개발 환경 AI 검토

Cursor에서는 Claude Desktop의 CLAUDE.md나 skills 디렉터리의 개념을, **.cursorrules (프로젝트 전체 규칙)**와 **.cursor/rules/ (컨텍스트별 개별 규칙·스킬 정의)**에 매핑하는 것이 현재의 베스트 프랙티스 (Best Practice)입니다. 제안하는 디렉터리 구조는 다음과 같습니다.

data_platform_project/
├── .cursorrules # 프로젝트 전체의 맵과 기본 방침 (구 CLAUDE.md)
├── .cursor/
...

프로젝트의 루트(Root)에 배치하여 Cursor의 AI가 항상 참조하는 "뇌"의 역할을 수행합니다. 에이전트(Agent)가 길을 잃지 않도록 리포지토리(Repository)의 전체상을 정의합니다.

기재 내용:

• 아키텍처 (Architecture)의 전체상 (데이터 추출 대상 → Snowflake → dbt → Airflow에 의한 오케스트레이션 (Orchestration)).
• 프로젝트의 디렉터리 루트 설명.
• "상세한 규칙이나 명명 규칙, 스킬은 .cursor/rules/ 이하의 파일을 참조할 것"이라는 메타 지시.

요청하신 "안건 특유의 정보를 담을 수 있는 계층"입니다. 확장자를 .mdc (Markdown Driven Context)로 설정함으로써, Cursor 에이전트가 관련 작업을 할 때 자동으로 이 규칙을 읽어들입니다.

프런트매터 (Frontmatter, 선두의 메타데이터): globs: ["/*.sql", "/*.py", "/*.yml"]

기재 내용:

• 테이블명, 컬럼명, 태스크명(Task name)의 명명 규칙 (예: stg_[source]_[entity]).
• 안건 특유의 비즈니스 용어 (도메인 보카블러리 (Domain Vocabulary)) 정의 및 영문 번역 고정.
• 약어 금지 규칙 및 허용 리스트.

dbt의 모델링 방침을 AI에게 이해시킵니다.

프런트매터 (Frontmatter): globs: ["dbt_project//*.sql", "dbt_project//*.yml"]

기재 내용:

• Raw층: 소스 데이터의 수집 규칙.

• Stg (Staging) 층: 타입 변환과 리네임 (Rename)만 수행하는 제약.

• Int (Intermediate) 층: 조인 (Join)이나 복잡한 비즈니스 로직의 적용.

• Mart (Data Mart) 층: BI 툴을 위한 최종 집계 테이블 사양.

• 머티리얼라이제이션 (Materialization)의 기본 설정 (view vs table vs incremental).

프런트매터 (Frontmatter): globs: ["snowflake_scripts//*.sql"]

기재 내용:

• SnowSQL을 이용한 배포 (Deployment) 시의 유의점.
• 퍼포먼스 튜닝 (Performance Tuning) 기준 (클러스터링 키 (Clustering Key) 선정 기준, Search Optimization Service를 적용하는 조건 등).
• 롤 (Role) 및 웨어하우스 (Warehouse) 할당 규칙.

샘플인 add-gold-model 등의 대체가 되는, 액션 기반의 지시서입니다.

프런트매터 (Frontmatter): description: "Run this workflow when asked to add a new dbt model or table"

기재 내용 (에이전트가 수행할 단계):

• 요구사항을 확인하고 대상이 되는 층 (Stg/Int/Mart)을 특정한다.

• 00_naming_conventions.mdc에 따라 모델명을 결정한다.

• .sql 파일과 .yml (테스트·문서) 양쪽을 모두 생성한다.

• Snowflake 고유의 기능이 필요한지 확인하고 코드에 포함한다.

XML 태그의 활용: Claude 기반 모델은 XML 태그 (<rule>, <example>, <step> 등)로 둘러싸인 구조화된 텍스트의 해석에 매우 능숙합니다. 마크다운 (Markdown) 내에 적절히 태그를 섞음으로써 지시 준수율을 크게 높일 수 있습니다.

• Do / Don't 명시: "이렇게 해주길 바란다"는 지시뿐만 아니라, "절대로 해서는 안 되는 것 (Don't)"을 병기하면 AI의 재작업 (환각 (Hallucination)에 의한 잘못된 코드 생성)을 극적으로 줄일 수 있습니다.