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철학

이 문서는 Codingbuddy의 비전, 핵심 신념, 설계 원칙을 설명합니다.

비전

코드를 위한 AI 전문가 팀

단일 AI는 모든 것의 전문가가 될 수 없습니다. AI에게 코드를 요청하면 단일 관점만 얻게 됩니다—보안 검토도 없고, 접근성 검사도 없으며, 아키텍처 검증도 없습니다. 그저 하나의 AI가 모든 것을 "그럭저럭" 하지만 어떤 것도 탁월하게 하지 못합니다.

인간 개발팀에는 전문가들이 있습니다:

  • 시스템을 설계하는 아키텍트
  • 취약점을 찾는 보안 엔지니어
  • 엣지 케이스를 잡는 QA 전문가
  • 병목을 최적화하는 성능 전문가

Codingbuddy는 AI 코딩에 전문가 팀 모델을 도입합니다.

하나의 AI가 모든 것을 시도하는 대신, Codingbuddy는 35개의 전문 에이전트를 조율하여 코드가 전문가 수준에 도달할 때까지 협업하며 검토하고 개선합니다.

핵심 신념

1. 멀티에이전트 협업

품질은 다양한 관점에서 나옵니다. 3계층 에이전트 시스템이 포괄적인 커버리지를 보장합니다:

계층 목적 예시
모드 에이전트 워크플로우 오케스트레이션 plan-mode, act-mode, eval-mode
주요 에이전트 핵심 구현 solution-architect, frontend-developer, backend-developer
전문가 에이전트 도메인 전문성 security, accessibility, performance, test-strategy

각 에이전트는 집중된 전문성을 제공하며, 단일 AI가 달성할 수 없는 것을 협업으로 이루어냅니다.

2. 품질 주도 개발

PLAN → ACT → EVAL 사이클이 매 단계에서 품질을 보장합니다:

PLAN: 코딩 전 설계 (아키텍처, 테스트 전략)
  ↓
ACT: TDD와 품질 기준으로 구현
  ↓
EVAL: 다중 전문가 검토 (보안, 성능, 접근성)
  ↓
반복: Critical=0 AND High=0까지

3. 종료 기준

품질 목표 달성 시에만 배포:

심각도 배포 전 수정 필수
🔴 Critical 예 - 즉각적인 보안/데이터 이슈
🟠 High 예 - 중요한 문제
🟡 Medium 선택 - 기술 부채
🟢 Low 선택 - 개선 사항

4. 점진적 공개

간단하게 시작하고, 필요할 때 깊이 들어갑니다:

  • 빠른 시작: npx codingbuddy init으로 2분 만에 실행
  • 워크플로우 모드: PLAN → ACT → EVAL 구조화된 개발
  • 전문가 에이전트: 35개 도메인 전문가 온디맨드 접근
  • AUTO 모드: 품질 달성까지 자율 반복

5. 설정보다 규약

대부분의 프로젝트에서 작동하는 합리적인 기본값:

  • PLAN → ACT → EVAL 워크플로우
  • TDD 우선 개발 방식
  • 90% 이상 테스트 커버리지 목표
  • SOLID 원칙과 클린 코드

변경이 필요한 부분만 오버라이드합니다.

설계 원칙

에이전트 아키텍처

┌─────────────────────────────────────────┐
│           모드 에이전트 (4)              │
│  plan-mode, act-mode, eval-mode,        │
│  auto-mode                              │
└─────────────────────────────────────────┘
                    │
                    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│         주요 에이전트 (16)               │
│  solution-architect, frontend-developer │
│  backend-developer, code-reviewer, ...  │
└─────────────────────────────────────────┘
                    │
                    ▼
┌─────────────────────────────────────────┐
│        전문가 에이전트 (15)              │
│   security, accessibility, performance  │
│   test-strategy, event-architecture ... │
└─────────────────────────────────────────┘

관심사 분리

레이어 목적 형식
규칙 무엇을 할지 (워크플로우, 품질 기준) Markdown
에이전트 누가 무엇을 아는지 (전문가 지식) JSON
어댑터 어떻게 통합할지 (도구별 설정) Markdown

이 분리를 통해:

  • 도구 지원과 독립적으로 규칙 발전 가능
  • 핵심 규칙 변경 없이 새 에이전트 추가
  • 기존 규칙 수정 없이 새 도구 지원

복잡성보다 확장성

시스템은 설정이 아닌 확장을 위해 설계되었습니다:

  • JSON 파일 생성으로 새 전문가 에이전트 추가
  • 어댑터 가이드 작성으로 새 AI 도구 지원
  • 핵심 규칙 수정 없이 프로젝트별 컨텍스트 포함

간단한 것은 간단해야 합니다. 복잡한 것은 가능해야 합니다.

워크플로우 모델

Codingbuddy는 AI 지원 개발을 위한 구조화된 워크플로우를 도입합니다:

PLAN 모드 (기본)

  • 요구사항 이해
  • 구현 접근 방식 설계
  • 리스크와 엣지 케이스 식별
  • 코드 변경 없음
  • 활성화: 솔루션 아키텍트 + 관련 전문가

ACT 모드

  • 계획 실행
  • TDD 준수: Red → Green → Refactor
  • 점진적이고 테스트된 변경
  • 활성화: 주요 개발자 + 품질 전문가

EVAL 모드

  • 구현 품질 검토
  • 다차원 평가 (보안, 성능, 접근성)
  • 심각도 수준별 개선점 식별
  • 활성화: 코드 리뷰어 + 병렬 전문가

AUTO 모드

  • 자율 PLAN → ACT → EVAL 순환
  • 계속: Critical=0 AND High=0까지
  • 최대 반복 안전장치
  • 반복적 개선이 필요한 복잡한 기능에 적합

이 워크플로우는 AI 어시스턴트가 적절한 계획 없이 바로 코드로 뛰어드는 일반적인 함정을 방지합니다.

차별점

기존 AI 코딩 Codingbuddy
단일 AI 관점 35개 전문가 에이전트 관점
"생성하고 기도하기" 계획 → 구현 → 검증
품질 게이트 없음 Critical=0, High=0 필수
수동 검토 필요 자동 다차원 검토
일관성 없는 품질 기준 충족까지 반복 개선

Codingbuddy가 아닌 것

  • 코드 생성기가 아님: 구조, 전문성, 품질 게이트를 제공—마법의 코드가 아님
  • 인간 판단의 대체물이 아님: 전문가 관점으로 개발자 의사결정을 보강
  • 만능 솔루션이 아님: 프로젝트별 커스터마이징을 위해 설계됨

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