반응형
SpecKit, the spec-driven coding tool announced by Github
Spec-driven development with AI: Get started with a new open source toolkit
Developers can use their AI tool of choice for spec-driven development with this open source toolkit.
github.blog
Github이 발표한 SpecKit 은 AI 코딩 에이전트(예: Copilot, Claude Code, Gemini CLI)와 함께 사용하는 오픈소스 스펙 기반 개발 툴킷이에요.
- 기존 AI 코딩 방식은 "목표를 설명 → 코드 생성"이지만, 실제로는 코드가 의도와 다르거나, 일부만 해결되는 경우가 많았어요.
- 문제는 AI의 능력이 아니라, 명확한 지시(스펙)가 부족 해서 발생합니다.
- 그래서 스펙을 "살아있는 실행 가능한 문서"로 만들고, 개발의 중심에 두자는 접근이에요.
SpecKit의 4단계 프로세스
Specify : 만들고자 하는 것의 목적, 사용자 경험, 성공 기준 등 "무엇"과 "왜"를 설명하면, AI가 상세 스펙을 생성합니다.
Plan : 기술 스택, 아키텍처, 제약 조건 등 "어떻게" 만들지 방향을 제시하면, AI가 구체적인 기술 계획을 만듭니다.
Tasks : 스펙과 계획을 바탕으로, AI가 실제로 구현 가능한 작은 작업 단위로 쪼개줍니다.
Implement : AI가 각 작업을 하나씩(또는 병렬로) 구현하고, 개발자는 각 단계마다 결과를 검토·수정합니다.
주요 특징
- 각 단계마다 명확한 체크포인트 가 있어, 다음 단계로 넘어가기 전에 반드시 검증합니다.
- 개발자는 AI가 만든 산출물을 계속 검토·수정하며, 의도와 결과의 일치 를 보장합니다.
- 스펙과 계획에 보안, 컴플라이언스, 디자인 시스템 등 조직의 요구사항을 모두 담을 수 있어요
결론
- "코드가 아닌, 의도가 진짜 소스 오브 트루스" 라는 패러다임 전환을 지향합니다.
- 스펙이 곧 실행 가능한 산출물이 되어, AI가 실제로 코드를 만들어내는 구조입니다.
- 오픈소스이므로, 다양한 조직과 개발자가 자유롭게 활용·확장할 수 있습니다.
반응형
'AI' 카테고리의 다른 글
AI 그리고 뉴럴 네트워크(AI and Neural Network) (3) | 2025.08.27 |
---|---|
딥러닝 첫걸음 (5) | 2025.08.26 |