버전 관리 시스템은 협업 소프트웨어 개발에 필수적이지만, git과 같은 도구는 여전히 많은 실무자들에게 어렵습니다. 대규모 언어 모델(LLMs)의 최근 발전은 개발자의 의도를 해석하는 데 유망한 능력을 제공하지만, 저장소 관리 작업에서의 효과는 형식 추론(formal reasoning)의 필요성에 의해 제한됩니다. 본 연구에서는 LLM과 자동화된 계획(automated planning)을 결합하여 개발자가 복잡하지 않은 git 작업을 수행하도록 지원하는 AI 기반 어시스턴트인 Git-Assistant를 소개합니다. 이 어시스턴트는 저장소 컨텍스트를 분석하고, 자연어 요청을 실행 가능한 명령어 시퀀스로 변환하며, 정확성과 안전성을 보장하기 위해 계획 기법을 통합합니다. 우리는 합성 및 무작위화된 git 환경을 사용하여 체계적인 평가 방법론을 제시하고, 여러 지표에 걸쳐 LLM 단독 방식과 계획 증강(planning-augmented) 버전을 비교했습니다. 실험 결과는 형식 추론을 LLM과 통합하는 것이 저장소 관리의 신뢰성을 향상시키고 오류를 줄인다는 것을 입증하며, 지능형 개발자 지원을 위한 하이브리드 AI 접근 방식의 잠재력을 강조합니다.