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해결하는 문제

고비용·고지능 AI 모델을 반복적인 코딩 작업에 사용하는 비효율성을 해결합니다. 하나의 비싼 모델이 모든 작업을 수행하는 대신, 이 도구는 고수준의 '지능'(감사 및 계획)과 저수준의 '실행'(코드 작성)을 분리하여, 저비용 모델이 구현 단계를 처리할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 도구는 특정 파이프라인을 따르는 에이전트 스킬로 작동합니다:

1. 리콘: 리포지토리의 스택, 코딩 규칙, 문서(ADR 또는 PRD 등)를 매핑하여 프로젝트의 맥락을 이해합니다.
2. 감사: 병렬 서브에이전트가 보안, 성능, 기술적 부채 등 9개 범주에 걸쳐 코드베이스를 스캔하여 구체적인 파일 및 라인 증거를 제시하며 문제를 탐지합니다.
3. 검토 및 우선순위 설정: 어드바이저 모델이 오류 탐지(false positive)를 필터링하고, 영향도와 노력 수준에 따라 우선순위가 매겨진 결과 표를 제시합니다.
4. 계획: 선택된 문제에 대해 plans/ 디렉터리에 자체 포함형 Markdown 사양을 생성합니다. 이러한 계획은 인라인 코드 조각, 기계 검증 가능한 검증 게이트, 명시적인 정지 조건을 포함하여 작고 '약한' 모델도 환상 없이 실행할 수 있도록 설계되어 있습니다.
5. 실행 및 조율: 저비용 실행자(executors)를 디스패치하여 격리된 워크트리에서 계획을 구현하고, 변경 사항을 검토하며, 코드 드리프트를 반영하기 위해 백로그를 주기적으로 갱신할 수 있습니다.

대상 사용자

AI 에이전트를 사용하여 코드베이스를 유지보수하고 개선하는 개발자 및 팀 중, 비용과 품질 측면에서 최적화를 원하는 사용자에게 적합합니다. '테크 리드' 모델이 '주니어' 실행자 모델을 안내하는 방식으로 활용됩니다.

주요 특징

• 책임의 분리: 이 스킬은 소스 코드를 직접 수정하지 않습니다. 계획만 작성합니다.
• 기계 검증 가능한 계획: 모든 계획에는 성공 여부를 검증하기 위한 구체적인 명령어와 예상 출력이 포함되어 있습니다.
• 격리된 실행: 구현을 위해 일시적인 git 워크트리(working tree)를 사용하여 메인 브랜치를 안전하게 유지합니다.
• 맥락 인식: 설계 문서와 ADR을 읽어들이며 제안이 기존 제품 의도와 일치하도록 보장합니다.