AIDLC 방법론
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공식 AIDLC 레퍼런스
본 섹션은 AWS Labs AIDLC Workflows (v0.1.7, 2026-04-02) 를 기반으로 DDD·Ontology·Harness 확장을 덧붙였습니다. 공식 5대 원칙·11개 Common Rules·7 stage Adaptive Execution 은 그대로 준수하되, engineering-playbook 은 엔터프라이즈 신뢰성 을 위한 온톨로지·하네스 축을 독자 확장했습니다.
이 트랙은 개발 과정에서 사람과 AI의 협업을 구성하는 방법을 설명합니다. Intent → Unit → Bolt 실행 모델을 먼저 소개하고, 업무 스키마, 검증 제어, 도메인 주도 설계가 이 작업 흐름을 어떻게 뒷받침하는지 다룹니다.
AIDLC 정의 & SDLC 비교: 10대 원칙과 실행 모델 참조
구성
방법론 트랙은 4개의 핵심 문서로 구성되며, 순서대로 읽으면 AIDLC의 전체 이론 체계를 이해할 수 있습니다.
글씨가 작으면 확대해서 확인할 수 있습니다.
다이어그램
| 순서 | 문서 | 핵심 질문 |
|---|---|---|
| 1 | 10대 원칙과 실행 모델 | AIDLC는 무엇이고, 어떻게 동작하는가? (공식 5대 원칙 + Intent/Unit/Bolt 매핑) |
| 2 | 온톨로지 엔지니어링 🧩 | AI가 생성하는 코드의 정확성을 어떻게 보장하는가? (확장) |
| 3 | 하네스 엔지니어링 🧩 | AI 실행의 안전성을 어떻게 아키텍처로 강제하는가? (확장) |
| 4 | DDD 통합 | 비즈니스 도메인을 AI가 이해하는 설계로 어떻게 변환하는가? |
| 5 | Common Rules ⭐ | 공식 AIDLC 11개 공통 규칙은 무엇이며 어떻게 적용하는가? |
| 6 | Adaptive Execution ⭐ | 공식 Inception 7 stage 와 Construction per-Unit 루프는 언제·어떻게 실행되는가? |
⭐ AWS Labs 공식 AIDLC 정합성 문서
🧩 engineering-playbook 독자 확장 (엔터프라이즈 신뢰성)
다른 트랙과의 관계
- 엔터프라이즈 도입: 방법론의 개념(온톨로지, 하네스)을 조직 변환과 비용 효과로 해석합니다.
- 도구 & 구현: 방법론을 실현하는 구체적 도구(Kiro, Q Developer, EKS)를 다룹니다.
- AgenticOps: 운영 데이터가 온톨로지 Outer Loop로 피드백되는 순환 구조를 구축합니다.