My automated doubt development process
AI 기반 개발 과정에서 신뢰를 회복하기 위해 다중 에이전트 검증(multi-agent validation)을 통해 자동화된 의심(automated doubt)을 수행하는 개발 프로세스를 제안합니다. 이 방법은 설계 단계부터 구현 후 검증 단계까지 여러 전문 에이전트가 코드, 사양, 보안, 성능 등을 교차 검토하여 잠재적인 결함을 사전에 발견하고 품질을 확보하는 데 중점을 둡니다.
**핵심 요약:**
* **무엇이 일어났는지:** AI를 활용한 개발 과정에서 발생한 신뢰 문제를 해결하기 위해, 설계(Spec)부터 구현, 배포에 이르는 전 과정에 걸쳐 여러 전문 에이전트(subagents)를 활용하여 자동화된 의심(doubt)과 면밀한 검토(scrutiny)를 수행하는 개발 프로세스를 구축했습니다.
* **왜 중요한지:** 이는 AI가 생성한 코드나 사양의 품질과 신뢰도를 높여, 개발자가 AI 시스템에 대한 신뢰를 회복하고 최종적으로 더 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있도록 합니다.
* **주의할 점 또는 맥락:** 이 프로세스는 설계, 구현, 배포 단계별로 'Pre-implementation', 'Post-implementation', 'Ship'과 같은 워크플로우를 통해 에이전트들이 코드 검증, 보안 분석, 테스트 설계 등을 수행하며, 사용자는 이 반복적인 검토를 통해 최종적인 품질 기준을 스스로 정의해야 합니다. 또한, 이 과정은 토큰 비용이 발생하며, 프로젝트의 복잡도에 따라 필요한 에이전트의 수가 달라질 수 있습니다.
**핵심 요약:**
* **무엇이 일어났는지:** AI를 활용한 개발 과정에서 발생한 신뢰 문제를 해결하기 위해, 설계(Spec)부터 구현, 배포에 이르는 전 과정에 걸쳐 여러 전문 에이전트(subagents)를 활용하여 자동화된 의심(doubt)과 면밀한 검토(scrutiny)를 수행하는 개발 프로세스를 구축했습니다.
* **왜 중요한지:** 이는 AI가 생성한 코드나 사양의 품질과 신뢰도를 높여, 개발자가 AI 시스템에 대한 신뢰를 회복하고 최종적으로 더 높은 품질의 결과물을 얻을 수 있도록 합니다.
* **주의할 점 또는 맥락:** 이 프로세스는 설계, 구현, 배포 단계별로 'Pre-implementation', 'Post-implementation', 'Ship'과 같은 워크플로우를 통해 에이전트들이 코드 검증, 보안 분석, 테스트 설계 등을 수행하며, 사용자는 이 반복적인 검토를 통해 최종적인 품질 기준을 스스로 정의해야 합니다. 또한, 이 과정은 토큰 비용이 발생하며, 프로젝트의 복잡도에 따라 필요한 에이전트의 수가 달라질 수 있습니다.