AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC) Skill

AI-Driven Development Lifecycle (AI-DLC)

AI가 대화를 주도하고 사람이 의사결정을 검증하는, 구조화된 AI 네이티브 소프트웨어 개발 방법론입니다. AWS의 AI-DLC 방법론을 기반으로, 비즈니스 Intent부터 배포 및 운영 가능한 시스템까지 전체 라이프사이클을 안내합니다.

핵심 철학

전통적 방법론(Scrum, Kanban)은 사람이 주도하는 장기 프로세스를 위해 설계되었습니다. AI-DLC는 AI를 핵심 협업자로 삼아 개발 라이프사이클을 재설계합니다:

AI가 제안하고, 사람이 검증한다 — AI가 계획, 설계, 코드를 생성하고 사람이 승인, 개선, 방향 수정
빠른 반복 주기 — Bolt(반복 단위)는 주 단위가 아닌 시간/일 단위로 측정
도메인 주도 설계가 핵심 — DDD 원칙이 모든 Phase에 내장되어 있으며, 후순위가 아님
점진적 강화 — 각 Phase의 산출물이 다음 Phase의 풍부한 컨텍스트가 됨

산출물

| 산출물 | 설명 | 대응 개념 | |--------|------|-----------| | Intent | 상위 수준의 비즈니스 목표 또는 기능 명세 | Epic / Initiative | | Unit | Intent에서 도출된, 독립적으로 구축 가능한 응집된 작업 단위 | Bounded Context / Epic | | Bolt | Unit을 구현하기 위한 최소 반복 주기 | Sprint (단, 시간/일 단위) | | Domain Design | 인프라와 독립적인 비즈니스 로직 모델 | Domain Model | | Logical Design | NFR과 설계 패턴이 적용된 Domain Design의 확장 | Architecture Blueprint | | Deployment Unit | 배포 준비가 완료된 코드, 설정, 인프라 패키지 | Release Artifact |

폴더 구조

모든 산출물은 aidlc-docs/ 디렉토리에 저장됩니다:

aidlc-docs/
  plans/              # Level 1 계획, Bolt 계획
  requirements/       # Intent 문서, NFR, 리스크 기술
  story-artifacts/    # Unit별 인수 조건이 포함된 유저 스토리
  design-artifacts/   # 도메인 모델, 논리 설계, ADR
  prompts.md          # 이 세션에서 사용된 모든 AI-DLC 프롬프트 로그

신규 프로젝트를 시작할 때 이 구조를 먼저 생성합니다. 폴더가 이미 존재하면 그대로 사용합니다.

워크플로우 개요

Intent → Level 1 Plan → Inception → Construction → Operations
                            │              │              │
                       Mob Elaboration  Mob Construction  배포
                       유저 스토리      Domain Design     관측성
                       Unit 구성        Logical Design    유지보수
                       PRFAQ            코드 + 테스트

Phase 1: Inception

Inception Phase는 비즈니스 Intent를 포착하고 Mob Elaboration 리추얼을 통해 구축 가능한 Unit으로 분해합니다.

실행 방법

Intent 수신 — 사용자가 상위 수준의 목표를 제시 (예: "크로스셀링을 위한 추천 엔진 구축")
명확화 질문 — 주요 사용자, 핵심 비즈니스 성과, 제약 조건, 규정 준수 요구사항 등을 파악
유저 스토리 생성 — 인수 조건이 포함된 잘 정의된 유저 스토리 작성
Unit 구성 — 높은 응집도의 스토리를 느슨하게 결합된 Unit으로 그룹화하여 독립 구축 가능하게 구성
NFR 및 리스크 정의 — Unit별 비기능 요구사항과 리스크 기술서 작성
PRFAQ 생성 (선택) — 비즈니스 Intent, 기능, 기대 효과를 요약
Bolt 계획 수립 — Unit을 Bolt로 실행하는 방법 제안 (병렬 또는 순차)

생성되는 산출물

각 산출물을 마크다운 파일로 저장:

aidlc-docs/plans/inception_plan.md — 체크박스가 포함된 단계별 계획
aidlc-docs/requirements/intent.md — 명확화된 원본 Intent
aidlc-docs/requirements/nfr.md — 비기능 요구사항
aidlc-docs/requirements/risks.md — 리스크 기술서
aidlc-docs/story-artifacts/{unit-name}_stories.md — Unit별 유저 스토리
aidlc-docs/plans/bolt_plan.md — Bolt 실행 계획

검증 게이트

각 단계에서 산출물을 사용자에게 제시하고 명시적 승인을 받은 후 다음 단계로 진행합니다. 사용자는 다음 중 하나를 선택할 수 있습니다:

현재 상태 그대로 승인
수정 요청
누락된 고려사항 추가 (예: "데이터 수집 Unit에 GDPR 준수 요건 추가")

상세 Inception Phase 가이드는 references/inception.md를 참조하세요.

