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name generate-plan
description 바이브 코딩 도입 계획서를 생성한다. "도입 계획 만들어줘", "전환 계획 생성", "마이그레이션 계획", "generate plan", "바이브 코딩 계획" 등의 요청에 사용한다.

Generate Vibe Coding Adoption Plan

코드베이스 자동 분석 → 심층 인터뷰 → 사용자 승인 → 계획서 작성 순서로 바이브 코딩 도입 계획서를 생성한다.

입력

  • $ARGUMENTS: 프로젝트 루트 경로 (기본값: 현재 디렉토리)
  • 선택: ideation.md 파일이 있으면 참조하여 목표/맥락 보강

워크플로우

코드베이스 자동 분석 → 심층 인터뷰 (3~5회) → 분석 요약 제시 → 사용자 승인 → 계획서 생성

실행 절차

Phase 0: 코드베이스 자동 분석

$ARGUMENTS 경로(또는 현재 디렉토리)의 프로젝트를 스캔하여 자동 수집한다.

0-1. 기술 스택 파악

  • 언어/프레임워크 (package.json, build.gradle, requirements.txt, composer.json 등)
  • 파일 수 및 코드 라인 수 (언어별)
  • 디렉토리 구조 패턴 (모노레포, FSD, 레이어드 등)

0-2. 현재 상태 진단

  • 테스트: 테스트 파일 수, 프레임워크, 설정 파일 존재 여부
  • CI/CD: .github/workflows, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile 등
  • 문서: CLAUDE.md, README.md, ADR, OpenSpec 존재 여부
  • 린트/포맷: ESLint, Prettier, PHPStan, Ruff 등 설정 파일
  • 타입 안전성: TypeScript strict 모드, mypy, PHPStan 레벨

0-3. 기술 부채 스캔

  • @ts-nocheck, // @ts-ignore, any 타입 사용 건수
  • TODO/FIXME/HACK 주석 건수
  • deprecated API 사용 (패키지 버전 확인)
  • 대형 파일 (1000줄 이상) 목록

0-4. ideation.md 참조 (있는 경우)

  • ideation.md가 프로젝트 루트 또는 지정 경로에 있으면 읽어서 목표/맥락 보강
  • 없으면 인터뷰에서 목표를 직접 파악

Phase 1: 심층 인터뷰

코드베이스 분석 결과를 기반으로 3~5라운드 심층 인터뷰를 진행한다. AskUserQuestion 도구를 사용하여 대화형으로 진행한다.

라운드 1: 프로젝트 맥락 — 분석 결과를 보여주며 확인:

  • 프로젝트 성격 (신규 개발 / 레거시 전환 / 운영 중 개선)
  • 팀 규모 및 AI 도구 경험 수준
  • 전환의 핵심 동기와 기대 효과
  • 분석 결과 중 수정/보완할 사항

라운드 2: 현재 상태 심화

  • 테스트 현황의 실제 상태 (통과율, 신뢰도)
  • CI/CD의 실제 활용도 (형식적 존재 vs 실제 게이트)
  • 가장 큰 기술 부채 또는 페인 포인트
  • 외부 의존성 (다른 서비스, 외부 API, DB)

라운드 3: 목표 설정

  • 바이브 코딩 도입 후 기대하는 정량 목표 (테스트 커버리지, 배포 빈도 등)
  • 절대 바꾸면 안 되는 것 (제외 범위)
  • 타임라인 제약 (일정, 릴리즈 주기)
  • 참고할 다른 팀 사례가 있는지

라운드 4~5: 필요 시 추가

  • 복잡한 도메인 로직 (권한, 결제, 암호화 등)의 상세 확인
  • 멀티서비스/멀티플랫폼 환경의 서비스 간 의존성
  • 데이터 마이그레이션 필요 여부

Phase 2: 분석 요약 및 승인

인터뷰 결과를 종합하여 분석 요약을 작성하고 사용자에게 제시한다.

## 프로젝트 개요
- 프로젝트명, 성격, 팀 규모

## 현황 진단
| 영역 | 현재 상태 || 영향 |
|------|----------|-----|------|

## 전환 목표
- 정량 목표 (전환 전 → 목표)
- 제외 범위

## 제안 Phase 구성
- Phase 1~N 개요 (상세는 승인 후 작성)

## 예상 리스크 (Top 3)

사용자가 승인하면 Phase 3으로 진행한다. 수정 요청 시 반영 후 재제시.

Phase 3: 계획서 생성

승인된 분석 요약을 기반으로 migration-plan.md를 생성한다.

작업 세분화 및 병렬 실행 원칙

바이브 코딩 환경에서는 AI 에이전트의 생산성이 높으므로 일정 추정은 하지 않는다. 대신 작업을 최대한 구체적으로 세분화하여 병렬 실행을 극대화한다.

각 Phase는 Step 단위로 최대한 세분화하고, 각 Step에 다음을 포함한다:

  • 인수조건 (체크리스트 형태)
  • 산출물 목록
  • 의존성: 선행 Step 명시 (없으면 "없음 — 병렬 가능")

의존성 표기 규칙:

  • 없음 → 다른 Step과 독립적, 병렬 실행 가능
  • 1-1 → Step 1-1 완료 후 시작
  • 1-1, 1-3 → 두 Step 모두 완료 후 시작
  • Phase 1 전체 → Phase 1의 모든 Step 완료 후 시작

품질 원칙 (9개 팀 리뷰 기반)

  1. 정량화: 모든 목표는 측정 가능하게 (OX 사례)
  2. 인수조건: 각 Phase에 체크리스트 기반 인수조건 (OX 사례)
  3. 갭 분석에 "영향" 포함: "없으면 어떤 문제?" (Office Agent 사례)
  4. 제외 범위 명시: "하지 않을 것" 선언 (Safebox 사례)
  5. 실패 사례 포함: 예상 리스크와 대응 (오피스메일 사례)
  6. 작업 세분화: Step 단위 최대 세분화 + 의존성 표기로 병렬 실행 극대화 (CrossViewer 교훈)
  7. 프롬프트 패턴 포함: 각 Phase별 권장 프롬프트 (오피스메일 BE 사례)
  8. ADR 사전 정의: ADR 제목과 핵심 결정을 미리 계획 (Office Agent FE 사례)
  9. 보안 우선: Critical 보안 이슈는 기능 전환보다 먼저 (오피스메일, 웹개발팀 사례)
  10. 도메인 용어집: AI가 비즈니스 로직을 이해하는 핵심 전략 (OX 사례)

산출물

파일 설명
migration-plan.md 바이브 코딩 도입 계획서 (필수 10개 섹션 포함)

추가 참고 자료