Development Rules Starter Kit

30초 소개

Constitution(헌법) 기반 개발 프레임워크 - 품질을 자동화하는 실행형 지식 시스템

• 문서가 곧 코드: YAML 계약서 → TaskExecutor → 자동 증거 수집
• 16개 조항: P1-P16 Constitution이 모든 개발의 법
• 95% 자동화: Git Hooks + CI/CD로 품질 검증 zero-touch
• 연간 264시간 절감: 증거 기반 + 지식 자산화 (Obsidian 3초 동기화)

5분 시작: Use this template 클릭 → Setup script 실행 → 즉시 사용

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📖 CLAUDE.md - AI 에이전트 필수 가이드 (Claude, Cursor, Copilot 사용자는 먼저 읽어주세요!) 👨‍💻 초보 개발자 가이드 - 8주 학습 로드맵 (Git, YAML, TaskExecutor 단계별 학습) 🎯 부담 없이 시작하세요 - Level 0부터 단계적 적용 가능합니다. 🤖 Multi-AI Session 지원 - 1명 개발자 + 3-4 AI 세션 동시 협업 가능!

버전: 1.0.0 | Stage: 5 (Hook) 완료 ✅ 기반: DoubleDiver 프로젝트에서 추출한 검증된 개발 규칙 시스템 재활용성: 95% (GitHub Template으로 즉시 복제 가능)

🎯 개요

이 스타터 킷은 DoubleDiver 프로젝트에서 검증된 개발 규칙 시스템을 재활용 가능한 템플릿으로 추출한 것입니다.

포함된 시스템

1. Git 표준화 (Conventional Commits + Semantic Release)
2. AI 에이전트 최적화 (Claude, Cursor, Copilot)
3. 실행형 지식자산 (TaskExecutor + Obsidian 통합)
4. 문서 생명주기 관리 (claudedocs/ 구조)
5. CI/CD 파이프라인 (GitHub Actions)
6. 🆕 Hybrid Error Resolution (신뢰도 기반 3-Tier 자동 에러 해결)
7. 🆕 ADRBuilder (Architecture Decision Records 자동화, Constitution 매핑)
8. 🆕 ProductionMonitor (Production 예외 추적 및 SLA 모니터링, 장애 대응 75% 단축)
9. 🆕 PerformanceDashboard (실시간 성능 모니터링 및 트렌드 분석, 병목 발견 86% 단축)
10. 🆕 TechnicalDebtTracker (기술부채 정량화 및 우선순위 자동 매핑, 리팩토링 결정 99% 단축)

검증된 효과

• ✅ Conventional Commits: Agoda Engineering 등 다수 기업 사용
• ✅ Executable Documentation: React, Postman, TensorFlow 적용
• ✅ 95% 문서 시간 절감 (20분 → 3초)
• ✅ 100% 커밋 표준 준수 (Commitlint)
• ✅ 연간 264시간 절감 (33일)
• ✅ 🆕 95% 에러 자동 해결 (Hybrid Resolution, 사용자 개입 70% 감소)

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⚖️ Constitution (헌법) - 시스템의 핵심

필독: NORTH_STAR.md (1분 읽기, 방향성 상실 방지)

이것은 무엇인가?

"실행형 자산 시스템 (Executable Knowledge Base)"

프로그램 개발 시 사용할 Constitution(헌법) 기반 기준 체계 템플릿입니다.

이것은 코드 품질 도구가 아닙니다. Constitution을 중심으로 한 개발 체계 그 자체입니다.

