이 변경에서 회귀, 위험한 동작 변화, 누락된 테스트, 문서 공백을 검토하세요.
가장 신호가 큰 발견사항부터 먼저 정리하세요.
관련된 구체적 파일이나 코드 경로를 인용하고 다음에 실행할 검사를 추천하세요.
코드베이스 이해하기
익숙하지 않은 영역을 수정하기 전에 요청 흐름, 모듈 소유권, 위험한 파일을 정리합니다.
이 코드베이스에서 <기능 또는 시스템 영역>을 따라 요청이 어떻게 흐르는지 설명하세요.
어떤 모듈이 무엇을 담당하는지, 검증과 부수 효과가 어디에서 일어나는지, 수정 전에 알아야 할 주요 함정을 포함하세요.
다음에 읽어야 할 파일로 마무리하세요.
어려운 문제 반복 해결
점수, 산출물, 명시적인 반복 메모를 바탕으로 개선 루프를 실행합니다.
이 작업을 평가 중심 개선 루프로 다루세요.
무엇이든 바꾸기 전에 AGENTS.md를 읽고 성공을 측정하는 명령어나 스크립트를 찾으세요.
한 번에 하나의 집중된 개선만 하고, 의미 있는 변경마다 검사를 다시 실행하고, 무엇이 좋아졌거나 나빠졌는지 기록하며, 품질 기준에 도달할 때까지 계속 반복하세요.
API 통합 업그레이드
현재 통합 상태를 목록화하고 신중하게 마이그레이션하며 프롬프트나 응답 형식 위험을 드러냅니다.
이 통합을 최신 권장 API 및 모델 경로로 업그레이드하세요.
현재 엔드포인트, 모델, 프롬프트, 도구 가정을 먼저 목록화하세요.
동작을 유지하는 가장 작은 마이그레이션을 선택하고, 새 가이드가 요구하는 부분의 프롬프트를 업데이트하며, 응답 형식이나 수동 검토 위험을 짚어 주세요.
스크린샷이나 메모로 구현하기
참고 자료를 저장소의 디자인 시스템과 코드 패턴 안에서 반응형 UI로 바꿉니다.
제가 제공하는 스크린샷, 목업, 메모를 기준으로 삼아 현재 프로젝트에 이 UI를 구현하세요.
기존 디자인 시스템과 컴포넌트 패턴을 재사용하고, 계층과 반응형 동작을 최대한 가깝게 맞추며, 세부사항이 모호하면 가정을 적어 두세요.
마지막에는 결과를 참고 자료와 대조해 확인하세요.
스레드에서 작업 시작하기
스레드나 이슈를 범위가 정리된 구현 계획과 검증된 엔드투엔드 변경으로 바꿉니다.
제가 제공하는 이슈나 스레드를 분석하고 이 작업 공간에서 수정이나 기능을 구현하세요.
먼저 범위, 제약, 위험한 파일, 검증 계획을 요약하세요.
그다음 요청을 만족하는 가장 작은 엔드투엔드 변경을 만들고, 무엇이 바뀌었는지, 어떻게 검증했는지, 후속 위험이 무엇인지로 마무리하세요.
AI CLI 도구란 무엇인가요?
AI CLI 도구는 인기 있는 AI 코딩 도우미를 위한 명령어 생성기입니다. 올바른 플래그와 인수로 CLI 명령어를 빠르게 작성하는 데 도움을 줍니다.
작동 방식
AI 도구(Claude Code, Codex 또는 OpenCode)를 선택하고 필요한 옵션을 선택한 다음 생성된 명령어를 복사하세요.
주요 사용 사례
특정 모델과 노력 수준으로 Claude Code 명령어 생성
샌드박스 및 승인 설정으로 Codex CLI 명령어 작성
자동화 작업을 위한 OpenCode 명령어 생성
예시 명령어
입력:Claude Code
출력:claude -p "Explain this function"
입력:Claude Code
출력:claude -c -p "Continue with refactor"
입력:Claude Code
출력:claude --model sonnet --effort high
입력:Codex
출력:codex exec "Review my PR"
입력:Codex
출력:codex --sandbox workspace-write --search
입력:OpenCode
출력:opencode run "Review my PR"
입력:OpenCode
출력:opencode run --model anthropic/sonnet --continue