AI 요약관련 정보

• AI 에이전트의 주요 문제점은 제한된 컨텍스트 윈도우로, 장기 실행 작업 시 이전 작업을 잊거나, 기능이 불완전하게 구현되거나, 테스트되지 않은 기능을 완료로 표시하는 경향이 있습니다. 🧠❌
• Anthropic은 실제 소프트웨어 팀의 작업 방식에서 영감을 받아 초기화 에이전트와 코딩 에이전트를 조화롭게 사용하는 해결책을 제시했습니다. 🤝💡
• 초기화 단계에서는 코드베이스 개요를 담은 claw.md 파일을 생성하고, 모든 기능과 초기 실패 상태의 테스트 단계를 포함하는 features.json 파일을 만듭니다. 📝📋
• 브라우저 기반 UI 테스트를 위해 Puppeteer를 연결하고, 개발 서버 시작 스크립트와 프로젝트 진행 상황을 추적하는 progress.md 파일을 설정합니다. 🌐🧪
• Claude에게 progress.md 업데이트, 기능 구현 후 테스트, 그리고 Git에 자주 커밋하도록 명확한 가이드라인을 제공하는 것이 중요합니다. ✍️✅
• Git 커밋은 명확한 로그를 통해 진행 상황을 보여주고, 구현 실패 시 되돌릴 수 있으며, 세션 재개 시 프로젝트 이해를 돕는 핵심적인 역할을 합니다. 🌳🔄
• Claude는 features.json 파일에서 기능을 완료로 표시하는 것 외에는 내용을 변경하지 않도록 제한됩니다. 🔒
• 코딩 단계에서는 features.json에 따라 각 기능을 하나씩 구현하고, 테스트된 각 기능 후에 설명적인 Git 커밋 메시지를 작성합니다. 🧩💬
• 필요한 경우 브라우저를 실행하여 앱 작동을 확인하고, features.json의 해당 필드를 false에서 true로 업데이트하며, progress.md에 진행 상황을 기록한 후 변경 사항을 커밋합니다. 💻✔️
• 이 점진적인 접근 방식의 장점은 세션이 종료되더라도 중단된 지점부터 정확히 재개할 수 있다는 점입니다. ♻️
• Git 로그와 진행 파일 덕분에 Claude는 코드 자체 없이도 프로젝트를 이해할 수 있어 컨텍스트 윈도우 사용량을 크게 줄이고(BMAD의 84% 대비), 효율성을 높입니다. 📈
• 또한, 각 반복마다 앱이 엔드 투 엔드로 테스트되도록 강제하여, 코드만으로는 명확하지 않은 버그를 식별하고 테스트되지 않은 기능을 완료로 표시하는 경향을 줄입니다. 🐞🔍
• BMAD 방식과 유사하지만, Claude의 워크플로우는 컨텍스트 활용이 더 효율적이고 에이전트 관리가 더 간단하다는 장점이 있습니다. 🆚
• 이 채널의 운영사는 이러한 AI 기반 워크플로우를 고객 프로젝트에 직접 적용하여 앱이나 웹사이트를 더 빠르고 효율적으로 구축하는 "기술 공동 조종사" 역할을 제공합니다. 🛠️🚀