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Dev.toAI/ML
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GitHub 190k stars 달성한 AI Agent용 강제 워크플로우 프레임워크
Superpowers: Giving Your Coding Agent a Workflow It Can't Skip
AI 요약
Context
LLM 기반 Coding Agent가 설계 단계 없이 즉시 코드 작성을 시작하여 발생하는 논리적 오류와 드리프트 현상 분석. 모델 성능 개선보다 엔지니어링 프로세스의 강제성이 부재한 점을 핵심 병목으로 진단.
Technical Solution
- Composable Skills 라이브러리를 활용한 플러그인 기반의 자동 실행 워크플로우 설계
- Brainstorming 단계를 통한 요구사항 구체화 및 명세서(Spec) 기반의 설계 검증 프로세스 구축
- Git Worktrees를 이용한 독립적 작업 공간 확보로 테스트 베이스라인의 무결성 보장
- 작업을 2~5분 단위의 최소 단위 Task로 분할하여 상세 파일 경로와 검증 단계를 포함한 Plan 생성
- Task별 독립 Subagent 배정 및 Spec 일치 여부와 코드 품질을 확인하는 2단계 Review 체계 도입
- RED-GREEN-REFACTOR 사이클을 강제하는 TDD 기반의 코드 생성 및 테스트 미통과 코드 즉시 삭제 로직 적용
실천 포인트
1. Agent에게 코딩을 요청하기 전 구체적인 Spec 정의 단계를 강제하고 있는가?
2. 작업 단위를 5분 이내의 Task로 쪼개어 각 단계별 검증 경로를 명시했는가?
3. 코드 생성 전 테스트 코드를 먼저 작성하는 TDD 워크플로우가 자동화되어 있는가?
4. 메인 브랜치 오염 방지를 위해 Worktree나 독립 브랜치 환경을 제공하는가?