Planning-Execution 분리를 통한 AI Slop 제거 및 고품질 코드 생성 워크플로우

Context

AI 기반 코딩 시 설계 단계 없는 즉각적인 코드 생성으로 인한 Architecture 일관성 파괴 및 시스템 정합성 결여 문제 발생. 단순 Chat 기반 지시로는 도메인 제약 사항과 엔지니어링 Trade-off를 정확히 반영하기 어려운 한계 존재.

Technical Solution

• Research 단계의 Markdown 문서화로 코드베이스 분석 결과의 명시적 기록 및 검증 체계 구축
• Planning 단계에서 구현 상세 계획을 Artifact화하여 Shared Mutable State 기반의 상호 피드백 루프 구현
• Human-in-the-loop 방식의 Annotation Loop를 통해 제품 우선순위 및 기술적 제약 사항을 설계에 주입
• 구현 전 단계의 세분화된 Task List 작성을 통한 진행 상황의 가시성 확보 및 상태 추적
• 결정 사항이 모두 확정된 후 실행하는 Mechanical Implementation 방식을 통해 구현 단계의 불확실성 제거
• Context 누적을 위한 단일 세션 유지 및 Markdown 파일을 통한 고충실도(High Fidelity) 정보 유지