반복적 Correction을 명시적 Constraint로 전환하여 AI 생성 코드 품질 최적화

Context

AI 모델의 무상태성(Stateless) 특성으로 인해 세션 간 수정 사항이 공유되지 않는 한계 존재. 개발자가 매 세션 반복하는 수동 교정 작업이 시스템적 제약 조건의 부재로 인한 리소스 낭비로 이어지는 상황 분석.

Technical Solution

• 반복적 수정 패턴을 식별하여 명시적 Rule로 정의하는 Constraint 기반 프롬프팅 도입
• Component Boundary, State Placement 등 AI가 빈번히 실수하는 영역을 우선 순위화하여 규칙 생성
• 정교한 시스템 설계 전, 가장 빈도가 높은 단일 규칙을 적용하는 증분적 접근 방식 채택
• AI가 추론 전 참조 가능한 명시적 가이드라인을 제공하여 생성 단계에서부터 의사결정 경로 제어
• 경험적 데이터(Evidence)에 기반하여 규칙을 점진적으로 확장하는 Bottom-up 체계 구축