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해결하는 문제

AI 코드 에이전트는 빌드 프로세스, 테스트 프레임워크, 아키텍처 규칙과 같은 특정 컨텍스트가 부족해 실제로 효과적으로 작동하지 못하는 경우가 많습니다. AgentRC는 이러한 문제를 해결하기 위해 필요한 컨텍스트 파일(예: 지침 및 도구 설정)을 자동으로 생성하고 유지 관리하여 AI 에이전트가 특정 코드베이스 내에서 더 잘 이해하고 작동할 수 있도록 합니다.

작동 방식

AgentRC는 코드베이스를 분석하여 누락된 컨텍스트를 식별한 후, Copilot SDK를 사용하여 맞춤형 지침 파일과 설정을 생성합니다. 세 단계의 사이클로 작동합니다:

1. 측정: 9개의 핵심 요소와 5단계 성숙도 모델을 기반으로 리포지토리의 "AI 준비도"를 평가하여 격차를 파악합니다.
2. 생성: .github/copilot-instructions.md (관행용), .vscode/mcp.json (도구 연결용), .vscode/settings.json (에디터 설정용) 등의 특정 파일을 생성합니다.
3. 유지: 생성된 지침이 실제로 에이전트 응답을 개선하는지 평가하고, CI/CD 파이프라인에 통합하여 컨텍스트가 오래되었는지(드리프트)를 감지할 수 있습니다.

대상 사용자

GitHub Copilot과 같은 AI 코드 에이전트를 사용하고, 수동으로 작성하지 않고도 고품질의 코드베이스 전용 컨텍스트를 제공하여 에이전트 성능을 최적화하고자 하는 개발자 및 엔지니어링 팀.

주요 기능

• 자동 컨텍스트 생성: 실제 코드를 읽어 템플릿에 의존하지 않고 지침을 생성.
• AI 준비도 점수화: 리포지토리가 AI 에이전트에 얼마나 잘 준비되어 있는지 수치화하는 성숙도 모델 제공.
• AI 에이전트 통합: CLI, VS Code 확장 프로그램, CI/CD 품질 게이트로 작동.
• APM 통합: Agent Package Manager (APM)와 연동하여 조직 내에서 공유되는 에이전트 지침 및 기술을 배포.
• 광범위한 호환성: GitHub, Azure DevOps, 모노레포, 멀티루트 VS Code 워크스페이스를 지원.