Artifact-centric SDD와 Process-centric SDLC의 융합을 통한 AI Agent 개발 체계 최적화

Context

AI Coding Agent의 강력한 생성 능력에도 불구하고 구조화되지 않은 작업 흐름으로 인한 낮은 예측 가능성과 품질 저하 문제 발생. 단순 프롬프트 기반 생성이 아닌, 엔지니어링 수준의 규율과 추적 가능성을 보장하는 프레임워크의 필요성 증대.

Technical Solution

• Spec-Driven Development (SDD) 도입을 통한 Specification의 Source of Truth 화 및 코드 재생성 구조 설계
• /speckit.constitution부터 /speckit.implement까지 이어지는 선형적 Artifact 생성 파이프라인 구축
• Agentic SDLC 기반의 Discovery $\rightarrow$ Design $\rightarrow$ Plan $\rightarrow$ TDD $\rightarrow$ Review로 이어지는 상태 기반 Workflow 강제
• Git Worktrees를 활용한 격리된 브랜치 환경 구축 및 Subagent Orchestration을 통한 병렬 태스크 수행
• TDD(Red-Green-Refactor) 사이클을 Skill 단위로 내재화하여 구현 전 검증 단계 강제
• Slash Command 기반의 명시적 트리거와 Context-matched 자동 트리거 모델의 상호 보완적 설계