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Dev.toAI/ML
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Spec-driven Development를 통한 AI Agent 기반 개발 효율 극대화
Delving into the Rabbit Hole of Agentic Coding: What Went Wrong, What Worked, and What I Should Have Done Differently
AI 요약
Context
AI Agent를 활용한 소프트웨어 개발 시 명확한 설계 없이 프롬프트에만 의존하는 방식의 한계 노출. 특히 기술 스택의 Feasibility 검증 생략으로 인한 프로젝트 실패 사례 발생.
Technical Solution
- Documentation-first 원칙에 기반한 Spec-driven Development 체계 도입
- GitHub speckit 등을 활용하여 AI Agent가 참조할 단일 진실 공급원(Source of Truth)으로 Spec 정의
- OpenAPI Spec 및 Sequence Diagram 선행 작성을 통한 아키텍처 가이드라인 제공
- /plan 및 /spec 명령어를 활용한 반복적 요구사항 구체화 및 갭 분석 수행
- Human-in-the-loop 구조를 통한 Agent의 실행 단계별 검증 및 최종 의사결정 제어
실천 포인트
- 코드 생성 전 OpenAPI Spec 및 데이터 스키마 정의 완료 여부 확인 - 선택한 기술 스택의 실제 구현 가능성을 Agent에게 명시적으로 Research 시키고 검증 - 단일 프롬프트 의존도를 낮추고 Spec 업데이트를 통한 반복적 수정 프로세스 구축 - Agent가 제안한 모든 명령어와 코드 변경 사항에 대해 엔지니어의 직접 리뷰 수행