빠른 시작
처음부터 모든 선택 도구를 설치할 필요는 없습니다. 먼저 durable state가 생기는 가장 작은 loop부터 구성합니다.0. GitHub 접근부터 준비
Session Continuity는 ChatGPT와 Cursor가 repository-scoped GitHub Issue를 읽고 갱신할 수 있어야 합니다.- ChatGPT는 Work Packet 생성·갱신을 위한 GitHub repository 접근이 필요합니다.
- Cursor
/resume은 사용 가능한 GitHub integration 또는 인증된gh가 필요합니다. - 둘 다 없다면 과거 Handoff를 다시 복붙해서 복원하지 말고 GitHub 접근부터 구성합니다.
1. Repository 기본 Entry Point 추가
기본 Engineering System adoption에 필요한 것은 다음입니다.2. Session Continuity를 사용할 때만 추가
ChatGPT ↔ Cursor resume workflow를 사용한다면 다음을 추가합니다.3. ChatGPT Custom Instructions는 짧게
Custom Instructions에 Engineering System 전체를 복사하지 않습니다. Global instruction은 routing만 담당하면 됩니다.- target repository 먼저 식별
- canonical Engineering System 사용
- 현재 작업에 필요한 context만 로드
- handoff/resume은 repository Work Packet 사용
- 실행 전에 실제 Git/GitHub 상태 재검증
- 실행하지 않았거나 다른 HEAD의 evidence를 PASS로 사용하지 않기
4. 첫 Workflow 실행
5. 실제 문제가 생길 때 선택 도구 추가
Desktop Commander
GitHub만으로 local runtime/worktree 상태를 증명하기 어려울 때 개발 서버 직접 감사를 추가합니다.
Athena
여러 프로젝트에서 결정 이유와 히스토리를 검색해야 할 때 knowledge layer를 추가합니다.
tmux + 휴대폰 SSH
이동 중에도 작업을 계속해야 할 때 persistent remote execution path를 추가합니다.
Telegram
긴 구현이나 테스트를 지켜보지 않고 완료 시점만 알기 위해 알림을 추가합니다.
구현 전에 확인할 것
Owner와 AI는 최소한 다음을 알아야 합니다.Product scope, 최종 의사결정, release 승인, human UX 판단은 Owner에게 남습니다. AI는 engineering process를 지원하며 scope를 임의로 넓히지 않습니다.