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해결하는 문제

AI 코딩 에이전트를 위한 구조적이고 파일 기반의 엔지니어링 워크플로우를 제공하여, 일반적으로 채팅 세션에서 발생하는 컨텍스트 손실을 방지합니다. 프로젝트 상태(예: 범위, 사양, 컨텍스트 파일 등)를 리포지토리 자체로 이동함으로써, 세션 간에 작업을 지속 가능하게 하고 팀 내 개발자 및 에이전트 간에 공유할 수 있습니다.

작동 방식

이 프로젝트는 AI 에이전트가 아이디어에서 프로덕션까지 기능을 이동할 수 있도록 하는 일련의 "스킬"(모듈화된 지침)을 구현합니다. 채팅 기록에 의존하지 않고, 각 스킬은 리포지토리 내 특정 파일(예: AGENTS.md에 컨텍스트, docs/specs/에 아키텍처)을 읽고 씁니다.

워크플로우는 논리적인 진행을 따릅니다:

1. 계획: /scope는 제품 아이디어를 정의하고, /audit는 프로젝트 컨텍스트를 초기화합니다.
2. 설계: /architect는 하중을 지탱하는 결정을 위한 빌드 사양을 생성합니다.
3. 구현: /develop는 사양에 따라 기능을 구축하며, 설계 결정이 누락된 경우 프로세스를 차단합니다.
4. 검증: /check verify는 앱을 실행하고, /test는 테스트 스위트를 작성하며, /check review는 다중 모델 코드 리뷰를 수행합니다.
5. 최종화: /document는 PR과 변경 로그를 생성하고, /sync는 프로젝트 상태를 업데이트합니다.

대상 사용자

Claude Code, Cursor, Codex, Gemini CLI와 같은 AI 코딩 에이전트를 사용하여, 즉흥적인 프롬프트가 아닌 전문적이고 체계적인 소프트웨어 엔지니어링 프로세스를 원하는 개발자.

주요 특징

• 파일 기반 상태 관리: 상태가 채팅이 아닌 리포지토리에 저장되므로 세션 재시작 후에도 작업이 유지됩니다.
• 다층 방어 게이팅: 사양이 누락된 경우 /develop가 자동으로 /architect로 리다이렉트되어 설계 전 구현을 방지합니다.
• 워크플로우의 깊이: 프로젝트의 필요에 따라 프로토타입, 알파, 베타, GA 수준의 엄격함을 제안합니다.
• 다중 모델 리뷰: /check review 단계에서 다른 AI 모델을 사용하여 더 높은 코드 품질을 보장합니다.
• 모노레포 지원: 각 워크스페이스에 고유한 컨텍스트와 명령어를 가지도록 워크플로우를 스코프화할 수 있습니다.