Agent Skills 도입을 통한 v20 기반 최신 Angular 컨벤션 강제화

Context

LLM 학습 데이터의 시차로 인해 AI 코딩 에이전트가 NgModules, *ngIf 등 구식 패턴을 제안하는 문제 발생. 프레임워크의 빠른 업데이트 속도와 LLM의 정적 지식 사이의 간극으로 인한 코드 품질 저하 및 기술 부채 누적.

Technical Solution

• Anthropic의 Open Format 기반 Agent Skills를 도입하여 작업 시점에 필요한 도메인 전문 지식을 동적으로 로드하는 구조 설계
• @if 및 Signal 기반 Reactivity 등 v20 최신 컨벤션을 강제하는 Instruction 파일 세트를 통해 구식 패턴 생성 억제
• Orchestrator 설계를 통한 관련 참조 파일의 선택적 로딩으로 Token 소모 최적화 및 컨텍스트 윈도우 효율성 증대
• ng build 실행을 통한 Autonomous Verification Loop를 구축하여 AI가 생성한 코드의 빌드 가능 여부를 자동 검증
• 메인 리포지토리에서 자동 미러링되는 Snapshot 구조를 채택하여 프레임워크 버전 업데이트와 스킬 세트의 동기화 유지
• Lock 파일을 통한 Drift 추적 및 CLI 기반의 업데이트 메커니즘으로 최신 베스트 프랙티스 유지 보수 자동화