AI agent 운영 실전 템플릿
이 페이지는 AI coding agent를 프로젝트에 붙일 때 처음부터 길고 복잡한 운영 문서를 만들지 않기 위한 최소 템플릿 모음입니다. 각 템플릿은 복사해서 늘리는 출발점이 아니라, 프로젝트에 맞는 것만 남기는 기준으로 사용합니다. 외부 도구나 문맥을 연결할 때는 편의보다 권한, 출처, 감사 가능성을 먼저 확인합니다.
AGENTS.md 최소 템플릿
# AGENTS.md
## Repository Purpose
- 이 저장소가 무엇을 만들고 운영하는지 2-4줄로 적는다.
- agent가 착각하면 안 되는 핵심 도메인 경계를 적는다.
## First Places To Inspect
- 작업 전 먼저 읽을 파일과 디렉터리를 적는다.
- 예: README.md, package.json, src/, tests/, docs/
## Working Rules
- URL, public API, database schema처럼 쉽게 바꾸면 안 되는 경계를 적는다.
- 기존 패턴을 우선한다는 기준을 적는다.
- 대량 리팩터링이 금지라면 명시한다.
## Verification
- 변경 종류별 검증 명령을 적는다.
- 실행하지 못한 검증은 이유와 함께 보고하게 한다.
## Completion Checklist
- 변경 파일 요약
- 실행한 검증 명령과 결과
- 남은 리스크
- 후속 작업 후보
CLAUDE.md 최소 템플릿
# CLAUDE.md
## Project
- 저장소 목적:
- 주요 코드 경로:
- 테스트 경로:
- 문서 경로:
## Commands
- Build:
- Test:
- Lint:
- Format:
## Always-On Rules
- 매 세션마다 필요한 기준만 남긴다.
- 특정 디렉터리 전용 규칙은 rules로 분리한다.
- 반복 절차는 skills로 분리한다.
- 강제 경계는 settings, permissions, hooks, CI로 내려보낸다.
## Done Means
- 변경 사항을 요약한다.
- 검증 결과를 보고한다.
- 미실행 검증과 리스크를 숨기지 않는다.
Codex 작업 요청 프롬프트 템플릿
목표:
- 무엇을 바꿀지 한 문장으로 적는다.
범위:
- 수정 가능한 파일/디렉터리:
- 수정하지 말아야 할 파일/디렉터리:
제약:
- URL, public API, 데이터 형식, 호환성, 성능, 보안 경계를 적는다.
작업 방식:
- 먼저 구조를 파악하고, 필요한 최소 변경만 한다.
- 기존 사용자 변경을 되돌리지 않는다.
- 새 dependency는 필요할 때만 이유와 함께 제안한다.
검증:
- 실행할 명령:
- 확인할 페이지 또는 산출물:
- 실패 시 보고할 정보:
완료 기준:
- 변경 파일 목록
- 각 변경의 목적
- 검증 결과
- 남은 리스크
AI agent 작업 결과 리뷰 체크리스트
적용 조건
- 코드 변경, 문서 변경, 운영 문서 변경, 설정 변경이 포함된 모든 agent 결과 리뷰에 사용한다.
- 특히
AGENTS.md,CLAUDE.md, permissions/settings, hooks, MCP 설정처럼 경계가 바뀌는 작업에 우선 적용한다. - 변경 범위가 작아 보여도 URL, 공개 API, secret 접근, 배포 흐름이 걸려 있으면 생략하지 않는다.
금지 사항
- 요청 범위에 없던 리팩터링을 결과만 보고 승인하지 않는다.
- build/test 미실행 상태를 성공처럼 해석하지 않는다.
- secret, credential, 내부 로그, 고객 데이터가 diff나 첨부 산출물에 포함된 결과를 그대로 수용하지 않는다.
-
기존 사용자 변경을 되돌린 흔적이 있는데 이유 확인 없이 넘어가지 않는다.
- 요구한 목표가 실제 변경에 반영되었는가?
- URL, public API, 파일명, 데이터 스키마가 의도치 않게 바뀌지 않았는가?
- agent가 기존 사용자 변경을 되돌리지 않았는가?
- 새 dependency가 추가되었다면 꼭 필요한 이유가 있는가?
- build, test, lint, link check 중 필요한 검증이 실행되었는가?
- 실행하지 못한 검증이 결과에 명시되었는가?
- diff가 리뷰 가능한 크기와 범위에 머무는가?
- 보안상 민감 파일, secret, credential, 내부 로그가 노출되지 않았는가?
- 관련 문서나 운영 체크리스트가 필요한 만큼 업데이트되었는가?
검증 방법
- 먼저 요청문과 완료 보고를 비교해 목표, 범위, 금지 경계가 유지되었는지 본다.
git diff --check로 whitespace, conflict marker, 잘못된 패치 흔적을 확인한다.- 변경 종류에 맞춰
bundle exec jekyll build, 테스트, lint, 링크 점검 중 필요한 명령이 실제 실행되었는지 확인한다. - 설정/권한 변경이라면 허용/차단되어야 할 동작이 각각 하나 이상 검증되었는지 확인한다.
- 미실행 검증이 있으면 이유와 남은 리스크가 결과 보고에 분리되어 있는지 확인한다.
Claude Code permissions/settings 점검표
CLAUDE.md에는 매번 필요한 짧은 기준만 남겼는가?- 긴 절차는 skill이나 별도 문서로 내려갔는가?
- 경로별 규칙은
.claude/rules/같은 범위 규칙으로 분리했는가? .env, secret, credential, production config 접근을 deny할지 검토했는가?- 위험 명령 삭제, 강제 push, credential 출력은 permission 또는 hook으로 막을 수 있는가?
- MCP 연결 전에 노출되는 데이터 범위와 인증 주체를 확인했는가?
- hook이 단순 알림인지, 차단 가능한 guardrail인지 구분했는가?
- permission mode가 팀의 승인 정책과 맞는가?
- 설정 변경 후 실제로 어떤 tool call이 허용/차단되는지 테스트했는가?
MCP 연결 전 점검표
- MCP로 연결할 시스템의 소유자와 데이터 등급을 확인했는가?
- 읽기 전용, 쓰기 가능, 자동 실행 가능 권한을 구분했는가?
- 이슈, 로그, 모니터링, 문서, 데이터베이스 중 어떤 출처를 읽었는지 작업 보고에 남기게 했는가?
- secret, customer data, 내부 보안 자료가 불필요하게 노출되지 않는가?
- third-party MCP server의 신뢰성과 prompt injection 위험을 별도로 검토했는가?
- tool schema와 출력이 너무 길어 agent context를 오염시키지 않는가?
- 쓰기 권한이 필요하다면 승인, dry-run, audit log, rollback 기준이 있는가?
- MCP 연결이 없어도 같은 작업을 파일 참조나 요약으로 안전하게 처리할 수 있는가?
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- Codex 첫 작업 요청 작성법
- AI agent 검증에서 build와 test만으로 부족한 이유
- Claude Code settings와 permissions로 작업 경계 고정하기
- Claude Code hooks 활용: 검증과 guardrail을 자동화하는 기준
- Claude Code MCP 운영: 외부 문맥을 붙여 넣지 않고 연결하는 법
- Claude Code subagent 사용 기준: 전문 에이전트를 언제 분리할까
- Claude Code 프로젝트 운영 템플릿: CLAUDE.md, rules, skills, settings 묶기