네이티브 우선 체크리스트로 코드량 54% 절감 및 안전성 100% 확보

Context

AI 에이전트가 불필요한 추상화 계층과 외부 라이브러리를 과도하게 생성하여 유지보수 비용을 증가시키는 Over-engineering 문제 발생. 단순한 프롬프트 지시만으로는 코드 감소와 보안/안전성 유지라는 상충하는 목표를 동시에 달성하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• 7단계의 고정된 결정 트리(Checklist)를 통해 문제 이해 후 구현 전 단계에서 최소 구현 경로를 강제하는 구조 설계
• Native Platform Feature 및 Standard Library 활용 여부를 우선 검토하여 외부 Dependency 도입을 억제하는 필터링 로직 적용
• Trust-boundary Validation, Security, Accessibility를 최하단 안전 경계(Explicit Floor)로 설정하여 코드 축소가 기능 결함으로 이어지지 않도록 제어
• Lifecycle Hook 기반의 플러그인 구조를 통해 다양한 AI Agent 인터페이스에 이식 가능한 Portable Prompt Engineering 프레임워크 구축
• Git Diff 기반의 실질적 코드 변경량 측정 방식을 도입하여 대화형 텍스트를 제외한 순수 구현 코드의 효율성 검증