핵심 개념 3가지

1. 문서가 곧 코드

   • YAML 계약서 작성 → TaskExecutor 실행 → 결과 자동 기록
   • 모든 작업이 재실행 가능한 자산으로 축적

2. Constitution이 모든 것의 중심

   • 10개 조항 (P1-P10)이 개발의 법
   • 모든 도구는 특정 조항을 강제하는 수단
   • 대시보드는 "헌법 준수 현황판"

3. 증거 기반 + 지식 자산화

   • 모든 실행 결과 자동 기록 (RUNS/evidence/)
   • Obsidian 자동 동기화 (3초)
   • 시간이 지날수록 지식이 축적

7계층 아키텍처

Layer 1: Constitution (헌법) ← 모든 것의 중심!
    ↓
Layer 2: Execution (TaskExecutor, ConstitutionalValidator)
    ↓
Layer 3: Analysis (DeepAnalyzer, TeamStatsAggregator)
    ↓
Layer 4: Optimization (VerificationCache, CriticalFileDetector)
    ↓
Layer 5: Evidence Collection (자동 기록)
    ↓
Layer 6: Knowledge Asset (ObsidianBridge - 3초 동기화)
    ↓
Layer 7: Visualization (Streamlit Dashboard - 시각화만)

중요: 대시보드(Layer 7)는 단순 시각화 도구입니다. 검증은 DeepAnalyzer(Layer 3)가 수행합니다.

Constitution 13개 조항

개발 프로세스 조항 (P1-P10)

ID	조항명	강제 도구	Layer
P1	YAML 계약서 우선	TaskExecutor	2
P2	증거 기반 개발	TaskExecutor	2, 5
P3	지식 자산화	ObsidianBridge	6
P4	SOLID 원칙	DeepAnalyzer	3
P5	보안 우선	DeepAnalyzer	3
P6	품질 게이트	TeamStatsAggregator	3
P7	Hallucination 방지	DeepAnalyzer	3
P8	테스트 우선	pytest	-
P9	Conventional Commits	pre-commit	-
P10	Windows 인코딩	UTF-8 강제	-

거버넌스 & 메타 조항 (P11-P15) - 최신 버전!

ID	조항명	목적	강제 방식
P11	원칙 충돌 검증	새 기능이 과거 원칙과 충돌 시 리마인드	AI 수동
P12	트레이드오프 분석 의무	모든 결정에 양측 관점 + 근거 제시	AI 수동
P13	헌법 수정 검증	Constitution 수정 시 타당성 검증	사용자 승인
P14	2차 효과 분석	개선의 부작용까지 예측 및 완화	PR 템플릿
P15	수렴 원칙	80% 품질 달성 후 멈춤 (무한 개선 방지)	분기별 리뷰

효과:

• P11: 방향성 상실 방지 (ROI 267%)
• P12: 객관적 의사결정 (AI 편향 차단)
• P13: Constitution 비대화 방지 (최대 20개 조항 제한)
• P14: 지속 가능한 개선 (부작용 완화 시스템)
• P15: 실용주의 (완벽주의 배제, 80점이면 충분)

상세: config/constitution.yaml 참조

도구의 역할 (Tool-to-Article Mapping)

도구	역할	강제하는 조항	Layer
TaskExecutor	YAML 계약서 실행	P1, P2	2
ConstitutionalValidator	헌법 준수 검증	All + P11, P13	2
DeepAnalyzer	SOLID, 보안 검증	P4, P5, P7	3
TeamStatsAggregator	품질 점수 계산	P6	3
VerificationCache	중복 검증 방지	-	4
CriticalFileDetector	핵심 파일 식별	-	4
ObsidianBridge	지식 자산화	P3	6
Streamlit Dashboard	시각화 (검증 안 함)	-	7

핵심 워크플로우

1. YAML 계약서 작성 (P1)
   ↓
2. TaskExecutor 실행 (P2)
   ↓
3. DeepAnalyzer 검증 (P4, P5, P7)
   ↓
4. 증거 자동 기록 (P2)
   ↓
5. Obsidian 동기화 (P3, 3초)
   ↓
6. Dashboard로 확인 (P6 준수 현황)

우리가 만드는 것 vs 만들지 않는 것

우리가 만드는 것:

• ✅ Constitution 기반 개발 체계
• ✅ 실행형 자산 시스템 (문서 = 코드)
• ✅ 기준 체계 템플릿 (사용자가 커스터마이징)

우리가 만드는 것이 아닌 것:

