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ApexYard – AI 지원 코드 프로젝트 거버넌스

내용 ApexYard는 Claude Code, opencode, pi, Codex와 같은 AI 코딩 에이전트가 구축(또는 크게 지원)하는 소프트웨어 프로젝트 포트폴리오를 관리하기 위해 팀이 포크하여 사용할 수 있는 운영 리포지토리입니다. 서비스를 실행하지 않으며, AI 에이전트가 읽고 실행하는 일반 텍스트 Markdown 파일, Bash 후크, 슬래시 명령 "스킬"의 모음일 뿐입니다.

중요성 AI는 작동하는 코드를 빠르게 생성할 수 있지만, 해당 코드를 안전하게 프로덕션에 옮기려면 여전히 일반적인 소프트웨어 개발 안전장치(티켓, 리뷰, 품질 게이트, 마이그레이션 계획 등)가 필요합니다. ApexYard는 이러한 안전장치를 재사용 가능하고 도구에 구애받지 않는 방식으로 체계화하여 Claude Code, opencode, pi, Codex 또는 Cursor IDE를 사용하든 동일한 거버넌스 규칙이 적용됩니다.

주요 구성 요소

역할(약 20개) – 페르소나(예: 리뷰어 Rex, 보안 가드 Hakim)를 모델링하고 특정 트리거에서 활성화되는 Markdown 파일.
셸 후크(약 60개) – git/gh 명령에서 실행되어 "티켓 우선" 편집, 두 마커 병합 게이트, 비밀 스캔, 마이그레이션 검사 등을 강제하는 Bash 스크립트.
슬래시 명령 스킬(약 68개) – /setup, /handover, /decide, /code-review, /migration, /launch-check와 같은 명령으로, AI 에이전트가 IDE에서 직접 호출할 수 있습니다.
하위 에이전트 – 전문 리뷰 또는 검사를 수행하는 소규모 에이전트(Rex, Hakim, Tariq 등).
구성 파일 – onboarding.yaml(git에서 무시됨)은 프로젝트별 설정을 보유하고, apexyard.projects.yaml은 관리 대상 리포지토리 목록을 추적합니다.

일반적인 워크플로

ApexYard 리포지토리를 포크하고 클론합니다.
/setup(또는 onboarding.example.yaml 복사)을 실행하여 조직의 정책을 구성합니다.
**/handover <repo>**를 사용하여 코드베이스를 포트폴리오에 추가합니다. 이 명령은 리포지토리를 클론하고 "하네스 가능성"을 점수화하여 apexyard.projects.yaml에 기록합니다.
개발 전반에 걸쳐 에이전트는 /code-review <pr> 또는 /decide와 같은 스킬을 호출하여 결정을 기록하고, Bash 후크는 티켓 우선 또는 병합 게이트 규칙을 위반하는 git 작업을 차단합니다.
PR이 준비되면 지정된 인간(및 선택적으로 Rex 에이전트)이 병합 게이트가 열리기 전에 정확한 커밋을 명시적으로 승인해야 합니다.
정기적인 **/update**는 포크를 업스트림 ApexYard 변경 사항과 동기화하고, Conformance CI 작업은 지원되는 모든 AI 도구가 계속 규칙을 준수하는지 재검증합니다.

도구 지원

도구	강제	설정 단계
Claude Code	✅ 네이티브(추가 설치 불필요)	`/setup` 실행만
opencode	✅ 검증됨(어댑터 스크립트)	`bash bin/install-opencode-adapter.sh`
pi	✅ 검증됨	`bash bin/install-pi-adapter.sh`
Codex	✅ 검증됨	`bash bin/sync-codex-adapter.sh`
Cursor	✅ IDE 내 네이티브(`.claude/` 로드)	타사 구성 활성화 + `bash bin/install-cursor-adapter.sh`

사용자 정의 모든 역할, 워크플로 및 문서 템플릿은 일반 텍스트 Markdown 파일이므로 팀은 컴파일된 코드를 건드리지 않고 새 역할을 추가하거나 기존 워크플로를 편집하거나 추가 템플릿을 포함할 수 있습니다.

시작하기 README에는 6단계 빠른 시작(포크 → 클론 → 업스트림 추가 → /setup → /handover → 포트폴리오 명령 사용 시작)이 안내되어 있습니다. 상태 표시줄 플러그인(apexyard-status)을 Claude Code 프롬프트에 추가하여 활성 티켓과 보류 중인 승인을 표시할 수 있습니다.

사용 대상

AI 에이전트가 코드를 작성하도록 허용하지만 규율 있는 SDLC가 필요한 회사.
여러 마이크로서비스 또는 프론트엔드 앱을 관리하고 정책에 대한 단일 정보 소스를 원하는 팀.
여러 AI 코딩 어시스턴트에서 작동하는 "서비스 없는" 파일 기반 거버넌스 계층을 선호하는 개발자.

위의 모든 세부 사항은 리포지토리의 README에서 직접 가져온 것이며 추가 기능은 추론되지 않았습니다.

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