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해결하는 문제

이 프로젝트는 일반적인 AI 코딩 에이전트의 실패 패턴을 방지하기 위해 설계된 구성 가능하고 모델에 구애받지 않는 "기술"(시스템 프롬프트/지침) 세트를 제공합니다. 이는 사용자와 에이전트 간의 불일치, 공유 도메인 언어 부족으로 인한 과도한 장황함, 피드백 루프 부족으로 인한 코드 품질 저하, 그리고 AI가 생성한 코드베이스에서 소프트웨어 엔트로피("진흙 덩어리" 효과)의 가속화 문제를 해결합니다.

작동 방식

이 프로젝트는 사용자가 호출하는 기술과 모델이 호출하는 기술의 모음으로 구성됩니다. 사용자가 호출하는 기술은 상위 수준의 워크플로우를 조정하며(예: 정렬을 위한 /grill-me, 테스트 주도 개발을 위한 /tdd), 모델이 호출하는 기술은 재사용 가능한 규율과 기본 요소를 제공합니다(예: 집요한 인터뷰를 위한 grilling 기본 요소). 이러한 기술은 Claude Code 플러그인을 통해 관리되는 번들로 설치하거나 skills.sh를 사용하여 프로젝트 저장소 내의 편집 가능한 파일로 설치할 수 있습니다.

대상 사용자

AI 코딩 에이전트(Claude Code 또는 Codex 등)를 사용하며 TDD, 도메인 모델링, 아키텍처 조사와 같은 전문적인 엔지니어링 기초를 AI 보조 개발 프로세스에 적용하고자 하는 소프트웨어 엔지니어.

주요 특징

• 정렬 도구: /grill-me 및 /grill-with-docs를 포함하여 코딩을 시작하기 전에 에이전트가 요구 사항을 이해하도록 보장합니다.
• 도메인 모델링: 장황함을 줄이고 에이전트의 탐색 기능을 향상시키기 위해 공유 언어(GLOSSARY.md)를 구축하는 도구.
• 엔지니어링 규율: TDD(Red-Green-Refactor), 규율 있는 버그 진단 및 코드베이스 아키텍처 조사를 위한 전용 기술.
• 엔지니어링 워크플로우: 문제 분류, 대화를 통한 사양 작성, 계획을 tracer-bullet 티켓으로 분할하기 위한 기술.
• 모델 독립적: 다양한 코딩 에이전트 및 모델에서 작동합니다.