AI 기반 자동 프로그래밍 시스템 – 전체 설계도 (1)

1. 핵심 개념

AI가 개발자 노트를 기반으로 코드를 생성·수정하고, 변경 전후를 검토받으며, 버전 관리까지 수행하도록 하는 것.

개인 개발용(소규모)으로 구현하며, AI가 코드를 직접 수정하고, 개발자 노트를 작성하는 UI툴을 구축한다.

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2. 구현 요소

(1) 기능 정의/제한 관리

• 개발자 노트를 **구조화된 문서(예: JSON, YAML, Markdown)**로 작성
•  
  project_name: shrimp_farm_manager must_have_features: - 사용자 로그인 - 수조 상태 모니터링(온도, 염도, 산소량) must_not_have_features: - 외부 서버에 데이터 전송 review_required: - 데이터베이스 스키마 변경 - API endpoint 추가/수정
• AI 모델 입력 시 항상 해당 문서를 참조하도록 함 (prompt-engineering 또는 system message 활용)

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(2) 변경사항 검토(개발자 승인 기능)

• 코드 생성 후 자동 Pull Request 생성 → GitHub/GitLab과 연동
• 수정 전/후 diff 자동 생성 및 Slack, 이메일 등으로 알림
• 개발자 승인 후만 Merge → GitHub Actions / GitLab CI/CD로 구현 가능

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(3) 버전 관리

• Git 기반 (브랜치별로 AI가 자동으로 commit/push)
• 버전 태깅 및 변경 로그 자동 생성
• 커밋 메시지에 변경 사유와 "개발자 노트 참조 ID" 포함
•  
  git commit -m "[AI Generated] Add water temperature monitoring #Note:must_have_2"

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(4) AI 연동 방식

1. OpenAI API, Anthropic, Llama 등 LLM 사용
2. IDE 플러그인(VSCode, JetBrains)에서 AI 사용
3. CI/CD 파이프라인에 AI 코드 리뷰 기능 추가

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(5) 가능한 기술 스택 예시

• 프롬프트 관리: LangChain, LlamaIndex
• 버전 관리: GitHub/GitLab
• 승인 워크플로우: GitHub Actions + Slack API
• 문서 관리: Confluence, Notion API, 또는 단순 JSON/YAML 저장소

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3. 결론

• "개발자 노트 기반 AI 개발 + 사전 정의된 규칙 + 승인/버전 관리" 모두 구현 가능
• 핵심은 구조화된 개발자 노트, 자동화된 승인 프로세스, Git 기반 버전 관리
• 상용화 예시: Copilot Enterprise + GitHub Actions, Cursor AI(개발자 노트 기반 코드 생성)