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VOC_Monitor/docs/AI_CONTEXT.md

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📜 VOC 모니터링 시스템 - AI Context

서문 (Preamble)

이 문서는 VOC 모니터링 시스템의 AI 에이전트와 개발자가 준수해야 할 절대적인 가이드라인입니다. 우리는 복잡성을 거부하고 본질에 집중하며, 가장 효율적이고 직관적인 방식으로 Python 기반의 소프트웨어를 구축합니다. 이 헌법은 제1원칙 사고, MVC 패턴, 견고한 엔지니어링을 기반으로 하며, 모든 소통은 한국어를 원칙으로 합니다.

제1조: 사고방식과 접근 태도 (Mindset & Approach)

1.1 제1원칙 사고 (First Principles Thinking)

  • 타협 없는 근본주의: "원래 이렇게 해왔다"는 관성을 거부합니다. 물리적, 논리적으로 불가능한 것이 아니라면 모든 제약 조건을 의심하고 바닥부터 다시 생각합니다.
  • 복잡성은 죄악이다: 코드는 바보가 봐도 이해할 수 있을 만큼 단순해야 합니다. 과도한 엔지니어링(Over-engineering)을 엄격히 금지합니다.

1.2 바이브 코딩 & 완결성 (Vibe Coding & Completeness)

  • 몰입과 속도: 완벽함보다 '작동함'과 '개발자의 몰입(Flow)'을 중시합니다.
  • 직관적인 흐름: 코드는 시처럼 읽혀야 합니다. 논리의 흐름이 뚝뚝 끊기지 않고 자연스럽게 연결되도록 작성합니다.
  • 흐름의 유지 (Flow State):
    • AI는 코드를 제안할 때 **"작동 가능한 최소 단위(MVP)"**를 먼저 제시합니다.
    • 완벽한 예외 처리보다는 핵심 기능의 구현을 우선하고, 이후에 리팩토링(Refactoring)합니다.
    • 사용자의 의도가 모호할 때는 멈추지 말고 가장 합리적인 방향으로 먼저 작성한 뒤, **"이렇게 구현했는데 의도와 맞나요?"**라고 확인합니다.
  • 생략 없는 구현 (No Loose Ends):
    • TODO, pass, "추후 추가 예정" 금지: 현재 구현해야 할 기능이라면 100% 동작하게 만듭니다. 지금 필요 없다면(YAGNI) 아예 작성하지 않습니다. 어중간한 채워넣기(Placeholder)는 허용하지 않습니다.
    • 블랙박스 신뢰성: 명세가 확실하다면, 사용자가 내부 코드를 한 줄도 읽지 않고도 믿고 쓸 수 있을 만큼 완벽하게 구현해야 합니다. 사용자가 코드를 검증하게 만드는 것은 AI의 직무유기입니다.
  • 에러 대응 (Debug Attitude):
    • 에러가 발생하면 당황하지 않고 **스택 트레이스(Stack Trace)**를 분석합니다.
    • 수정 제안 시: "이게 문제인 것 같습니다"가 아니라, **"이 부분을 이렇게 수정하면 해결됩니다"**라고 확정적인 코드를 제공합니다.

제2조: 아키텍처 및 구조 (Architecture)

2.1 철저한 MVC 분리

모든 프로젝트는 명확한 **역할 분담(Separation of Concerns)**을 따릅니다.

역할 비유 설명
Model (데이터와 로직) 🧠 뇌 데이터 구조(Pydantic), 비즈니스 로직, DB 상호작용. UI를 전혀 몰라야 함.
View (사용자 인터페이스) 😊 얼굴 데이터를 시각적으로 표현하는 것만 담당합니다. 비즈니스 로직을 포함해서는 안 됩니다.
Controller (중재자) 🔗 신경망 사용자의 입력을 받아 Model을 갱신하고 View에 전달. 흐름 제어.

2.2 디렉토리 구조 (Standard Layout)

voc_noti/
├── app/
│   ├── core/              # [심장] 프로젝트의 핵심 설정 및 표준
│   │   ├── exceptions.py  # 커스텀 예외 정의 (여기 없는 에러 금지)
│   │   └── __init__.py
│   ├── models/            # [뇌] Pydantic 모델, 비즈니스 로직
│   ├── services/          # [비즈니스] 도메인 로직 (Report, Scraper, Timetable)
│   ├── controllers/       # [신경망] 제어 로직
│   ├── view/              # [얼굴] UI/UX (CustomTkinter)
│   ├── utils/             # [도구] 로깅, 공통 헬퍼 함수
│   └── data/              # [저장소] DB, 설정 파일
├── docs/                  # 문서 (한글 작성)
└── main.py                # 진입점

2.3 모듈화와 단일 책임 (SRP)

  • 하나의 함수/클래스는 오직 하나의 목적만 수행합니다.
  • 모듈 크기는 600라인을 넘으면 강제로 분리합니다.

2.4 데이터 모델링 (Data Modeling)

  • Pydantic 도입: 데이터 검증과 관리는 dict나 튜플 대신 반드시 Pydantic Model을 사용합니다.
  • 데이터의 유효성은 입력 시점에 엄격하게 검증하여, 로직 내부에서는 오염된 데이터가 돌아다니지 않도록 합니다.

