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AI 개발에서 사양, 테스트 및 코드의 동기화 유지

AI 개발에서 사양, 테스트 및 코드의 동기화 유지

AI 에이전트가 요구사항, 테스트 및 코드에서 벗어나는 것을 막으세요.

AI 코딩 에이전트는 기능을 빠르게 출시하지만, 명세서(specs), 테스트, 그리고 코드는 조용히 서로 다른 방향으로 이동(drift)합니다. 이 가이드는 추적 가능성(traceability) 모델, 명세서-테스트 및 명세서-코드 매핑, 그리고 병합 전에 이러한 드리프트를 포착하는 CI(CI) 검사를 다룹니다.

LLM Wiki 관리: 드리프트, 모순 및 검토

LLM Wiki 관리: 드리프트, 모순 및 검토

컴파일된 지식의 신뢰성을 유지하세요

LLM 위키(Wiki)는 오래된 사실이 여전히 그럴듯해 보일 때, 모순이 정교하게 다듬어질 때, 그리고 생성된 요약이 원천 자료에서 벗어나면 실패합니다.

AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 의사결정 기록

AI 기반 소프트웨어 개발을 위한 의사결정 기록

의도(intent)를 코드와 가깝게 유지하세요.

의결 기록은 AI 지원 소프트웨어 개발에서 누락된 기억 레이어입니다. 이는 구축된 내용뿐만 아니라 그 이유까지 포착하며, AI 도구가 코드를 작성할 때 이러한 구별이 결정적인 중요성을 갖게 됩니다.