로컬 LLM 에이전트 활용 가이드: Qwen3.6 35B와 'Plan-First' 워크플로우

요약

본 글은 로컬 환경에서 구동되는 LLM 코딩 에이전트(PI Coding Agent)를 활용한 성공적인 개발 경험을 공유합니다. 특히 'Plan-First'라는 구조화된 스킬 파일을 도입하여, AI가 무작정 코드를 작성하는 것이 아니라 프로젝트 분석 → 질문 → TODO 계획 수립 → 단계별 실행이라는 체계적인 워크플로우를 따르도록 강제했습니다. 이 방법은 실제 프로덕션 환경에서도 높은 안정성을 보여주었으며, LLM 기반 개발의 신뢰도를 극적으로 높이는 핵심 가이드라인을 제시합니다.

핵심 포인트

• Qwen3.6 35B와 같은 대형 로컬 모델과 코딩 에이전트를 결합하여 높은 성능을 입증했습니다.
• 'Plan-First' 스킬 파일은 AI가 모든 작업에 앞서 프로젝트 분석, 질문(최대 5개), 그리고 TODO.md 작성을 의무화합니다.
• AI는 계획 승인 전까지 절대 코드를 작성하거나 파일을 생성하지 않으며, 단계별로 작업을 완료하고 진행 상황을 사용자에게 보고해야 합니다.
• 이 워크플로우를 통해 LLM의 개발 과정에 구조적 통제력을 부여하여 신뢰성을 확보할 수 있습니다.