# AI 기반 레거시 시스템 현대화 전략 보고서
> 대규모 프로젝트의 지능형 관리 프레임워크

**원본**: 제이회장님 제공 (2026-03-02)
**용도**: 아누 가이드 v1.1 근거 문서

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## 핵심 관점 12가지 (아누 가이드에 반영됨)

### 1. 인지적 편향(Cognitive Drift) 제어
AI는 작업이 진행될수록 초기 지침을 무시하고 "창의적 오류"를 범한다. 모든 시스템은 이것을 방지하기 위해 존재.

### 2. 스테이트리스(Stateless) 원칙
AI의 기억에 의존하지 않는다. 모든 상태를 외부 문서화. 언제든 세션 재시작 가능한 무상태성 워크플로우.

### 3. 프로토콜 중심
AI 도구 성능에 의존 X → 엄격한 환경(Harness)과 통제 프로토콜 구축.

### 4. 생성 ↔ 검증 분리
코드 생성 지능과 검증 지능을 독립시켜 상호 견제. (개발팀 ↔ QC/레드팀)

### 5. 감사 추적(Audit Trail)
모든 수정 이력이 포렌식 추적 가능해야 함. 문제 발생 시 역추적으로 원인 규명.

### 6. 토큰 효율 목표
3-Tier 구조로 불필요한 컨텍스트 로딩 40-60% 절감. Tier 1만 항상 활성, 나머지 필요시 로드.

### 7. Context Purge (맥락 정화)
의도적 세션 재시작으로 누적된 대화 노이즈 제거. 핵미사일 발사코드의 기술적 근거.

### 8. Checkpointing
AI 강제 정지 → 3문서 외부 영속화 → 깨끗한 컨텍스트로 재시작. 작업 연속성 보장.

### 9. 환각 방지 게이트
계획서의 모든 결정은 근거(코드 위치, 문서, 테스트 결과)를 인용해야 함. 근거 없는 판단 = 환각.

### 10. 결정론적 실행
같은 계획서 → 같은 결과물. AI의 즉흥적 판단 최소화. 구현은 기계적이어야 함.

### 11. System 2 Forcing
셀프체크를 단순 체크리스트가 아닌, AI를 의도적 사고(Deliberate Reasoning) 모드로 전환시키는 질문으로 설계.

### 12. 대안 검토 기록
모든 보고서에 "검토한 대안과 기각 사유" 필수. 대안 없는 보고서 = 사고하지 않은 보고서.

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## 보고서 구조 (원본 6개 섹션)

1. **Executive Summary** — 산업 현황, 과제 정의
2. **자동 매뉴얼 시스템** — Hook 기반 제어, 토큰 효율, 3-Tier 아키텍처
3. **작업 기억 시스템** — 3문서 체계, Context Purge, Checkpointing, 환각 방지
4. **자동 품질 검사** — 위험도별 분기, System 2 Forcing, 런타임 검증
5. **전문 에이전트 협업 모델** — 교차 검증, 대안 기록, 생성↔검증 분리
6. **결론 및 전략적 시사점** — 통합 로드맵, 성과 지표

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**참조**: 아누 가이드 v1.1 (`memory/specs/anu-guide.md`)