LLM Hallucination 억제를 위한 단계적 Task 분해 및 TDD 기반 구현 파이프라인 설계

Context

대규모 작업 수행 시 LLM의 Hallucination 발생 및 코드 품질 저하 문제 직면. 단일 요청으로 복잡한 기능을 구현할 때 발생하는 Context Window 관리 효율성 저하와 리뷰 난이도 상승을 해결해야 하는 상황.

Technical Solution

• Grill Me 스킬을 통한 요구사항 정밀 정렬 및 의사결정 트리 분기 해결로 설계 단계의 정합성 확보
• Conversation Context를 PRD로 정형화하여 새로운 Context Window에서도 정보 손실 없이 작업을 이어가는 상태 관리 전략 채택
• Tracer-bullet Vertical Slice 방식을 적용하여 PRD를 독립적 실행 가능한 GitHub Issue로 분해하는 구조 설계
• GitHub MCP 기반으로 Issue를 하위 Task 단위로 재분해하여 구현 범위를 최소화하는 계층적 작업 구조 구축
• Red-Green-Refactor 루프와 TDD 방법론을 결합한 Implement 스킬로 구현 단계의 안정성 및 테스트 커버리지 확보
• 상위 오케스트레이터인 Plan Sprint 스킬을 통해 설계-정의-분해-구현의 전 과정을 Readiness Gate 기반으로 자동화