피드로 돌아가기
AI Is Too Good at Coding - So I Built Something to Keep the Why (and Make It Scale)
Dev.toDev.to
DevOps

AI 에이전트의 휘발성 컨텍스트를 Repository Memory로 대체한 Persist OS 설계

AI Is Too Good at Coding - So I Built Something to Keep the Why (and Make It Scale)

Karthick2026년 6월 25일7intermediate

Context

AI 에이전트 기반의 초고속 개발 환경에서 설계 결정 사항(Decision)이 채팅 히스토리에만 머물며 휘발되는 문제 발생. 세션 종료 후 아키텍처 일관성이 무너지는 Architecture Drift 현상으로 인한 재작업 비용 증가.

Technical Solution

  • Repository-First Memory 구조를 도입하여 채팅 컨텍스트보다 로컬 파일 기반의 ADR(Architecture Decision Record)에 최우선 순위 부여
  • docs/.persist/ 경로에 PRD, Architecture, Security, Quality Gate 등 계층적 메모리 스키마를 강제하는 스캐폴딩 설계
  • Proposed $\rightarrow$ Accepted 상태 전이를 통해 인간의 명시적 승인 없이는 결정 사항이 확정되지 않는 결정론적 워크플로우 구축
  • persist doctor 게이트를 pre-commit 훅으로 연결하여 메모리 누락 및 모순을 검증하는 Deterministic Validation 프로세스 적용
  • supersede 명령어를 통한 ADR 버전 관리로 과거 결정 사항의 무효화와 추적 가능성 확보
  • AGENTS.md 및 .mdc 규칙 파일을 통해 AI 모델이 자체적으로 메모리를 로드하고 충돌 시 보고하도록 지시하는 Routing Rule 설정

- AI 에이전트 사용 시 채팅 기록 대신 Markdown 기반의 ADR을 작성하여 소스 코드와 함께 버전 관리할 것 - 기능 구현 전 PRD, Acceptance Criteria, Test Plan을 먼저 정의하는 'Memory-First' 개발 순서 준수 - 결정 사항 변경 시 기존 문서를 수정하지 않고 Supersede 처리하여 변경 이력(Audit Trail)을 보존할 것 - AI가 임의로 판단하지 않도록 '충돌 시 중단 및 보고'라는 명시적 제약 조건을 시스템 프롬프트에 포함할 것

원문 읽기