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스킬 문서는 반복 실행을 스크립트로 내리고 같은 지시를 한 곳에서만 소유하게 쓴다
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ai
하네스 회고는 새 문서로 쌓지 않고 종류에 맞는 기존 단일 소스에 환원한다
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ai
에이전트가 배운 회피 패턴은 조건을 통과한 것만 파일로 쌓고 주기적으로 지운다
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ai
ADR 은 되돌리기 어려운 결정의 이유만 남기고, 대안 기각은 옵션마다 줄을 나눈다
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ai
여러 저장소가 쓰는 스킬은 도메인 중립 코어와 저장소별 오버레이로 나눈다
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ai
RAG 의 검색 계층은 벡터 DB 부터 세우지 말고 문서의 성격과 규모로 고른다
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ai
AI 가 만든 코드는 동작해도 설명할 수 없으면 채택하지 않는다
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ai
리뷰 봇이 제안한 명령과 정규식은 실제 데이터에 먼저 돌려 본다
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GitHub Actions 로 PR 마다 AI 코드 리뷰를 자동으로 돌리는 워크플로 설계
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ai
끝에 계속 쌓이는 문서의 머지 충돌은 항목마다 파일을 나눠 없앤다
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