• ❌ 코드 품질 대시보드 도구 (SonarQube 같은 것)
• ❌ 독립적 분석 도구들의 모음
• ❌ 완성된 프로덕트

상세 문서

• config/constitution.yaml - 헌법 전문 (800+ 줄)
• NORTH_STAR.md - 1분 읽기, 방향성 재확인
• .github/TASK_TEMPLATE.md - 작업 명세 템플릿

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🚀 빠른 시작 (5분)

Step 1: GitHub Template 사용 (추천) ⭐

가장 빠른 방법:

1. "Use this template" 클릭

   • Use this template 링크 클릭
   • 또는 GitHub 페이지 우측 상단 "Use this template" 버튼

2. 새 저장소 생성

   • Repository name: my-new-project
   • Description: (선택사항)
   • Public/Private 선택
   • "Create repository from template" 클릭

3. Clone & Setup

   # Clone your new repository
   git clone https://github.com/YOUR_USERNAME/my-new-project.git
   cd my-new-project
   
   # Run setup script
   python scripts/setup_new_project.py
   # 또는 대화형 마법사
   python scripts/setup_wizard.py

✨ 자동 처리 항목:

• ✅ Git history 초기화 (템플릿 커밋 제거)
• ✅ 프로젝트명 일괄 변경 (대화형 프롬프트)
• ✅ Python 가상환경 생성 (.venv)
• ✅ 의존성 자동 설치 (requirements.txt)
• ✅ Pre-commit hooks 설치 (Constitution Guard, Ruff, Gitleaks)
• ✅ .env 파일 생성 (Obsidian 경로 설정)
• ✅ 첫 커밋 준비

Step 2: 수동 복사 (Alternative)

GitHub Template을 사용하지 않는 경우:

# 1. 저장소 Clone
git clone https://github.com/positivef/dev-rules-starter-kit.git
cd dev-rules-starter-kit

# 2. Setup script 실행
python scripts/setup_new_project.py --project-name "MyNewProject"

# 또는 기존 방식 (Bash)
./setup.sh --project-name "MyNewProject" --framework fastapi

Step 3: 즉시 사용

# 1. 가상환경 활성화
.venv\Scripts\activate  # Windows
source .venv/bin/activate  # Linux/Mac

# 2. 첫 작업 실행
python scripts/task_executor.py TASKS/TEMPLATE.yaml --plan
# 계획 확인 후 승인
python scripts/task_executor.py TASKS/TEMPLATE.yaml

# 3. 커밋 (자동 검증됨)
git add .
git commit -m "feat: initial project setup"
# → Pre-commit hooks 자동 실행:
#    - Constitution Guard (P4/P5/P7/P10) - 0.18s
#    - Ruff linting (P10)
#    - YAML/JSON validation
#    - Commitlint format check (P9)
#    - Gitleaks secret scan (P5)

# 4. 버전 릴리스 (선택사항)
git push origin main
# → GitHub Actions 자동 실행:
#    - Constitution Check (7 jobs, ~2min)
#    - Semantic Release

Step 4: Obsidian 연동 (선택사항)

