레포지토리를 기억 저장소로 사용하면 안 되는 이유: 시스템과 지식의 분리
AI 프로젝트에서 흔한 확장 실수: 저장소를 조직의 기억으로 사용하는 것입니다. 처음에는 편리하게 시작됩니다. 저장소에 노트, 조사, 실패 보고서, 아키텍처 논의를 넣는 것입니다. 6개월 후, 검색 결과는 복잡해지고, AI 에이전트는 오래된 정보를 검색하며, 중요한 결정은 묻히고, 어떤 문서가 권위적인지 아무도 모릅니다.
해결책: 시스템과 지식 분리
소스는 두 범주로 나눌 것을 권장합니다:
- 시스템: 코드, 런타임 상태, 구성, 운영 자산
- 지식: 교훈, 실패 분석, 아키텍처 전환, 원칙, 운영 관찰
저장소는 소프트웨어에 최적화되어 있습니다. 조직은 학습에 최적화되어 있습니다. 이 둘은 같은 것이 아니며, 혼동하면 개발 속도와 조직 기억 모두를 저하시킵니다. 특히 정확한 검색에 의존하는 AI 코딩 에이전트를 사용할 때 더욱 그렇습니다.
핵심 질문: 여러 번의 리팩터와 시스템 세대를 거쳐야 하는 운영 지식을 어떻게 처리할 것인가?
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