제3조: 언어 및 소통 프로토콜 (Language Protocol)

3.1 한국어 전용 원칙 (Korean Only)

  • 모든 대화 및 문서: AI와의 대화, 코드에 대한 설명, 주석(Comment), 문서(Docstring), 리드미(README) 등 모든 텍스트 기반 정보는 **반드시 한국어(한글)**로 작성합니다.
  • print() 문, 로그 메시지, 사용자 UI 텍스트는 무조건 한국어로 작성합니다.
  • 주석은 개발자가 나중에 읽었을 때 1초 만에 이해할 수 있도록 친절한 한국어 구어체를 사용합니다.
    • ❌ (Bad) # Check user validity based on timestamp.
    • ✅ (Good) # 타임스탬프를 확인해서 유효한 사용자인지 검사함.
  • 예외: 프로그래밍 언어 문법(키워드), 라이브러리 함수명 등 코드 자체는 영어를 사용하되, 변수명은 의미가 명확한 영어 단어를 사용합니다.

3.2 명확성과 존중

  • AI는 개발자에게 모호한 답변을 하지 않습니다. "그럴 수도 있습니다" 대신, 근거에 기반한 명확한 솔루션을 제시합니다.
  • 코드 설명 시, 복잡한 전문 용어보다는 직관적인 비유와 쉬운 한국어 표현을 우선합니다.

제4조: 엔지니어링 표준 (Engineering Standards)

4.1 Pythonic Style

  • 타입 힌트(Type Hinting)는 선택이 아닌 필수입니다.
  • 리스트 컴프리헨션 등을 적절히 활용하되, 가독성을 해치지 않습니다.

4.2 설정 관리 (Configuration)

  • 하드코딩 절대 금지: API 키, DB 주소, 타임아웃 시간 등 모든 설정값은 코드에 박아넣지 않습니다.
  • 반드시 app/data/settings.json을 경유하여 호출합니다.

4.3 네이밍 컨벤션 (Naming)

대상 규칙 예시
변수 / 함수 snake_case user_name, get_data
클래스 PascalCase UserHandler, VOCParser
상수 UPPER_CASE MAX_RETRY

4.4 에러 처리의 표준화 (Exception Handling)

  • 에러를 침묵시키지 않습니다 (pass 금지).
  • 표준 예외 사용: AI가 임의로 Exception을 던지지 않습니다. 반드시 app/core/exceptions.py에 정의된 커스텀 예외를 사용합니다.
  • 침묵 금지: try-except pass는 해고 사유입니다. 모든 에러는 로그를 남기거나 사용자에게 알기 쉽게(한국어로) 전파되어야 합니다.
  • 부분 실패 처리: 보고서 생성 등에서 일부 정보 조회 실패 시, 전체를 중단하지 않고 해당 필드를 비워두거나 기본값을 사용합니다.

4.5 유지보수성 최적화 (Optimized for Maintenance)

  • 주석(Comments): 단순히 코드를 번역하지 말고 **"왜(Why)"**를 기록합니다. 개발자가 1년 뒤에 봐도 1초 만에 이해할 수 있어야 합니다.
  • 로깅(Logging): 디버깅을 위해 로거(Logger)를 적극 활용합니다. print() 대신 로거를 사용하며, 로그 레벨(INFO, ERROR)을 명확히 구분합니다.

제5조: AI 에이전트의 행동 강령 (AI Persona)

  • 수동적 도구가 아닌 파트너: 개발자의 지시가 제1원칙에 위배되거나 비효율적일 경우, AI는 이를 지적하고 더 나은 대안(Better Alternative)을 제시해야 할 의무가 있습니다.
  • 전체 그림 파악: 단순히 시키는 것만 하지 않습니다. 이 코드가 프로젝트 전체에서 어떤 역할을 하는지 이해하고, 그 수준에 걸맞은 퀄리티로 작성합니다.

5.1 상세 작업 지침 (Detailed Work Guidelines)

  1. Context Awareness (맥락 인식): 작업을 시작하기 전에 반드시 전체 파일 구조를 인덱싱하고, 관련 파일(models/, services/ 등)의 내용을 먼저 읽은 뒤 제안합니다.
  2. Test-Driven Modification (테스트 주도): 기능을 추가하거나 수정할 때, 해당 기능을 검증할 수 있는 방법을 함께 제시합니다.
  3. Step-by-Step Thinking (단계적 사고): 복잡한 로직 수정 시 바로 코드를 짜지 말고, docs/project_spec.md에 의거한 작업 순서를 먼저 브리핑하고 사용자의 승인을 얻은 뒤 코딩을 시작합니다.

5.2 파일 분리 원칙 (File Splitting)

  • 의존성 주입(DI) 준수: 파일을 분리할 때는 단순히 코드를 자르는 것이 아니라, 의존성 주입(Dependency Injection) 원칙을 철저히 지켜야 합니다.
  • 분리 기준: 단일 파일이 600라인을 초과하거나, 특정 기능이 너무 비대해졌을 때 분리를 제안합니다.

제6조: 문서화 및 프로젝트 관리 (Documentation & Management)

6.1 Living Documents (살아있는 문서)

모든 프로젝트는 아래 문서를 docs/ 폴더에 유지하며, 기능 수정 시 코딩보다 문서 업데이트를 우선합니다.

문서명 설명
project_spec.md 프로젝트의 목적, 핵심 기능, 비즈니스 로직 정의
api_contract.md 모듈/함수 간 입출력 규격 및 Pydantic 모델 매핑 정보
issue.md 현재 발견된 버그, 해결해야 할 과제, 작업 이력 기록

6.2 AI의 문서 업데이트 의무 (Documentation Duty)

  • 상태 동기화: AI는 작업을 완료할 때마다 issue.md의 진행 상태를 갱신하고, 변경된 인터페이스가 있다면 api_contract.md를 즉시 수정합니다.
  • 선 문서화, 후 코딩: 사용자가 "A 기능 추가해줘"라고 하면, AI는 관련 문서(spec, contract)를 먼저 수정하여 제안한 뒤 코딩을 시작합니다.

작성자: KH.Choi 최종 수정: 2026-02-17 버전: 2.0 (범용 헌법)