awslabs/aidlc-workflows는 AI 코딩 도구가 프로젝트가 커질수록 맥락을 잃는 문제를 푸는 프로젝트다. AWS의 오픈소스 조직 awslabs가 만들었다. 요구사항, 설계 결정, 구현, 테스트, 운영 작업을 하나의 감사 가능한 생애주기로 연결하는 'AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)' 방법론을 구현했다.
AI-DLC가 하는 일
AI-DLC는 AI 코딩 어시스턴트의 즉흥적인 작업 방식을 구조화된 소프트웨어 개발 절차로 바꾼다. README에 따르면 구성은 5개 단계, 33개 스테이지다. 도메인 전문가 11개, 리뷰어 2개, 작업에 맞게 흐름을 짜는 적응형 컴포저 1개 등 에이전트 14개가 역할을 나눈다. 기능 개발, 버그 수정, 인프라, 보안, 개념 증명(PoC), 엔터프라이즈 납품 등 흔한 작업별로 워크플로 프로파일 11종도 제공한다.
사람의 승인 단계(approval gate)에서 작업이 멈추고, 리뷰 근거를 남기며, 119개 이벤트로 이뤄진 감사 로그와 영속 상태, 팀 지식, 학습된 규칙을 함께 관리한다고 설명한다.
구조: 하나의 코어, 여러 하네스
핵심 방법론과 엔진은 도구에 종속되지 않는 core/에 있다. 도구별 차이는 harness/<name>/의 얇은 매니페스트와 연동 코드가 맡는다. 지원 대상은 Claude Code, Kiro CLI, Kiro IDE, Codex CLI, Cursor, opencode, GitHub Copilot이다. 엔진과 저작 도구는 aidlc-*.ts 형태의 TypeScript 도구 94개로 구성돼 있다. 모델 공급자 설정은 각 도구가 맡고, 방법론 자체는 공급자와 무관하다고 밝혔다. 다만 추론 능력이 뛰어난 모델에서 잘 동작하며 현재 권장 모델은 클로드 오퍼스(Claude Opus) 4.8이라고 안내했다.
설치와 사용
macOS·Linux·WSL에서는 설치 스크립트를 실행하면 aidlc 명령과 각 도구용 런타임이 설치된다. Windows는 PowerShell 스크립트를 쓴다. 네이티브 설치에는 Bun이나 Node.js가 필요 없다고 한다. 이후 프로젝트 루트에서 도구를 지정해 설정하고 점검한다.
aidlc config --harness claude
aidlc doctor
설정한 도구에서 /aidlc Build a REST API for inventory management처럼 작업을 입력하면 요청에 맞는 워크플로를 고르고, 빠진 결정 사항을 되물은 뒤 승인 단계마다 멈춘다. Codex CLI에서는 $aidlc를 쓴다.
의의와 한계
여러 AI 코딩 도구가 난립한 상황에서 팀이 도구를 바꿔도 같은 개발 절차와 감사 기록을 유지할 수 있다는 점이 장점이다. 설치는 curl ... | sh 방식이므로 실행 전 스크립트를 확인하는 것이 안전하다. README는 생성형 AI가 실수할 수 있으니 결과물과 비용을 검토하라고 경고한다. Kiro IDE는 폴더를 신뢰하면 훅이 명령을 실행할 수 있다고 주의를 준다. 라이선스는 README 발췌에 명시되지 않았다.
