AI 요약관련 정보

• AI 코딩의 진정한 힘은 단순히 프롬프트에 의존하는 것을 넘어, 변화하는 요구사항에 맞춰 진화하는 시스템과 워크플로우를 직접 구축하는 데 있습니다. ⚙️
• 기존의 수많은 AI 프레임워크(PRP, BMAD 등)에 얽매이지 않고, 그 근본 철학을 이해하여 자신만의 맞춤형 워크플로우를 만들고 조정하는 능력이 중요합니다. 🛠️
• 모든 AI 코딩 작업의 핵심 멘탈 모델은 '계획(Planning) → 구현(Implementing) → 검증(Validating)'의 3단계 프로세스를 따르는 것입니다. 🔄
• 가장 중요한 '계획' 단계는 세분화됩니다:
  • 초기 아이디어 탐색을 위한 '바이브 플래닝'은 AI를 연구 동반자로 삼아 자유롭게 아이디어, 아키텍처, 기술 스택을 탐색하는 과정입니다. 💡
  • 탐색 결과를 바탕으로 고수준의 기능 요청 문서(PRD)인 'Initial MD'를 작성하여 사람도 이해할 수 있는 초기 요구사항을 정의합니다. 📝
  • 이 초기 요구사항을 RAG, 메모리, 작업 관리, 프롬프트 엔지니어링 등 컨텍스트 엔지니어링 전략을 활용하여 AI가 효과적으로 작업을 수행할 수 있는 상세한 '실행 계획'으로 전환합니다. 🗺️
• 재사용 가능한 워크플로우를 위해 '슬래시 커맨드'를 활용하여 자주 쓰는 프롬프트를 자동화하고, '서브 에이전트'를 통해 특정 작업을 전문화할 수 있습니다. (단, 서브 에이전트는 구현 단계에서는 사용하지 않는다는 철학이 있습니다.) 🤖
• 개인 지식 관리 플랫폼인 Obsidian에 사용자 정의 AI 에이전트를 연결하여 지식 관리 및 AI 통합 워크플로우를 구축하는 실제 사례를 통해, 맞춤형 시스템 구축의 가능성을 보여줍니다. 🧠