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Prompt 의존성을 제거한 Verifiable Context Architecture 설계
Context Architecture: the day I realized the whole repo is the context
AI 요약
Context
AI Agent가 Prompt의 지시사항보다 Repository 내의 기존 코드 패턴과 오래된 문서를 우선시하는 현상 발생. 단순한 Prompt 엔지니어링만으로는 Subagent 간의 컨텍스트 단절과 코드-문서 간의 불일치 문제를 해결하기 어려운 한계 노출.
Technical Solution
- Screaming Architecture 도입을 통한 도메인 중심 구조 설계로 Agent의 비즈니스 의도 파악 능력 향상
- Repository 내 모든 주장을 검증 가능한 메커니즘과 연결하여 '침묵하는 부패(Silent Rot)' 방지
- AGENTS.md 및 CLAUDE.md를 코드 경계마다 배치하여 코드만으로 알 수 없는 의사결정 맥락 제공
- Spec을 Test, Type, Lint 규칙으로 전환하여 준수하지 않을 시 CI 단계에서 Build Fail을 유도하는 강제성 확보
- 도구 및 커맨드를 예측 가능한 경로에 배치하여 Agent의 Capability Discovery 최적화
- Compiler와 Linter 등 4개 레이어의 검증 체계를 구축하여 잘못된 컨텍스트 전파 차단
실천 포인트
- README의 가이드라인이 실제 Lint Rule이나 Test Case로 구현되어 있는지 확인 - 기술 스택 중심(controllers/, services/)이 아닌 도메인 중심(billing/, payments/)으로 폴더 구조 재편 - 코드 변경 시 관련 AGENTS.md 문서의 동기화 여부를 CI 파이프라인에서 검증할 방안 검토 - Agent가 참조할 공식 Design Token과 deprecated 모듈에 대한 명시적 강제 제약 설정