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AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법
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AI가 팀 규칙을 지키도록 하는 방법

토스
토스
2026년 9월 8일

두줄요약

코드 작성 직후와 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack으로 Coding Agent의 컨벤션 준수를 높인 사례를 다뤘습니다. 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하고, 모양으로 잡히는 문제와 런타임 문제를 나눠 대응했습니다.

핵심 내용

  • Coding Agent가 팀 규칙을 맥락 없이 놓치며, Global Instruction만으로는 세세한 컨벤션을 안정적으로 지키기 어려운 문제를 정리
  • 해결 방향으로 Agent Loop 안에 Feedback Loop를 추가해, 파일 작성 직후와 작업 종료 직전에 규칙을 다시 주입하는 Stylepack을 설계
  • 파일 패턴과 정규식으로 규칙 후보를 빠르게 고르고, 필요한 규칙만 최소한으로 주입해 컨텍스트 오염과 실행 지연을 줄임
  • 코드 모양으로 판정되는 규칙은 Hook으로, 실행돼야 드러나는 문제는 상시 Context로 나누고, 반복 리뷰 코멘트를 규칙화하는 흐름까지 구축

적용해볼 점

  • 에이전트가 코드를 쓴 직후 즉시 피드백하는 중간 루프 설계
  • 모든 규칙을 한 문서에 몰아넣기보다, 적용 시점과 범위를 나눈 규칙 주입
  • 리뷰에서 반복되는 지적을 규칙으로 승격하는 운영 방식

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#LLM 주제를 이어서 읽기

Skill 품질 관리를 위한 Rubric 설계와 시스템 구현

Skill 품질 편차를 줄이기 위해 6섹션 30항목 Rubric과 자동 평가 시스템을 설계했습니다. 결정적 결함은 규칙 검사로, 의미 품질은 LLM 판정으로 나누어 관리했습니다.

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