AI Agent 최적화를 위한 Documentation 중심의 Infrastructure 설계

Context

성숙한 레거시 프로젝트에 AI Agent를 도입 시, 도메인 지식 부족과 복잡한 Auth Flow로 인한 코드 품질 저하 발생. 단순 모델 성능 문제가 아닌 프로젝트의 AI 수용성(AI-readiness) 결여에 따른 병목 지점 식별.

Technical Solution

• docs/ 폴더를 Single Source of Truth로 설정하여 Agent의 세션별 컨텍스트 재학습 비용 최소화
• AGENTS.md를 Entry Point로 설계하여 프로젝트 컨벤션 및 docs/ 내 파일 간 탐색 경로 정의
• BUGS.md 및 LESSONS.md를 통한 Institutional Memory 구축으로 과거의 설계 실수 및 Anti-pattern 반복 방지
• Persistent Browser Profile 기반의 Auth Infrastructure를 구축하여 MFA 및 SSO 인증 단계의 컨텍스트 낭비 제거
• MCP(Model Context Protocol) 서버를 프로젝트 로컬에 구성하여 Playwright 등 외부 Tool의 실행 권한 부여 및 확장
• Human-in-the-loop 기반의 문서 큐레이션을 통해 자동 생성된 잘못된 아키텍처 정보의 무결성 확보