AI Native Development

Code as a Document(CaD)는 사람과 AI가 함께하는 Markdown 기반 개발 방식이다.

최근 개발 방식의 경향은 AI 개발 보고서를 참고하자.

핵심 개념

Markdown: 사람과 AI의 공통 언어

Plain Text는 사람과 AI가 동시에 이해하기 쉬운 유일한 형식입니다. 그 중에서도 Markdown은 구조화된 Plain Text의 대표적 예시로, 사람이 읽기 쉽고 AI가 파싱하기 쉬운 최적의 형식입니다. 이 프레임워크에서 "Document"는 모두 Markdown 문서를 의미합니다.

두 단계 개발 파이프라인

이 프레임워크는 Document-to-Document와 Document-to-Code 두 단계로 구성된 AI 기반 개발 환경입니다.

graph TD
    A[새로운 사용자<br/>요구사항] --> C[AI 분석]
    B[기존 지식<br/>벡터DB] --> C
    C --> D[분석 설계<br/>문서]
    D --> E[AI Programmer]
    E --> F[실행 가능한<br/>코드]
    
    subgraph "Document-to-Document"
        A
        B
        C
        D
    end
    
    subgraph "Document-to-Code"
        D
        E
        F
    end

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두 단계 프로세스

1단계: Document-to-Document (분석 설계)

기존 지식 → 새로운 설계 문서

• 기존 요구사항/설계 문서를 벡터 DB에 저장
• AI가 기존 지식을 검색하고 분석
• 새로운 요구사항에 맞는 설계 문서 자동 생성
• Markdown + Mermaid 형식으로 표준화

2단계: Document-to-Code (문서 기반 코드 생성)

설계 문서 → 실행 가능한 코드

• Code as a Document (CaD) 패러다임 적용
• 설계 문서를 기반으로 AI Agent가 코드 생성
• 테스트, 인프라 코드까지 자동 생성
• 문서 변경 시 자동으로 코드 업데이트

핵심 가치

🔄 연속적 지식 활용

기존 프로젝트의 지식이 새로운 프로젝트의 출발점이 됩니다.

🤖 AI Agent 친화적

모든 과정이 텍스트 문서로 표현되어 AI가 이해하고 처리하기 최적화되었습니다.

📝 문서 중심 개발

코드가 아닌 문서에서 시작하여 개발자와 AI가 자연스럽게 협업합니다.

⚡ 완전 자동화

문서 작성만으로 전체 개발 프로세스가 자동으로 진행됩니다.

시스템 구성

AI 기반 지식 관리 시스템

• 벡터 DB 기반 문서 검색
• MCP 프로토콜 인터페이스
• 의미 기반 문서 조회

CaD 개발 환경

• requirements.md → design.md → code/ → test_plan.md
• AI Agent 명령 인터페이스
• Git 기반 형상관리

주요 문서

• Code as a Document 패러다임: Document-to-Code
• Roles
  • AI Native Architect
• 변화 관리
• Reports
  • AI 개발 현황 리포트
  • AI Agent 코딩 베스트 프랙티스
• Systems
  • AI 기반 개발 환경 아키텍처 설계
  • AI 기반 분석 설계 지원 시스템
  • 요구 사항 벡터 데이터베이스 시스템 상세 설계