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해결하는 문제

SAW (SAFe Agentic Workflow)는 멀티 에이전트 AI 팀을 조정하기 위한 구조화된 하네스를 제공합니다. 품질 게이트, 명확한 역할 경계 및 증거 기반 전달을 강제하는 프로덕션 테스트済み 아키텍처를 구현함으로써 비구조화된 AI 상호작용으로 인한 혼란을 방지하며, AI 에이전트가 단순한 채팅 인터페이스가 아닌 전문적인 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 내에서 작동하도록 보장합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 관심사를 분리하기 위해 3계층 아키텍처를 구현합니다:

1. Hooks: 형식 검사 및 차단 요소를 처리하는 자동 가드레일.
2. Commands: 일반적인 작업을 자동화하는 사용자 호출 워크플로(예: /start-work, /pre-pr).
3. Skills: 작업에 따라 AI가 자동으로 로드하는 모델 호출 도메인 전문 지식.

이 프로젝트는 Scaled Agile Framework (SAFe)를 AI에 적응시켜 특정 역할(비즈니스 시스템 분석가 또는 시스템 아키텍트 등)을 전문 AI 에이전트 프로필에 매핑합니다. 또한 모든 주장이 특정 commit SHA에 연결되어 지식 드리프트를 감지하고 방지하는 증거 검증된 지식 베이스인 "Knowledge Vault"를 포함합니다.

대상

AI 어시스턴트(특히 Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI 또는 Cursor IDE)를 사용하며 업무에 반복 가능하고 구조화된 프로세스가 필요한 소프트웨어 엔지니어링 팀, 연구, 법무 또는 운영 팀.

주요 특징

• 멀티 제공업체 지원: Claude Code, Gemini CLI, Codex CLI 및 Cursor IDE와 호환됩니다.
• SAFe 통합: 구조화된 자율성을 위해 전문적인 애자일 역할을 AI 에이전트 프로필에 매핑합니다.
• Knowledge Vault: AI의 환각 및 정보 노후화를 방지하기 위해 Open Knowledge Format v0.1을 사용하는 휴대 가능한 증거 검증 지식 베이스.
• Dark Factory: 원격 서버의 tmux를 통한 지속적인 자율 에이전트 팀 지원.
• 코드화된 방법론: 6개의 Anthropic 엔지니어링 리서치 논문의 패턴을 구현합니다.