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멀티 Forge 대응을 위한 Agent 전용 JSON Boundary 계층 설계
Introducing *beta* Remogram: forge facts for agents, without the workflow baggage
AI 요약
Context
기존 SCM CLI의 버전별 출력 가변성과 Raw API의 과도한 컨텍스트 윈도우 소모로 인한 AI Agent의 추론 효율 저하 발생. SCM 데이터 내 섞여 있는 비정형 텍스트와 워크플로우 메타데이터가 Agent의 잘못된 의사결정을 유도하는 경계 문제 직면.
Technical Solution
- SCM 데이터의 추상화를 통한 Provider-attributed JSON Packet 구조 설계
- Agent 컨텍스트 최적화를 위한 응답 데이터 8192 bytes 제한 및 Explicit Field Selection 적용
- SCM-Local Git 간의 head_sha 비교를 통한 Stale Head Detection 로직 구현으로 Merge 안정성 확보
- ghp_, gho_ 등 민감 토큰의 Redaction 처리를 포함한 Structural Sanitization 파이프라인 구축
- MCP(Model Context Protocol) 서버 도입을 통한 CLI와 IDE Client 간의 일관된 데이터 인터페이스 제공
- Workflow Metadata를 완전히 분리하여 SCM 순수 팩트만 제공하는 씬 레이어(Thin Layer) 아키텍처 채택
실천 포인트
- AI Agent에게 외부 API를 제공할 때 Raw Response 대신 엄격하게 정의된 Schema 기반의 Boundary Layer를 두었는가 - LLM의 Context Window 낭비를 방지하기 위한 Max-byte 제한 및 필드 필터링 전략이 수립되었는가 - 데이터 소스(Remote)와 로컬 상태 간의 정합성을 검증하는 신호(Signal)가 설계에 반영되었는가 - 보안 토큰 등 민감 정보가 Agent의 프롬프트에 유입되지 않도록 하는 자동 Sanitization 공정이 존재하는가