AI-DRIVEN APPLICATION DEVELOPMENT METHODOLOGY
by EMBlock · Embrace AI Development

AI 코딩 도구를 쓰는 팀이 아니라
AI와 함께 설계하는 팀
만드는 방법론

반복적인 프롬프트 재작성 없이, 계약 파일 기반 파이프라인으로 SDLC 전 단계를 체계화합니다.
Java · Go · React/TypeScript, 어떤 AI 도구에서도 동일한 품질과 추적성을 보장합니다.

5
SDLC 단계
3
계약 파일
3
언어 어댑터
도구 호환
THE PROBLEM

AI 도구를 쓰는데도
왜 재작업이 줄지 않는가

Claude Code, Cursor, Copilot을 도입했지만 기대만큼 생산성이 오르지 않는 팀이 공통으로 겪는 세 가지 문제입니다.

PROBLEM 01

비결정적 AI 출력

동일한 도메인 설명을 입력해도 세션마다 Aggregate 이름, 패키지 구조, 메서드명이 달라집니다.
팀이 합의한 설계가 AI 출력에 반영되지 않습니다.

PROBLEM 02

세션 간 컨텍스트 소실

설계 세션에서 결정한 내용이 구현 세션에서 반영되지 않습니다.
AI는 이전 세션을 기억하지 못하고, 개발자가 매번 컨텍스트를 재주입합니다.

PROBLEM 03

추적성 없는 코드

AI가 생성한 코드가 어떤 요구사항에서 비롯됐는지 추적할 수 없습니다.
UC · 설계 · 코드 · 테스트 간 연결이 끊겨 변경 영향 분석이 불가능합니다.

⚠ 전통 SDLC — 지식이 사람에게 귀속
요구사항 (문서)
  ↓ 개발자가 읽고 해석
설계 (UML, 위키)
  ↓ 개발자가 기억하며 구현
구현 (IDE)
  ↓ 개발자가 판단하여 테스트
테스트 (수동 매핑)

⚠ 단계 전환마다 해석/기억/판단 개입
⚠ 사람이 바뀌면 지식이 소실됨
✅ A-ADM — 지식이 계약 파일에 귀속
요구사항 (UC명세서 + .feature)
  ↓
domain-context.md  [계약 1]
  ↓
arch-decisions.md  [계약 2]
  ↓ AI가 파싱, 추론 없음
코드 스켈레톤 + 구현
  ↓
테스트 스위트 (Gherkin 1:1)

✅ 파일 기반 전환 — 해석 불필요
✅ 세션·사람 교체에도 동일 결과
HOW IT WORKS

5단계 파이프라인,
계약 파일이 모든 것을 연결합니다

각 단계는 명확한 입력·산출물·품질 게이트를 가집니다.
스킬들은 서로를 직접 호출하지 않고 계약 파일을 통해 연결됩니다.

1

요구사항 분석

UC명세 + SBE 시나리오 스킬 병렬 실행 → 수렴 게이트

UC명세서.md *.feature (Gherkin)
2

도메인 모델링 + 아키텍처 설계

DDD 모델링 → 아키텍처 설계 순차 실행

domain-context.md arch-decisions.md
3

스켈레톤 생성

두 계약 파일 입력 → 추론 없는 1:1 매핑으로 패키지·클래스 생성

코드 스켈레톤 PlantUML 다이어그램
4

BC 구현

Wave 순서 강제 · 레이어 순서 강제 (domain → application → adapter)

BC별 구현 코드 Wave Gate 검증
5

테스트 생성

Gherkin Scenario 1개 = @Test 1개 · 시나리오 ID 주석 필수

테스트 스위트 추적성 체인 완성
BLOCKCHAIN × AI DEVELOPMENT

엠블럭이 A-ADM을 만든 이유

15년 이상의 엔터프라이즈 개발 경험을 가진 엠블럭은,
블록체인 프로젝트에서 반복적으로 마주한 문제들이 AI 시대에도 동일하게 재현되는 것을 발견했습니다.

