AI 지원 프로그래밍을 사용할 때 가장 어려운 부분은 종종 코드 작성이 아니라 AI가 매번 "원하는 대로" 코드를 생성하는 것이 아니라 팀의 기존 엔지니어링 표준을 엄격히 준수하는지 확인하는 것입니다. 저는 오픈소스 프로젝트인 Compounding Engineering Plugin을 우연히 발견했는데, 이는 매우 핵심적인 계획-작업-검토 엔지니어링 워크플로를 제안하며, 기술적 부채를 발생시키지 않고 모든 AI 개발 작업에서 품질을 축적하는 것을 목표로 합니다. 단순한 '메모리 저장소'가 아니라, Plan 단계에서 코드베이스 패턴을 심층적으로 분석하여 세부적인 이슈를 생성하고, 이를 격리된 환경(Worktree)에서 개발하고, 최종적으로 10명 이상의 전담 에이전트가 병렬적으로 검토합니다. GitHub: https://t.co/9LLs5a3SpL 가장 흥미로운 점은 `security-sentinel`과 `performance-oracle`과 같은 내장된 전문 에이전트를 포함하는 검토 메커니즘으로, 이를 통해 수석 엔지니어처럼 코드에 대한 포괄적인 검사를 수행할 수 있습니다. 클로드 코드를 단순한 "코드 생성기"가 아닌, 글을 쓸 뿐만 아니라 자체 검열까지 할 수 있는 엄격한 "가상 동료"로 만들고 싶다면, 이 플러그인을 한번 살펴보는 것은 가치가 있습니다.
