Concepts3-Layer 문서 구조

3-Layer 문서 구조

Lore AI 의 핵심 설계는 세 층의 분리 입니다.

위치책임생성기 / 갱신 빈도
L1.lore/DOMAIN_MAP.md카테고리 토큰의 존재·관계사람 큐레이션 / 분기당 1~2회
L2.lore/flows/<cat>.md카테고리 보고서 (9섹션 + 메트릭 카드, 사람·AI 둘 다 읽음)lore synthesize (+ lore review 보강) / 의미 변경 시
L3.lore/draft/<cat>.md심볼별 팩트 (코드 어노테이션 자동 추출)lore sync / PR 마다

왜 분리하나

  • 갱신 비용: L3 는 항상 최신 (코드와 같이 움직임). L2 는 가끔 손이 필요함. L1 은 거의 안 움직임.
  • AI RAG 적합도: L2 는 H2 단위로 청크 → 챗봇 인용 단위. L3 는 너무 잘게 쪼개져 RAG 노이즈.
  • 사람 가독성: L1·L2 는 사람이 읽음. L3 는 IDE 가 읽음.

한 장 그림

┌───────────────────────────────┐
│   L1 — DOMAIN_MAP.md          │  what categories exist
│   ┌─────────────────────────┐ │
│   │ auth · subscription · … │ │
│   └─────────────────────────┘ │
└───────────────┬───────────────┘
                │  pivots

┌───────────────────────────────┐
│   L2 — flows/<cat>.md         │  9-section report (Mermaid · 표 · 배지)
│   §0 📊 한눈에 보기 카드       │  + D1–D6 깊이 doctrine
│   §1–§9 …                     │  ← lore synthesize → lore review
└───────────────┬───────────────┘
                │  cites

┌───────────────────────────────┐
│   L3 — draft/<cat>.md         │  per-symbol facts (auto)
│   @Domain / @BusinessLogic    │  ← lore sync (코드 어노테이션)
└───────────────────────────────┘

파이프라인

# 1. 코드에 어노테이션 작성 → @Domain / @BusinessLogic / @History / @Connection
# 2. L3 추출
lore sync                  # 코드 → .lore/draft/<cat>.md (raw facts)
# 3. L2 보고서 합성
lore synthesize <cat>      # L1 + L3 + 기존 L2 → .lore/flows/<cat>.md (9섹션)
# 4. 깊이 보강 (선택)
lore review <cat>          # 소스 파일 재독 → 코드 발췌 / WHY 사유 / forensics 보강

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