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Dev.toAI/ML
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LLM Agent 기반의 원칙 중심 아키텍처 분석 및 자동화 검증 프레임워크
Turn Your AI Coder into a Real Software Architect
AI 요약
Context
AI Coding Agent의 단순 코드 생성 능력은 높으나 시스템 설계 관점의 검증 능력이 부족한 한계 존재. 수동 아키텍처 리뷰에 따른 높은 비용과 인적 자원 의존도로 인한 설계 일관성 결여 문제 해결 필요.
Technical Solution
- architecture-principles.md 기반의 단일 진실 공급원(Single Source of Truth) 구축을 통한 확장 가능한 리뷰 프레임워크 설계
- Mermaid.js CDN 기반의 동적 다이어그램 생성 로직을 적용하여 System Context 및 Component Map 자동 시각화
- 설계서(Design Spec)와 실제 코드베이스 간의 일관성 검증을 위한 Evidence-based mapping 메커니즘 구현
- Claude Code 및 Cursor 등 AI Agent 환경에 최적화된 slash-command 및 rules 파일 기반의 Native Workflow 통합
- Strength, Concern, Risk의 3단계 분류 체계를 통한 아키텍처 위반 사항의 정량적 가시화 및 우선순위 도출
- Read-only 접근 제어를 통한 코드 수정 방지 및 아키텍처 분석 전용의 역할 격리(Content Isolation) 적용
실천 포인트
- 아키텍처 원칙을 Markdown 파일로 문서화하여 LLM의 평가 기준으로 활용 - 설계 단계에서 Mermaid.js를 이용한 다이어그램 자동 생성을 통해 시각적 정합성 검토 - 기존 코드베이스의 의존성 분석을 통한 Current-state와 Future-state 다이어그램 비교 분석 - AI Agent의 역할을 '코드 생성'과 '설계 리뷰'로 분리하여 상호 검증 프로세스 구축