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Dev.toAI/ML
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Permission-first 워크플로우 기반의 AI 에이전트 제어 프레임워크 구축
I built a permission-first CLAUDE.md + agent stack for Claude Code (free, MIT)
AI 요약
Context
AI 코딩 에이전트의 무분별한 파일 삭제 및 임의 리팩토링으로 인한 아키텍처 파괴 문제 발생. 계획과 실행 단계의 미분리로 인해 예측 불가능한 동작이 발생하는 기존 에이전트 운영 방식의 한계점 분석.
Technical Solution
- Planning과 Execution의 엄격한 분리를 통한 Permission-first 워크플로우 설계
- 특정 승인 키워드(PLAN APPROVED 등) 감지 시에만 다음 단계로 진입하는 상태 제어 로직 구현
- 10종의 Specialist Agents와 28개의 Skill Modules를 통한 역할 기반 추론(Role-based Reasoning) 구조 채택
- CLAUDE.md 및 GEMINI.md를 통한 전역 규칙 강제 및 일관된 Code Style 적용
- Commit 전 보안 체크리스트 자동 검증 프로세스 통합으로 Risk 최소화
- /plan, /debug 등 10가지 Slash Command 기반의 구조화된 워크플로우 정의
실천 포인트
- AI 에이전트에게 Root 권한을 부여하는 대신 시니어 엔지니어 수준의 승인 프로세스 도입 검토 - 단일 범용 에이전트 대신 도메인별 Specialist Agent로 역할을 세분화하여 추론 정확도 향상 - 코드 스타일 및 보안 규칙을 명문화한 글로벌 설정 파일(CLAUDE.md) 운용 - '계획 수립 -> 명시적 승인 -> 단계적 실행'의 파이프라인 구축을 통한 가역적 변경 관리