피드로 돌아가기
Dev.toInfrastructure
원문 읽기
Workspace 기반 컨텍스트 주입을 통한 AI Platform Engineering 최적화
Transformative AI-Powered Platform Engineering
AI 요약
Context
LLM의 일반적 지식과 팀 내부의 특정 Terraform 컨벤션 및 GitOps 워크플로우 간의 괴리로 인한 코드 재작업 발생. 단순 프롬프트 확장 방식으로는 Context Window 제한 및 세션 휘발성 문제로 인해 일관된 표준 적용이 불가능한 한계 존재.
Technical Solution
- Steering Files 도입을 통한 Non-negotiable 규칙의 자동 로드 및 강제 적용 구조 설계
- 도메인 특화 지식의 효율적 관리를 위한 Deep Reference Material 기반의 온디맨드 컨텍스트 주입 체계 구축
- 인프라 작성, MR 리뷰, 보안 컴플라이언스 등 역할별로 도구와 권한이 분리된 Specialised Agents 아키텍처 채택
- 티켓 시스템 및 CI/CD 파이프라인과의 직접 Tool Integration을 통한 단순 파일 입출력을 넘어선 워크플로우 참여 구현
- AI 오류 수정을 Workspace 규칙으로 환류시켜 조직적 지식을 축적하는 Refinement Loop 메커니즘 적용
- AGENTS.md 파일을 통한 도구 독립적인 Portable Fallback 컨텍스트 제공 전략 수립
실천 포인트
1. 최다 오류 발생 지점(예: Terraform IAM Policy)을 식별하여 Steering File 작성
2. 프로젝트 루트에 AGENTS.md를 생성하여 기본 구조와 핵심 규칙 명시
3. AI 생성 결과물을 검토하고 누락된 컨벤션을 Steering File에 즉시 업데이트하는 피드백 루프 구축
4. 단순 챗봇 활용을 넘어 CI/CD 및 티켓 시스템과 연동된 Agentic Workflow 검토