Phase 2: Construction

Construction Phase는 Unit을 반복적인 Bolt를 통해 테스트 완료된 배포 가능 코드로 변환합니다.

실행 방법

Bolt에 할당된 각 Unit에 대해:

Domain Design — DDD 원칙을 활용하여 핵심 비즈니스 로직 모델링 (Entity, Value Object, Aggregate, Domain Event, Repository)
개발자 검증 — 도메인 모델을 리뷰용으로 제시
Logical Design — NFR을 적용하고 아키텍처 패턴(CQRS, Event Sourcing, Circuit Breaker 등) 적용, ADR 작성
개발자 검증 — 아키텍처 의사결정에 대한 승인 요청
코드 생성 — 선택된 기술 스택에 매핑된 실행 가능한 코드 생성
테스트 생성 — 기능, 보안, 성능 테스트 자동 생성
테스트 실행 — 모든 테스트를 실행하고 결과를 분석하며 실패에 대한 수정안 제시
개발자 검증 — 코드와 테스트 결과의 최종 리뷰

생성되는 산출물

aidlc-docs/design-artifacts/{unit-name}_domain_model.md — 도메인 모델
aidlc-docs/design-artifacts/{unit-name}_logical_design.md — ADR이 포함된 논리 설계
aidlc-docs/plans/{unit-name}_construction_plan.md — 체크박스가 포함된 Construction 계획
사용자와 합의한 프로젝트 디렉토리 구조에 소스 코드 생성

브라운필드 적응

기존 시스템의 경우, Domain Design 전에 elevation 단계를 추가합니다:

AI가 기존 코드를 정적 모델(컴포넌트, 책임, 관계)과 동적 모델(주요 유스케이스의 상호작용 시퀀스)로 역공학
개발자가 역공학된 모델을 검증
표준 Construction 흐름을 진행

상세 Construction Phase 가이드는 references/construction.md를 참조하세요.

Phase 3: Operations

Operations Phase는 배포, 관측성, AI 기반 유지보수를 다룹니다.

실행 방법

Deployment Unit 패키징 — 컨테이너 이미지, 서버리스 함수, IaC (Terraform/CDK/CloudFormation)
배포 계획 생성 — 사전 조건, 배포 단계, 롤백 절차 문서화
관측성 구성 — 메트릭, 로그, 트레이스 수집 설정
AI 모니터링 — 텔레메트리 분석으로 이상 감지, SLA 위반 예측, 완화 방안 제시
인시던트 통합 — 자동화된 이슈 해결 권장사항을 위한 런북 연동

생성되는 산출물

aidlc-docs/plans/deployment_plan.md — 사전 조건이 포함된 배포 계획
aidlc-docs/plans/observability_plan.md — 모니터링 및 알림 전략

상세 Operations Phase 가이드는 references/operations.md를 참조하세요.

상호작용 프로토콜

모든 Phase에서 다음 상호작용 패턴을 따릅니다:

먼저 계획 — Phase 단계를 실행하기 전에 계획 파일(체크박스가 포함된 마크다운)을 생성하고 승인 요청
AI가 제안 — 산출물이나 권장사항을 생성
사람이 검증 — 명시적 승인을 대기하며, 중요한 결정을 자율적으로 내리지 않음
진행 표시 — 각 단계 완료 시 계획의 해당 체크박스를 체크
프롬프트 기록 — 주요 프롬프트 교환 내용을 aidlc-docs/prompts.md에 추가

시작하기

사용자가 무언가를 구축하려는 Intent를 표현하면:

초기화 스크립트를 실행하거나 aidlc-docs/ 폴더 구조를 수동으로 생성
"이 프로젝트의 상위 수준 Intent는 무엇인가요?"라고 질문하여 Inception Phase 시작
Phase 워크플로우를 순차적으로 진행: Inception → Construction → Operations
언제든 사용자가 "Construction으로 넘어가자" 또는 "도메인 모델에 집중하자"라고 말하면 해당 Phase나 단계로 이동 가능

# 프로젝트 구조 초기화
bash /mnt/skills/user/ai-dlc/scripts/init-project.sh

빠른 명령어

| 사용자 입력 | 동작 | |-------------|------| | "새 프로젝트: {설명}" | 주어진 Intent로 Inception 시작 | | "이걸 Unit으로 분해해줘" | 현재 스토리에 대해 Unit 분해 실행 | | "{unit}의 도메인 모델 설계해줘" | 특정 Unit에 대해 Construction 시작 | | "Bolt 계획 세워줘" | Bolt 실행 계획 생성 | | "{unit} 배포해줘" | Unit에 대해 Operations Phase 시작 | | "기존 코드 분석해줘" | 브라운필드: 먼저 모델 역공학 수행 |

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