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Dev.toAI/ML
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AI Instruction의 3계층 분리 및 DESIGN.md 기반 정적 검증 체계 구축
AGENTS.md, SKILL.md, DESIGN.md: How AI Instructions Split into Three Layers
AI 요약
Context
자연어 기반의 통합 가이드라인(CLAUDE.md 등) 사용으로 인한 검증 주체의 인간 의존성 심화. 정량적 검증이 가능한 규칙과 주관적 판단이 필요한 규칙이 혼재되어 일관된 품질 유지 및 자동화된 검증 수행에 한계 발생.
Technical Solution
- AI 지시사항을 Behavior(AGENTS.md), Individual Tasks(SKILL.md), Visual Appearance(DESIGN.md)의 3계층으로 분리하는 구조 설계
- DESIGN.md 내 YAML 기반 Design Tokens와 Markdown 기반 Design Intent를 결합하여 기계 가독성 확보
- npx @google/design.md lint CLI 도구를 활용한 Token Reference 무결성 및 WCAG 대비로 검증 자동화
- CI 파이프라인 통합을 통한 Pull Request 단계에서의 디자인 시스템 일관성 강제 적용
- 비정형 자연어 문서를 정형화된 Spec으로 전환하여 인간의 주관적 판단 개입 최소화
- Spec-Driven Development(SDD) 방법론을 적용한 점진적 마이그레이션 전략 채택
실천 포인트
- 기존 가이드라인 내 '정량적 검증 가능 항목'과 '주관적 판단 항목' 분류 수행 - 시각적 요소(Color, Typography)를 DESIGN.md의 YAML 토큰 형태로 추출하여 관리 - CLI Validator를 CI 프로세스에 추가하여 디자인 시스템 위반 사항 자동 탐지 - 모든 규칙을 한 번에 Spec화 하기보다 검증 이득이 큰 핵심 영역부터 단계적 분리 적용