AGENTS.md 도입을 통한 AI Agent의 컨텍스트 인식 최적화 및 온보딩 비용 제거

Context

프롬프트 엔지니어링만으로는 해결 불가능한 Repository 수준의 구조적 컨텍스트 결여 문제 발생. Agent가 프로젝트의 관습이나 실행 환경을 인지하지 못해 잘못된 패키지 매니저 사용 및 아키텍처 위반 코드를 생성하는 병목 지점 확인.

Technical Solution

• AGENTS.md 파일을 루트에 배치하여 도구 독립적인 단일 진실 공급원(Single Source of Truth) 구축
• 프로젝트 개요, 정확한 명령어, 디렉토리 구조, 코딩 컨벤션을 명시하여 Agent의 Pattern Matching 효율 극대화
• llms.txt 도입을 통해 전체 코드베이스 대신 필요한 문서 경로만 제공하는 인덱싱 맵 구조 설계
• 로컬 실행 환경과 CI 파이프라인의 명령어 세트를 동일하게 일치시켜 Agent의 실행 결과 예측 가능성 확보
• 수정 금지 파일 목록(Lockfiles, Env 등)을 명시하여 Agent에 의한 인프라 설정 파괴 방지
• 신규 세션 기반의 Litmus Test를 통해 Agent가 커밋된 파일만으로 태스크를 완수하는지 검증하는 피드백 루프 구축