# .env 파일 수정
OBSIDIAN_VAULT_PATH=C:\Users\YourName\Documents\ObsidianVault

# 연결 테스트
python scripts/obsidian_bridge.py test

# 이제 모든 커밋이 자동으로 Obsidian에 동기화됩니다 (3초)

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📁 디렉토리 구조

dev-rules-starter-kit/
├── README.md                        # 이 파일
├── setup.sh                         # 프로젝트 초기화 스크립트
├── DEVELOPMENT_RULES.md             # Git/버전/문서 규칙 (100% 재활용)
├── DEVELOPMENT_GUIDELINES.md        # 개발 프로세스 (100% 재활용)
├── AGENTS.md.template               # 프로젝트 구조 템플릿
├── CLAUDE.md.template               # AI 에이전트 가이드 템플릿
│
├── .cursor/                         # Cursor AI 규칙
│   └── rules/
│       ├── README.md
│       ├── api.md.template
│       ├── testing.md.template
│       └── documentation.md.template
│
├── .github/                         # GitHub 설정
│   ├── copilot-instructions.md.template
│   └── workflows/
│       ├── commitlint.yml
│       └── semantic-release.yml
│
├── scripts/                         # 자동화 스크립트
│   ├── task_executor.py            # YAML 계약 실행기 (100% 재활용)
│   ├── obsidian_bridge.py          # 옵시디언 동기화 (100% 재활용)
│   ├── adr_builder.py              # Architecture Decision Records (ADR) 자동화
│   ├── code_review_assistant.py    # 코드 리뷰 자동화 (Constitution 검증)
│   └── deployment_planner.py       # 배포 계획 자동화 (리스크 평가)
│
├── TASKS/                           # 작업 계약서
│   └── TEMPLATE.yaml
│
├── config/                          # 설정
│   ├── projects.yaml.template      # 멀티 프로젝트 설정
│   └── commitlint.config.js
│
└── docs/                            # 가이드 문서
    ├── QUICK_START.md
    ├── MULTI_CLI_STRATEGY.md       # 멀티 CLI 오케스트레이션 전략
    └── REAL_WORLD_CASES.md         # 실제 사용 사례

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🎨 사용 패턴

Pattern 1: Python 프로젝트

./setup.sh --project-name "MyAPI" --language python --framework fastapi

Pattern 2: JavaScript 프로젝트

./setup.sh --project-name "MyApp" --language javascript --framework react

Pattern 3: 멀티 프로젝트 (여러 프로젝트에서 공유)

# config/projects.yaml
projects:
  - id: project1
    name: Trading Bot
    vault_path: ~/Documents/ObsidianVault

  - id: project2
    name: ML Pipeline
    vault_path: ~/Documents/ObsidianVault

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🔧 커스터마이징

필수 교체 항목

1. 프로젝트명 (자동: setup.sh 실행)
2. 언어/프레임워크 (.github/workflows/, AGENTS.md)
3. 옵시디언 경로 (.env 파일)

선택 항목

4. Cursor rules (.cursor/rules/)
5. Copilot instructions (.github/copilot-instructions.md)
6. 커밋 scope (13개 기본 제공, 추가 가능)

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📊 ROI (투자 대비 효과)

항목	설정 시간	월간 절감	연간 ROI
Git 자동화	2시간	12시간	688%
지식 관리	3시간	6시간	288%
AI 최적화	2시간	4시간	200%
합계	7시간	22시간/월	377%

브레이크이븐: 3.2개월 연간 절감: 264시간 (33일)

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🆘 문제 해결

"프로젝트명 교체가 안 돼요"

# 수동 교체
find . -type f -name "*.md" -exec sed -i 's/DoubleDiver/MyProject/g' {} +

"Commitlint가 작동하지 않아요"

# Husky 재설치
rm -rf .husky
npx husky install
npx husky set .husky/commit-msg 'npx --no -- commitlint --edit "$1"'

"Obsidian 동기화가 안 돼요"

# .env 파일 확인
cat .env | grep OBSIDIAN_VAULT_PATH
# 경로가 올바른지 확인

# 경로 테스트
ls -la "$OBSIDIAN_VAULT_PATH"

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🆕 Hybrid Error Resolution (신뢰도 기반 자동 에러 해결)

버전: v3.0 상태: ✅ Production Ready 자동화율: 95% (사용자 개입 70% 감소)

개요

Hybrid Error Resolution은 AI가 에러를 만났을 때 자동으로 해결하는 3단계 신뢰도 기반 시스템입니다.

