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Dev.toAI/ML
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Codex CLI 기반의 제어 가능한 AI 엔지니어링 워크플로우 구축
After 8 Months with Codex CLI, Here Is My Advanced AI Coding Workflow
AI 요약
Context
단순 요구사항 전달 방식의 AI 코딩은 결과물의 불확실성과 무작위적인 코드 수정이라는 한계를 가짐. 특히 대규모 프로젝트에서 AI가 프로젝트 컨텍스트를 정확히 파악하지 못해 발생하는 낮은 안정성과 제어력 부족 문제를 해결해야 하는 상황.
Technical Solution
- AGENTS.md 및 config.toml을 통한 프로젝트 규칙과 개인 설정의 명시적 분리 및 컨텍스트 주입
- 반복 과업의 Skill화와 MCP(Model Context Protocol) 도입을 통한 외부 컨텍스트 확장 및 일관성 확보
- 'Plan 모드' 선행 적용을 통한 관련 파일 식별 및 구현 범위의 사전 확정으로 사이드 이펙트 최소화
- Playwright 기반의 Visual Feedback Loop를 구축하여 이미지-구현-검증-수정의 자동 반복 루프 설계
- Review, Diff, Sandbox 계층을 통한 위험 작업의 제어 및 검증 단계 강제화
- codex exec를 활용한 안정적 작업의 자동화 파이프라인 구성
실천 포인트
- AI에게 작업 지시 전 Plan 모드를 통해 영향 범위와 수정 파일을 먼저 정의했는가 - 프로젝트 고유의 컨벤션과 규칙이 AGENTS.md 등 명시적인 설정 파일에 정의되어 있는가 - UI 구현 시 단순 스크린샷 전달을 넘어 Playwright 등을 통한 자동 검증 루프를 설계했는가 - 반복되는 복잡한 작업 패턴을 개별 Skill로 정의하여 재사용 가능한 형태로 관리하고 있는가