AI 소프트웨어 개발 교육
Part 1 – 하네스 엔지니어링 기초
학습 내용:
- 왜 AI 에디터 돌보기가 확장되지 않는가
- 하네스 엔지니어링: 인간은 조종하고, 에이전트는 실행
- CodeFactory CLI로 리포지토리 부트스트랩
- 스택, 리스크 티어 및 아키텍처 경계 감지
- 에이전트 컨트롤 플레인으로서 CLAUDE.md 작성
- 프롬프트와 가드를 코드로 버전 관리
- Pre-commit 훅, 리스크 정책 게이트 및 보호 파일
Part 2 – GitHub Actions의 자동화 개발
학습 내용:
- Issue triage, planner, implementer 에이전트
- 구조화된 판정을 내리는 read-only 리뷰 에이전트
- 수정 루프 및 보호 파일 자동 되돌림
- SHA 규율을 갖춘 리스크 게이트 CI 파이프라인
- Doc 가드닝 및 주간 하네스 메트릭
- 전체 issue → PR → merge 루프 라이브 실행
- 자사 코드베이스에 하네스 적용
당신의 전문성을 증명하세요수료증과 함께!
AI 에디터 돌보기를 그만두세요
오늘날 대부분의 개발자는 AI를 잘못된 방식으로 사용합니다. Cursor 또는 Copilot Chat에 앉아서 제안을 수락하고, 스크롤하고, 또 다른 것을 수락하고, 되돌리고, 재시도하고, 오류를 채팅에 다시 붙여넣고, 그걸로 하루를 마칩니다. 생산적으로 느껴지지만, 그것은 AI 옷을 입은 수작업입니다. 인간은 여전히 병목입니다. 에이전트는 여전히 추측하고 있습니다. 아무것도 재현 가능하지 않고, 아무것도 리뷰할 수 없으며, 한 명의 개발자와 하나의 브랜치를 넘어 확장되지 않습니다.
이 교육은 모델을 뒤집습니다. 여러분의 팀은 AI 코딩을 에디터 밖으로 꺼내 GitHub Actions 안으로 옮기는 법을 배우게 됩니다. 거기서 에이전트는 일회성 러너에서 실행되며, 버전 관리된 프롬프트와 자동 품질 게이트로 보호됩니다. 개발자는 이슈를 열고, 풀 리퀘스트를 리뷰하고, merge를 클릭합니다. 그 사이의 모든 것 — triage, 계획, 구현, 코드 리뷰, 수정 — 은 상용 CI 인프라에서 자동으로 이루어집니다.
CodeFactory 하네스 툴킷
우리는 CodeFactory
위에서 가르칩니다. 이는 기존의 어떤 리포지토리에도 완전한 에이전트 안전 하네스를 부트스트랩하는 오픈소스 CLI입니다. 단 하나의 명령 — codefactory init — 으로 여러분의 리포지토리는 스택에 맞춰진 16개의 하네스와 14개 이상의 GitHub Actions 워크플로우를 얻습니다:
- 모든 파일을 Tier 1, 2 또는 3으로 분류하고 적절한 수준의 정밀 조사를 강제하는 리스크 계약 (
harness.config.json) - 규약, 의존성 규칙, 보호 파일을 기술하는 에이전트 지침 (
CLAUDE.md) - 코드가 작성되기 전에 명확성, 재현성 및 범위를 평가하는 issue triage 에이전트
- 코드베이스를 read-only로 읽고 구조화된 구현 계획을 게시하는 issue planner
- 브랜치를 만들고, 변경사항을 구현하며, 기본 검증을 실행하고 PR을 여는 issue implementer
- read-only 도구로 실행되며 두 번째 경량 모델로 분류된 APPROVE / REQUEST_CHANGES / COMMENT 판정을 내는 리뷰 에이전트
- 인간에게 에스컬레이션하기 전에 리뷰 판정을 implementer에 되먹여 최대 세 번의 자동 수정 사이클을 돌리는 수정 루프
- 하네스 자체를 건강하게 유지하는 Doc 가드닝, 구조 테스트, 하네스 스모크 테스트, 주간 메트릭 워크플로우
모든 것이 리포지토리 안에 있습니다. 외부 대시보드 없음, 벤더 종속 없음, 숨겨진 상태 없음. 프롬프트 편집은 일반적인 풀 리퀘스트입니다.
실제 프로덕션 사례: sport-affiliate
우리는 QualityUnit/sport-affiliate 를 살펴봅니다. 이는 전체 CodeFactory 하네스를 실행하는 실제 프로덕션 모노레포(3개의 Next.js 사이트, 공유 엔진, Python 데이터 파이프라인)입니다. 그것을 구동하는 실제 워크플로우 파일, 프롬프트 및 가드 스크립트를 읽게 됩니다:
- 완전한 issue → PR → merge 루프를 오케스트레이션하는 15개의 GitHub Actions 워크플로우
.codefactory/prompts/안의 네 가지 맞춤 프롬프트 (issue-triage.md,issue-planner.md,issue-implementer.md,review-agent.md)- 모든 에이전트 실행을 사전 점검하고 시작해야 하는지 결정하는 TypeScript 가드 스크립트 (
scripts/*-guard.ts) - 전체 Next.js 빌드(각 25분)를 건너뛰고 type-check + lint + 구조 테스트를 선택하는 4단계 fail-fast CI 파이프라인
- SHA 규율: 모든 다운스트림 잡은 리스크 게이트가 보고한 정확한 SHA를 체크아웃하므로 에이전트가 파이프라인 중간에 race-push할 수 없습니다
- 에이전트가 건드리면 자동으로 되돌려지는 보호 파일 (
.github/workflows/*,harness.config.json,CLAUDE.md, 락 파일, 배포 구성) - PR 브랜치가 아닌
origin/main에서 로드되는 리뷰 프롬프트 — 에이전트가 작성한 PR이 자신의 리뷰어를 조작할 수 없도록 합니다
엔드투엔드 개발자 경험은 다음과 같습니다: 인간이 이슈를 엽니다. triage 에이전트가 라벨을 붙이고 필요시 명확화 질문을 하며 planner에게 넘깁니다. planner는 구현 계획을 댓글로 게시합니다. implementer는 issue-N을 만들고, 변경사항을 구현하고, 품질 게이트를 실행하고 PR을 엽니다. 리뷰 에이전트가 리뷰합니다. 변경이 요청되면 implementer는 review-fix 모드로 다시 디스패치됩니다 — 최대 세 사이클 — 그 후 인간에게 에스컬레이션됩니다. 인간의 유일한 터치포인트는 이슈를 여는 것과 최종 merge를 승인하는 것입니다.
팀이 가져갈 것
교육이 끝날 즈음 여러분의 개발자는 자신의 리포지토리에 이 정확한 설정을 부트스트랩하고, 자신의 에이전트 프롬프트를 작성하고 튜닝하며, 자신의 아키텍처에 맞는 리스크 티어를 정의하고, Mean-Time-To-Harness 및 SLO 메트릭을 통해 하네스가 실제로 작동하는지 측정할 수 있게 됩니다. 그들은 장난감 예제가 아니라 실제 리포지토리 중 하나에서 실행되는 하네스를 가지고 떠납니다.
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미래는 기다려주지 않습니다 — 지금 연락해 AI 소프트웨어 개발 교육을 예약하고 엔지니어링 워크플로우 자동화를 시작하세요.