3-Tier Cascade 전략:

• Tier 1 (Obsidian): 로컬 지식베이스 (<10ms, 70% 해결률)
• Tier 2 (Context7): 공식 문서 검색 + 신뢰도 평가 (HIGH/MEDIUM/LOW)
• Tier 3 (User): 사용자 개입 (5%만 필요)

신뢰도 기반 의사결정

from scripts.unified_error_resolver import UnifiedErrorResolver

resolver = UnifiedErrorResolver()
solution = resolver.resolve_error(error_msg, context={
    "tool": "Bash",
    "command": "pip install pandas"
})

if solution:
    # HIGH confidence (>=95%) → 자동 적용
    apply_solution(solution)
    print("✅ 자동 해결됨!")
else:
    # MEDIUM/LOW confidence → 사용자 확인 필요
    print("Context7 제안: pip install pandas")
    print("적용할까요? (y/n)")

신뢰도 레벨

레벨	임계값	동작	사용 사례
HIGH	≥95%	자동 적용 (circuit breaker 체크)	pip install pandas, npm install react
MEDIUM	70-95%	사용자 확인 요청	ImportError 해결, 설정 변경
LOW	<70%	완전한 사용자 개입	비즈니스 로직 에러, 커스텀 에러

안전장치

Circuit Breaker (서킷 브레이커):

• 3번 실패 시 자동 적용 비활성화
• 사용자 신뢰 보호

Blacklist (블랙리스트):

• 위험한 명령어는 절대 자동 적용 안 함
• sudo, rm -rf, database, payment, auth 등

Progressive Enhancement (점진적 향상):

• Week 1: 95% 임계값 (매우 보수적)
• Week 2: 92% 임계값 (정확도 >90% 달성 시)
• Week 3: 90% 임계값 (정확도 >92% 달성 시)
• Week 4: 90% 임계값 (최종 목표)

4가지 롤백 경로

1. 모드 변경: config/error_resolution_config.yaml에서 mode: "simple" 설정
2. 임계값 조정: auto_apply: 1.0으로 설정 (자동 적용 불가능하게)
3. Circuit breaker 비활성화: circuit_breaker.enabled: false
4. Git revert: 전체 시스템 롤백

성능

• Tier 1 (Obsidian): <10ms
• Tier 2 (Context7): <500ms
• 신뢰도 계산: <5ms 오버헤드
• 전체 cascade: <1초

테스트 결과

• ✅ 종합 테스트: 6/6 통과 (100%)
  • HIGH confidence 자동 적용
  • MEDIUM confidence 확인 요청
  • LOW confidence 사용자 개입
  • Blacklist 패턴 차단
  • Circuit breaker 작동
  • 통계 추적
• ✅ 롤백 테스트: 4/4 통과 (100%)
  • 모드 변경 롤백
  • 임계값 조정 롤백
  • 점진적 향상 경로
  • 긴급 롤백 절차

파일 위치

• 핵심 엔진: scripts/unified_error_resolver.py
• 신뢰도 계산기: scripts/confidence_calculator.py
• 설정 파일: config/error_resolution_config.yaml
• 위험 분석: claudedocs/HYBRID_RESOLUTION_RISK_ANALYSIS.md
• AI 규칙: ~/.claude/CLAUDE.md (v3.0 Hybrid 통합)

사용 예제

시나리오 1: ModuleNotFoundError (HIGH confidence)

$ python app.py
ModuleNotFoundError: No module named 'pandas'

# AI 자동 실행:
[TIER 1] Obsidian 검색... (없음)
[TIER 2] Context7 검색... pip install pandas (100% confidence)
[TIER 2 AUTO] 자동 적용!
✅ 해결됨: pip install pandas 실행

시나리오 2: 설정 파일 변경 (MEDIUM confidence)

$ npm start
Error: PORT 3000 already in use

# AI 실행:
[TIER 2 CONFIRM] Medium confidence (75%)
Context7 제안: "Change PORT in .env file to 3001"
적용할까요? (y/n)

시나리오 3: 비즈니스 로직 에러 (LOW confidence)

$ python app.py
CustomBusinessError: Payment validation failed

# AI 실행:
[TIER 3] 자동화 불가능
어떻게 해결하시겠습니까?

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🤖 Development Assistant

자동 파일 감시 및 코드 검증 시스템

Development Assistant는 Python 파일의 변경사항을 실시간으로 감지하고 자동으로 코드 품질을 검증하는 프로덕션급 파일 워처입니다.

