Developer Guide · 개발자 문서 · planning-harness

Architecture &
LLM Design

SDUI on Cloudflare Workers · 승인 게이트 기반 기획 루프 · RAG를 활용한 분석설계 설계(초안). 확인된 사실과 설계 제안을 구분해 적었습니다.

2026 · Yerin.Min · MIT License · 일부는 설계 제안(초안)
For Developers · 개발자 사용법

이 사이트를 개발에 붙이는 법

1
플러그인으로 스킬 설치
claude plugin marketplace add feed-mina/planning-harness
  • 어느 프로젝트에서든 8개 기획 스킬 사용.
2
개발 repo에 @claude 봇 연결
  • templates/github-actions/claude-dev-bot.yml 복사
  • 이슈 댓글 @claude 로 PR 자동 생성.
3
핸드오프 경계 준수
  • 에이전트는 제안·PR만.
  • 직접 배포·시크릿 변경·리뷰 우회는 금지(사람이 머지).
4
SSOT = spec.md
  • 모든 산출물의 기준은 spec.md. 규칙은 CLAUDE.md.
  • 충돌은 분해 전에 점검.
Architecture · 아키텍처

SDUI on Cloudflare Workers

확인된 사실: 앱은 Cloudflare Workers가 SDUI 엔진(sdui-engine.js)과 API를 서빙하는 SPA입니다. 저장/인덱스 계층은 설계 제안입니다.

구조도: 브라우저 SPA(sdui-engine.js)가 fetch로 Cloudflare Workers(SDUI 서빙·API)를 호출하고, Workers가 KV/D1, Vectorize, LLM API, GitHub Issues/Projects로 연결된다
브라우저 SPA → Workers(SDUI 서빙·API) → KV/D1 · Vectorize · LLM API · GitHub
Cloudflare · 연결 구조

무엇을 어디에 매핑하나

Cloudflare역할상태
WorkersSDUI 메타데이터 렌더 · REST API · LLM/gh 호출 오케스트레이션확인
KV / D1ui_metadata · 세션 · 회의록 메타 저장제안
Vectorize문서 임베딩 인덱스(RAG 리트리버)제안
R2녹음·첨부 원본 보관(민감정보 분리)제안
Pages회의록 메이커 정적 배포(docs/)확인
LLM Design · RAG

분석설계에 RAG를 쓰는 법 (설계 제안)

설계 제안: 문서→chunk→embedding→Vectorize 인덱스, 질의 시 top-k 리트리버로 근거를 모아 LLM이 산출물을 생성합니다.

RAG 흐름: 회의록·기획 문서를 Chunking, Embedding 뒤 Vectorize 인덱스에 저장하고, 분석설계 질의를 Retriever(top-k 유사도)로 검색해 컨텍스트를 조립한 뒤 LLM이 근거 기반 산출물을 생성
문서 → Chunking → Embedding → Vectorize → Retriever(top-k) → 컨텍스트 조립 → LLM 생성
1
Chunking
  • 회의록·기획 문서를 문단/토큰 단위로 분할.
  • 헤딩·발화자 경계를 살려 컨텍스트 손실 최소화.
2
Embedding & Index
  • 청크를 임베딩해 Vectorize에 저장.
  • 회의 날짜·기능 태그를 메타데이터로 부착.
3
Retriever
  • 분석설계 질의를 임베딩해 top-k 유사 청크 검색.
  • 최근성·태그로 재랭킹.
4
Grounded Generation
  • 검색 컨텍스트를 프롬프트에 조립해 근거 있는 requirements/logic 산출물 생성.
  • 출처를 함께 남김.
Control Plane · 승인 게이트

스킬 → RAG → 승인 → 핸드오프

스킬이 RAG로 근거를 모아 산출물을 만들고, ⚠️ 승인 후에만 dry-run→이슈/PR 핸드오프가 일어납니다.

시퀀스: 기획자가 /split-requirements를 호출하면 Harness 스킬이 Retriever/LLM에서 근거 컨텍스트를 받아 requirements.md와 승인 요청을 돌려주고, 승인 뒤에만 dry-run을 거쳐 GitHub 이슈/PR 핸드오프
① 스킬 호출 ② 관련 문서 검색(RAG) ③ 근거 컨텍스트 ④ requirements.md + 승인 요청 ⑤ "승인" ⑥ dry-run → 이슈/PR 핸드오프
Summary · 정리

핵심 요약 & 라이선스

  • 확인: 앱은 Cloudflare Workers 위 SDUI SPA — 클라이언트 배포 없이 서버 메타데이터로 화면 제어.
  • 설계 제안: KV/D1·Vectorize·R2로 저장·RAG·원본 분리를 매핑(실제 구성에 맞게 조정 필요).
  • RAG(chunk→embed→retriever→grounded generation)로 분석설계 산출물의 근거성을 확보.
  • 모든 위험 작업은 승인 게이트 통과 후에만 GitHub에 반영 — 에이전트는 제안·PR까지만.