설치 프로세스 6단계의 1단계 통합으로 사용자 이탈 방지 및 Live Reasoning 캡처 구현

Context

AI 에이전트의 코드 변경 의도를 사후에 추론하는 기존 방식은 컨텍스트 손실로 인해 부정확한 결과 초래. 초기 Selvedge 버전은 6단계의 수동 설치 과정과 JSON 직접 수정이라는 높은 진입 장벽으로 인해 실제 도구 호출까지 도달하는 사용자 전환율이 매우 낮았던 한계 존재.

Technical Solution

• 단순 설치에서 자동화된 Wizard 기반의 selvedge setup 명령어로 아키텍처 전환
• MCP config 및 프로젝트 설정 파일(~/.claude/config.json, .cursorrules 등)을 자동 감지하고 쓰기 작업을 수행하는 자동 구성 로직 구현
• 파일 수정 전 .bak 백업 파일을 생성하여 데이터 정합성 보장 및 롤백 메커니즘 확보
• Sentinel-bracketed 마킹 기법을 통해 기존 파일 내용을 유지하며 특정 블록만 부분 업데이트하는 Patching 구조 설계
• 단순 Diff 기반의 post-hoc 분석이 아닌 MCP server를 통한 Agent의 실시간 log_change 호출 기반 Live Reasoning 캡처 방식 채택
• Agent Trace 표준 wire format과의 상호운용성을 고려한 Export 레이어 설계