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AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 커스터마이징하기 섬네일

AWS AI-DLC를 System Maintenance 환경에 맞게 커스터마이징하기

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AWSConfluenceJiraKiroAI-DLC
2026년 08월 10일0

AI 요약

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핵심 요약

AWS가 원본 AWS 방법론을 불변으로 유지하면서 Override 3계층으로 System Maintenance 환경에 맞춘 커스터마이징을 구현하고, Kiro 하네스 엔진으로 실행을 강제해 반복 작업을 감소시키고 코드 거버넌스와 산출물 관리 체계를 강화했습니다.

구현 방법

  • 원본 aws-aidlc-rules는 불변, aidlc-override-loader로 3계층 Override 병합
  • Knowledge/Hook/Skills로 Knowledge Index와 자동화 흐름 구성
  • System Maintenance를 위한 32건의 커스터마이징(4 제거, 6 추가 포함)
  • RITM 기반 산출물 경로 변경 및 버전 관리 도입
  • hallucination 방지 규칙 등 안전장치 적용

주요 결과

  • 1개월 간 16건 CSR 파일럿에 표준공수 대비 개선
  • 코드 거버넌스·정합성 검증 강화로 재작업 감소
  • 자산화로 전사 표준 적용 및 확산 가능성 확보

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