CI 기반 CLAUDE.md 린팅으로 런타임 준수율 제고 및 Secret Leak 원천 차단

Context

LLM 에이전트 지침 파일인 CLAUDE.md의 규칙 준수율이 중앙값 3/12 수준으로 낮게 나타난 문제 발생. 수동 관리로 인한 Behavior Drift 현상과 민감 정보 유출 가능성이 상존하는 구조적 한계 존재.

Technical Solution

• GitHub Action 기반의 자동화 린터 배포를 통한 CI 파이프라인 통합
• CLAUDE.md 및 AGENTS.md 파일 변경 시에만 트리거되는 Path-based Filtering 적용
• 정규표현식 기반의 Placeholder-aware 스캔 로직으로 오탐지(False Positive) 제거 및 실제 API Key 유출 탐지
• 규칙 준수 여부(Warning)와 보안 위협(Error)을 분리한 단계별 Build Fail 전략 수립
• Python Standard Library 기반의 가벼운 런타임 구성으로 외부 의존성 최소화 및 실행 속도 최적화
• Baseline 템플릿 자동 설치 Action을 제공하여 초기 설정 진입 장벽 제거

Impact

• CI 오버헤드 20~30초 수준의 경량 실행 환경 구현
• Secret 스캔 처리 속도 약 40ms 달성
• 토큰 비용 0원 및 추가 인프라 비용 없는 검증 체계 구축

Key Takeaway

문서의 품질 관리(Linting)를 코드 리뷰 단계의 강제 제약 사항으로 전환하여 휴먼 에러를 방지하고 시스템의 일관성을 유지하는 Shift-left 전략의 유효성 확인.