agentic-principles

Core principles for effective AI agent collaboration: divide tasks, manage context, choose abstraction levels, automate patterns, and validate results. "AI는 부조종사, 주인공은 당신입니다" AI 에이전트는 개발자의 생각을 증폭시키고 반복 작업을 대신하지만, 최종 결정권과 책임은 항상 개발자에게 있습니다. AI는 크고 모호한 작업보다 작고 명확한 지시 에 훨씬 더 좋은 성능을 발휘합니다. 컨텍스트(AI의 작업 기억)는 항상 신선하고 압축된 상태 로 유지해야 합니다. 대화가 길어지면 상태를 문서화: 상황에 따라 적절한 추상화 수준을 선택합니다. 분석만 하고 수정하지 않음 사용 시점: 사용 시점: 테스트 코드 작성 시각적 검토 Draft PR 생성 자기 검증 요청 - Decompose large tasks into small, explicit steps; AI performs 39% better on focused instructions than vague, complex requests - Keep context fresh and single-purpose using separate conversations or HANDOFF.md documentation to avoid context drift and performance degradation - Switch between high-level "vibe coding" for prototyping and deep-dive analysis for debugging, security, and production work based on task needs - Automate any workflow repeated three or more times; use terminal integration, custom commands, and AI skills to reduce manual repetition - Plan before executing (90% planning, 10% execution); validate outputs through tests, code review, draft PRs, and self-verification before committing changes - AI 에이전트 세션 시작 시 기본 원칙 확인 - 복잡한 작업 시작 전 접근 방식 결정 - 컨텍스트 관리 전략 수립 - 생산성 향상을 위한 워크플로우 점검 - 팀원에게 AI 에이전트 사용법 온보딩 - 오래되고 관련 없는 정보는 AI 성능을 저하시킴 - 컨텍스트 드리프트: 여러 주제 혼합 시 성능 39% 저하 - Claude: /context , /clear - Gemini: 새 세션 시작 - ChatGPT: 새 채팅...