Prompt Library 도입을 통한 AI 에이전트의 결정론적 코드 생성 구현

Context

기존 AI 코딩 어시스턴트는 단순 챗봇 형태의 인터페이스에 의존하여 코드베이스의 Context 부족 문제를 겪음. 이로 인해 잘못된 함수명 생성, 존재하지 않는 파일 참조 등 Hallucination 현상이 빈번하며 개발자의 반복적인 수정 작업이 강제되는 한계가 있음.

Technical Solution

• Prompt를 단순 텍스트가 아닌 코드베이스와 함께 버전 관리되는 First-class Deliverable로 정의
• 실제 파일 구조, Component API, 제품 전용 Convention을 명시한 Declarative Prompt 설계
• 파일 경로, Export 명칭, 디자인 토큰 등 구체적 Constraint를 포함하여 AI의 추측 가능성을 제거
• cursor run과 같은 CLI 도구를 통해 Prompt 파일과 Project Root를 바인딩하여 실행 환경의 일관성 확보
• LLM 모델 교체와 무관하게 유지되는 Durable Contract로서의 Prompt Layer 구축
• 코드 변경 시 Prompt를 함께 수정하여 코드와 AI 지시문 간의 Drift 현상 방지