AI 요약관련 정보

• AI 코딩의 문제점: AI는 명확한 지침 없이 복잡한 요청을 받으면 엉뚱하거나 과도한 기능을 개발하는 경향이 있습니다. 🤯
• Task Master AI의 역할: 복잡한 프로젝트를 AI가 처리할 수 있는 작은 작업들로 분할하여 체계적으로 순차적 개발을 돕는 혁신적인 도구입니다. 🛠️
• 설치 및 초기화: Node.js가 필수이며, CLI 또는 MCP 서버를 통해 설치 가능합니다. tm init 명령어로 프로젝트를 초기화하고 Git, Cursor AI 설정을 최적화합니다. 🚀
• AI 모델 설정의 중요성: 메인, 리서치, 폴백 모델을 목적(비용 효율 vs. 최고 품질)에 맞게 선택하고, Anthropic API 키와 같은 제공업체 API 키를 안전하게 설정해야 합니다. 🧠
• API 키 관리 유의사항: MCP 서버 사용 시 mcp.json에, CLI 사용 시 프로젝트 루트의 .env 파일에 API 키를 정의해야 하며, 유출되지 않도록 각별히 주의해야 합니다. 🔑
• PRD 문서의 핵심: 제품 요구 사항 문서(PRD)를 작성하여 taskmaster/docs에 위치시키고, tm parse-prd 명령어로 AI가 이를 분석하여 세부 작업을 생성하게 합니다. 📝
• PRD 작성 및 검토: AI가 PRD 작성을 도울 수 있지만, 사용자가 구현 범위를 꼼꼼히 검토하고 필요시 PRD를 분할하여 단계별로 요청하는 것이 중요합니다. 🧐
• 작업 관리 및 세분화: tm list로 작업 목록을 확인하고, tm analyze-complexity로 복잡도를 분석한 후, tm expand 명령어로 복잡한 작업을 서브 테스크로 나눌 수 있습니다. 📊
• 워크플로우 진행: tm propose <task_id> 명령어로 AI가 특정 작업을 시작하게 하며, 작업 상태(Pending, In Progress, Done 등)를 관리하고 필요시 수정 및 재분석을 반복합니다. 🔄
• Task Master vs. Shrimp Task Manager: Task Master는 사용자와 AI의 협업을 강조하는 반면, Shrimp Task Manager는 AI가 시니어 개발자처럼 주도적으로 프로젝트를 수행하는 방식입니다. 🤝