Markdown 기반 컨텍스트 레이어 설계를 통한 AI 생성 코드의 일관성 확보

Context

개별 개발자의 Prompting 습관에 의존한 AI 활용으로 인한 코드 품질 및 표준의 파편화 발생. 도구의 성능보다 엔지니어링 판단 기준을 AI에게 전달하는 공유 메모리 체계의 부재가 시스템 병목으로 작용.

Technical Solution

• .github/copilot-instructions.md를 통한 전역적 Engineering Standards의 명시적 정의 및 강제
• applyTo 패턴 기반의 Path-Scoped Layer 설계를 통한 도메인별(Frontend, Infra 등) 맞춤형 제약 사항 적용
• AGENTS.md 도입을 통한 도구 간 호환 가능한 Operation Manual 구축 및 에이전트의 실행 권한/절차 규정
• SKILL.md를 활용한 반복적 워크플로우의 패키지화를 통해 단순 지시를 넘어선 재사용 가능한 실행 단위 정의
• 버전 관리 시스템(Git) 내에 컨텍스트를 저장하여 팀 전체가 공유하는 Persistent Memory 구조 구현