.

핵심 개념

• 단계 및 스테이지 – 초기화부터 운영 환경까지 작업을 안내하는 5단계, 33스테이지.
• 에이전트 – 14개의 내장 에이전트(도메인 전문가, 리뷰어, 컴포저)가 코드를 생성하고 검증합니다.
• 워크플로우 프로파일 – 기능, 버그 수정, 인프라, 보안, PoC 등에 대한 사전 정의된 프로파일입니다.
• 사람의 승인 게이트 – 다음 자동 단계를 수행하기 전에 개발자가 승인해야 하는 지점입니다.
• 감사 로그 – 113개 이벤트 로그와 지속 상태를 통해 추적성과 준수성을 보장합니다.

지원되는 AI 하드웨어

하드웨어	설정 명령어	호출 방법
Claude Code	aidlc config --harness claude	/aidlc
Kiro CLI / IDE	aidlc config --harness kiro (또는 kiro-ide)	/aidlc
Codex CLI	aidlc config --harness codex	$aidlc
Cursor	aidlc config --harness cursor	/aidlc
opencode	aidlc config --harness opencode	/aidlc
GitHub Copilot	aidlc config --harness copilot	/aidlc

설치

• macOS / Linux / WSL: curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh
• Windows PowerShell: irm https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.ps1 | iex
• 네이티브 aidlc 바이너리와 하드웨어 런타임을 설치합니다. Bun 또는 Node.js는 필요 없습니다.
• 오프라인 또는 커스텀 설정의 경우, aidlc‑copy‑runtime‑X.Y.Z.tar.gz 릴리스를 다운로드하고 runtime/<harness>/ 디렉터리를 프로젝트에 복사합니다.

일반적인 워크플로우

1. 선택한 하드웨어용 프로젝트를 구성: aidlc config --harness <name>.
2. AI 어시스턴트 내에서 워크플로우를 실행합니다. 예: /aidlc 재고 관리용 REST API 구축.
3. AI‑DLC는 적절한 워크플로우를 선택하고, 명확화 질문을 하며, 승인 게이트에서 일시 정지합니다.
4. 승인 후, 코드, 테스트, 문서, 배포 단계를 생성하고 모든 내용을 로그에 기록합니다.

개발 및 확장성

• 코어 엔진은 core/ (TypeScript)에 있으며 하드웨어에 의존하지 않습니다.
• 하드웨어별 어댑터는 harness/<name>/에 있습니다.
• 플러그인은 커스텀 스테이지나 에이전트를 추가할 수 있습니다 (plugins/).
• Bun으로 모든 하드웨어를 빌드: bun install --frozen-lockfile && bun scripts/package.ts.
• 포괄적인 테스트 세트(tests/)와 CI 스크립트가 제공됩니다.

문서 및 리소스

• Getting Started, 사용자 가이드, 하드웨어 가이드, 상세한 개발자 참조는 docs/ 폴더에 있습니다.
• 사양 PDF와 AWS 블로그 게시물에서 방법론을 설명합니다.
• 프로젝트는 MIT‑0 라이선스를 따릅니다.

누가 사용할 수 있나요

• AI 코딩 어시스턴트에 의존하고 반복 가능하며 감사 가능한 개발 파이프라인을 원하는 팀.
• 인간의 감시가 있는 컴플라이언스 대응 AI 생성 코드가 필요한 조직.
• 여러 어시스턴트 간에 통합된 방식으로 AI 기반 워크플로우를 실행하고 싶은 개발자.