블록체인 불변성과 계약 파일 불변성

블록체인의 핵심은 "한번 기록된 것은 변경 불가"라는 신뢰 기반입니다.
A-ADM의 계약 파일(domain-context.md, arch-decisions.md)은 같은 원칙을 AI 개발 파이프라인에 적용합니다.
설계 결정이 파일에 고정되면 AI도, 사람도 임의로 벗어날 수 없습니다.

불변 계약 결정론적 실행 신뢰 기반 설계
🔗

스마트 컨트랙트와 스킬 파이프라인

스마트 컨트랙트는 조건이 충족되면 자동으로 실행됩니다.
A-ADM 스킬도 동일합니다.
domain-context.md 없이 스켈레톤 스킬은 실행되지 않고,
arch-decisions.md 없이 구현 스킬은 시작되지 않습니다.
조건 기반 자동화가 품질을 보장합니다.

조건부 실행 자동화 파이프라인 품질 게이트
🏛

블록체인 추적성과 코드 추적성

블록체인은 모든 트랜잭션의 전체 이력을 추적합니다.
A-ADM은 모든 코드 줄이 어떤 UC 단계에서 비롯됐는지 추적합니다.
UC Step N = 서비스 메서드 N = 테스트 N.
엠블럭이 블록체인에서 배운 추적성 원칙을 소프트웨어 SDLC에 이식했습니다.

완전한 이력 1:1 매핑 변경 영향 분석

엠블럭 컨설팅 × A-ADM 도입

블록체인 솔루션 구축 경험에서 다져진 엔터프라이즈 아키텍처 역량이 A-ADM 컨설팅의 토대입니다.
방법론 도입 컨설팅부터 팀 교육, 레퍼런스 프로젝트 구축까지,
엠블럭이 직접 함께합니다.

도입 컨설팅 팀 교육 레퍼런스 구축
💡

블록체인 프로젝트에 A-ADM을 적용하면?

스마트 컨트랙트 요구사항 → Gherkin 시나리오 → domain-context.md → 체인코드 스켈레톤.
블록체인 도메인의 복잡한 상태 전이와 비즈니스 규칙을 A-ADM 파이프라인으로 체계화하면,
불변 코드에 배포되기 전 버그를 구조적으로 차단합니다.
엠블럭은 이 경험을 직접 보유하고 있습니다.

A-ADM SERIES

방법론 문서 전체를
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Core 문서는 도구에 독립적인 방법론 본질을 정의합니다.
각 어댑터는 특정 언어와 AI 도구에 최적화된 구현 가이드입니다.

DESIGN PHILOSOPHY

5대 설계 원칙

A-ADM의 모든 결정은 이 다섯 원칙에서 파생됩니다.

① LEAN

Lean over Comprehensive

스킬과 템플릿은 실제 스택과 사용 사례에 정확히 스코핑됩니다.
판단 기준: "이 규칙이 없으면 AI가 잘못된 결정을 내리는가?" — 그렇지 않으면 제거합니다.

② TRACE

Traceability as First Principle

UC Step N = 서비스 메서드 N = 테스트 케이스 N. Gherkin Scenario 1개 = @Test 1개.
이 직접 매핑이 추론과 재작업을 원천 차단합니다.

③ CONTRACT

Contract-File Architecture

스킬들이 서로를 직접 호출하지 않고 계약 파일을 매개로 연결됩니다.
domain-context.md 없이 스켈레톤 생성 스킬은 실행되지 않습니다.

④ CONVERGE

Convergence over Completeness

UC명세 · DDD 모델링 스킬은 병렬 실행 후 수렴 게이트를 통과해야 다음 단계로 진행합니다.
산출물의 양보다 두 스킬 간 정합성이 품질 기준입니다.

⑤ DECOMPOSE

Scale via Decomposition

대규모 프로젝트는 스킬을 복잡하게 만드는 대신 1 프로젝트 ≈ 1~2 BC로 분해합니다.
멀티 BC는 bc-plan.md의 Wave 위상 정렬로 오케스트레이션합니다.

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