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Dev.toAI/ML
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101라인의 Markdown Skill로 구축한 저비용 고효율 AI PR Triage Agent
I built an AI PR-triage agent in 30 lines of Markdown
AI 요약
Context
기존 AI 에이전트 설계 시 복잡한 Orchestration 로직과 거대한 System Prompt로 인한 관리 난이도 증가 및 유지보수 효율 저하 발생. 프롬프트 내부에 모든 지침을 포함하는 방식은 모델의 제약 사항 준수율을 낮추는 병목 지점으로 작용.
Technical Solution
- Markdown 기반의 Skill 분리 구조를 통한 에이전트 정의 및 Orchestration 로직 제거
- 개별 Skill 파일에 Name, Procedure, Constraints, Composition의 4단계 명세 구조 적용
- Multi-turn Composition 방식을 통한 Skill 간 상태 전달 및 독립적인 실행 단위 구성
- Tool-call 기반의 Python Runner를 활용하여 Markdown 명세와 실제 API 실행부 분리
- Heuristics 기반의 Risk Categorization 로직을 Markdown Procedure로 추상화하여 구현
- Skill 단위의 독립적 버전 관리를 통한 코드 수정 없는 프롬프트 최적화 환경 구축
실천 포인트
1. 단순 요약 및 분류 작업 시 Orchestration 코드 대신 Markdown Skill 기반의 명세 구조 검토
2. 모델의 오작동 방지를 위해 Procedure와 별도로 Constraints 섹션을 명시하여 제약 사항 강제
3. 대규모 데이터 처리 시 Tool-call Budget을 설정하여 예상치 못한 API 비용 폭증 방지
4. 엄격한 결정론적 파이프라인이나 Compliance가 필요한 경우 Markdown 방식 대신 Graph Framework 채택