AI-Driven Automation 제거를 통한 개발 제어권 회복 및 인지 부하 최적화

Context

LLM 기반의 Cursor Editor를 통한 코드 자동 생성 의존도 심화로 인한 논리적 사고력 저하 및 Autopilot Fatigue 발생. Electron 기반 에디터의 높은 메모리 점유율과 AI 생성 코드의 복잡도 증가로 인한 유지보수 비용 상승이 주요 병목 지점으로 작용.

Technical Solution

• AI-Generated Spaghetti Code 제거를 통한 코드 가독성 및 디버깅 효율성 확보
• 무거운 Electron 기반 AI 툴체인 제거를 통한 시스템 리소스 점유율 최적화
• Inline Suggestion 및 자동 리팩토링 기능을 배제한 Distraction-Free 환경 구축으로 집중력 향상
• 수동 Markdown 문서 작성을 통한 End-User 관점의 프로젝트 구조 재설계 및 도메인 이해도 증진
• 능동적 문제 해결 방식의 복귀를 통한 Tailwind CSS 및 Python 스크립트 최적화 구현