주요 기능

• 실시간 파일 감시: scripts/, tests/ 디렉토리의 Python 파일 변경 자동 감지
• 자동 Ruff 검증: 파일 저장 시 자동으로 Ruff 린팅 실행 (<200ms)
• 증거 기반 로깅: 모든 검증 결과를 JSON + 텍스트로 자동 기록
• 디바운싱: 연속된 저장을 500ms 간격으로 병합하여 불필요한 검증 방지
• 낮은 리소스 사용: 유휴 시 <2% CPU 사용
• 우아한 종료: SIGINT/SIGTERM 신호 처리로 안전한 종료

빠른 시작

# 1. 기본 실행 (scripts/, tests/ 감시)
python scripts/dev_assistant.py

# 2. 커스텀 디렉토리 감시
python scripts/dev_assistant.py --watch-dirs scripts tests src

# 3. 디바운스 시간 조정 (1초)
python scripts/dev_assistant.py --debounce 1000

# 4. 디버그 모드
python scripts/dev_assistant.py --log-level DEBUG

설정 (pyproject.toml)

모든 파라미터는 pyproject.toml에서 설정 가능하며, CLI 인자가 우선순위를 가집니다.

[tool.dev-assistant]
# 활성화 여부
enabled = true

# 감시할 디렉토리 목록
watch_paths = ["scripts", "tests", "src"]

# 디바운스 시간 (밀리초)
debounce_ms = 500

# Ruff 검증 타임아웃 (초)
verification_timeout_sec = 2.0

# 증거 로그 보관 기간 (일)
log_retention_days = 7

# Ruff 검증 활성화
enable_ruff = true

# 증거 로깅 활성화
enable_evidence = true

증거 로그

검증 결과는 RUNS/dev-assistant-YYYYMMDD/ 디렉토리에 자동 저장됩니다:

• evidence.json: 구조화된 JSON 형식 (프로그래밍 방식 분석용)
• verification.log: 사람이 읽기 쉬운 텍스트 형식

로그 예시

[2025-10-22T10:30:15] PASS - scripts/task_executor.py
  Duration: 120ms

[2025-10-22T10:31:42] FAIL - scripts/new_feature.py
  Duration: 95ms
  Violations: 2
    • Line 15:1 - E501: Line too long (120 > 88 characters) [fixable]
    • Line 3:8 - F401: `os` imported but unused [fixable]

CLI 참조

python scripts/dev_assistant.py --help

옵션:
  --watch-dirs DIR [DIR ...]    감시할 디렉토리 (config 파일 오버라이드)
  --debounce MS                 디바운스 시간 밀리초 (config 파일 오버라이드)
  --log-level LEVEL             로깅 레벨 (DEBUG|INFO|WARNING|ERROR)
  --no-ruff                     Ruff 검증 비활성화 (config 파일 오버라이드)
  --no-evidence                 증거 로깅 비활성화 (config 파일 오버라이드)

워크플로우 통합

개발 중 실시간 검증:

# 터미널 1: Development Assistant 실행
python scripts/dev_assistant.py

# 터미널 2: 코드 작업
vim scripts/my_feature.py  # 저장 시 자동 검증됨

CI/CD 통합:

# .github/workflows/quality.yml
- name: Run Ruff checks
  run: ruff check scripts/ tests/

# 또는 Development Assistant의 증거 로그 분석
- name: Analyze verification evidence
  run: python scripts/analyze_evidence.py RUNS/dev-assistant-*/evidence.json

성능 특성

• 검증 속도: 일반적인 Python 파일 <200ms
• CPU 사용: 유휴 시 <2% (파일 변경 시 순간적으로 증가)
• 메모리: 파일 워처 + 스레드 풀 ~20MB
• 디스크 I/O: 증거 로그만 기록 (일일 ~1-5MB)

