AI 코드 생성 시 Convention Drift 해결을 위한 지식 인프라 구축 및 cleanup 공수 2~4배 절감

Context

AI 기반 코드 생성 시 Design Intent가 전달되지 않아 발생하는 Structural Gap 문제 분석. Prompt 기반의 일시적 컨텍스트 제공 방식은 팀 내 암묵적 규칙(Implicit Conventions)을 반영하지 못해 코드 일관성 저하 및 기술 부채를 유발하는 한계 존재.

Technical Solution

• Tacit Knowledge의 인프라화를 통한 지속적 컨텍스트 유지 구조 설계
• CLAUDE.md 형태의 Persistent Context File을 도입하여 모든 상호작용 시 가이드라인 인덱스 자동 로드
• L3 수준의 세부 규칙(Naming, Security, Error Handling)을 독립된 Guideline Files로 분리하여 컨텍스트 희석 방지
• 단순 기능 정의(What)를 넘어 구현 제약 사항(How/Why)을 포함한 AI-effective Spec 작성 체계 도입
• AI-dev-os-rules-typescript와 같은 Rule Submodule을 통한 프로젝트 표준 규격의 모듈화 및 재사용