문제 해결

"Ruff not found" 오류:

pip install ruff

"tomllib/tomli not available" 경고:

# Python 3.11 미만인 경우
pip install tomli

파일 감시가 작동하지 않음:

# watchdog 재설치
pip install --upgrade watchdog

# 디렉토리 권한 확인
ls -la scripts/ tests/

과도한 검증 실행:

# 디바운스 시간 증가 (1초)
python scripts/dev_assistant.py --debounce 1000

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🔗 관련 문서

• 빠른 시작 가이드
• 멀티 CLI 전략 ⭐ 토큰 최적화
• 실제 사용 사례
• CLAUDE.md 작성 가이드

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🤝 기여하기 (Contributing)

이 프로젝트는 오픈소스입니다! 기여를 환영합니다.

기여 방법

1. Issue 생성

   • 버그 리포트, 기능 제안, 질문 등
   • Template: .github/ISSUE_TEMPLATE.md (작성 예정)

2. Pull Request

   • Fork → Branch → Commit → PR
   • Conventional Commits 준수 필수
   • Pre-commit hooks가 자동으로 검증합니다

3. Constitution 개선

   • P11-P13 적용 사례 공유
   • 새 조항 제안 (P13 프로세스 적용)
   • NORTH_STAR.md 피드백

기여 가이드라인

코드 품질:

• ruff check 통과 필수
• pytest 테스트 작성
• Coverage ≥ 90%

커밋 메시지:

feat(scope): 새 기능 추가
fix(scope): 버그 수정
docs(scope): 문서 업데이트

Pull Request 체크리스트:

• Constitution 조항과 연결 (어느 조항 강화?)
• 7계층 아키텍처 위치 명시
• NORTH_STAR.md 참조 (방향성 확인)
• 테스트 추가/업데이트
• CHANGELOG.md 업데이트

커뮤니티

• Discussions: 질문, 아이디어 공유
• Issues: 버그, 기능 요청
• Wiki: 사용 사례, 튜토리얼 (작성 예정)

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📝 라이선스

MIT License - 자유롭게 사용, 수정, 재배포 가능

상세 내용: LICENSE

저작권

Copyright (c) 2025 positivef

사용 허가

• ✅ 상업적 사용
• ✅ 수정
• ✅ 배포
• ✅ 개인 사용

조건: 원작자 표시 및 라이선스 고지 포함

---

🙏 크레디트

원작자: positivef 프로젝트: Dev Rules Starter Kit GitHub: https://github.com/positivef/dev-rules-starter-kit

이 스타터 킷은 DoubleDiver 프로젝트의 개발 규칙 시스템을 기반으로 하며, 다음 시스템들의 best practice를 통합했습니다:

• Google Agent Development Kit (ADK) 2025
• Cursor Rules 2025
• GitHub Copilot Instructions 2025
• Commitlint + Semantic Release
• Obsidian Automation 2025

영감을 받은 프로젝트

• Linux: 오픈소스 거버넌스 모델
• React: 커뮤니티 기반 개발
• Python: 명확한 철학 (PEP 20 - Zen of Python)

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📊 프로젝트 현황

버전: 1.1.0 ✅ 완성 상태: Release & Observe (3개월 관찰 기간) 생성일: 2025-10-18 완성일: 2025-10-24 다음 리뷰: 2025-01-24 (P13 First Review)

통계:

• Constitution 조항: 13개 (P1-P13)
• 7계층 아키텍처
• 학습 시간: 20분
• ROI: 2,150% (1년), 11,150% (5년)

개발 모드:

• ✅ v1.1.0 완성 (템플릿 완성)
• 🔍 관찰 기간 (2025-10-24 ~ 2025-01-24)
• 📊 피드백 수집 중
• 🚫 Phase E 보류 (YAGNI 원칙)

관찰 항목:

• GitHub 통계 (Star, Fork, Issues)
• 사용자 피드백 및 사용 사례
• P11-P13 실전 적용 경험
• Constitution 개선 필요성

참고: Phase E 보류 결정 문서