name	design
description	기술 설계 단계 AI 협업 — 아키텍트·AI엔지니어가 협업하여 아키텍처 패턴 선정, 논리/시퀀스/API/클래스/데이터/AI 서비스 설계 및 HighLevel 아키텍처 정의 수행
type	orchestrator
user-invocable	true

Design

[NPD Design 활성화]

목표

아키텍트·AI엔지니어가 협업하여 클라우드 아키텍처 패턴 선정부터 논리/시퀀스/API/클래스/데이터/AI 서비스 설계 및 HighLevel 아키텍처 정의까지 전체 기술 설계 과정을 수행함.

참고: 서비스 기획(고객 분석, 유저스토리, UI/UX 설계, 프로토타입)은 /npd:plan에서 수행합니다. 본 스킬은 기술 아키텍처 설계에 집중합니다.

활성화 조건

사용자가 /npd:design 호출 시 또는 "설계 시작", "설계해줘", "기술 설계" 키워드 감지 시.

주의사항: 중간 단계부터 시작할 때도 사전 설정 수집 및 진행 모드를 설정하는 Phase 0은 항상 수행해야 합니다.

선행 조건

/npd:create 완료 (프로젝트 디렉토리 및 AGENTS.md 존재)
/npd:plan 완료 (기획 산출물 존재)

작업 환경 변수 로드

AGENTS.md 파일에서 ## 환경변수 섹션의 환경변수 로딩. 로딩 실패 시 사용자에게 /npd:create를 먼저 수행하라고 안내하고 종료.

에이전트 호출 규칙

에이전트	FQN
architect	`npd:architect:architect`
ai-engineer	`npd:ai-engineer:ai-engineer`
product-owner	`npd:product-owner:product-owner`
backend-developer	`npd:backend-developer:backend-developer`
frontend-developer	`npd:frontend-developer:frontend-developer`
devops-engineer	`npd:devops-engineer:devops-engineer`
qa-engineer	`npd:qa-engineer:qa-engineer`

프롬프트 조립

{NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/combine-prompt.md에 따라 AGENT.md + agentcard.yaml + tools.yaml 합치기
Agent(subagent_type=FQN, model=tier_mapping 결과, prompt=조립된 프롬프트) 호출
tier → 모델 매핑은 {NPD_PLUGIN_DIR}/gateway/runtime-mapping.yaml 참조

서브 에이전트 호출

워크플로우 단계에 Agent: {agent-name}이 명시된 경우, 메인 에이전트는 해당 단계를 직접 수행하지 않고, {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/call-subagent.md에 따라 서브 에이젼트 호출

공통 설계 원칙

모든 Step에서 {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/common-principles.md를 준수.

진행상황 업데이트 및 재개

{PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 각 Phase의 Step 완료 시 저장. 최종 완료 시 Done으로 표기.

## 워크플로우 진행상황
### design
- 진행 모드: {선택값}
- ORG: {입력값}, ROOT: {입력값} (Phase 0 / Step 1에서 기록)
- CLOUD: {선택값} (Phase 0 / Step 2에서 기록)
- 설계 아키텍처 패턴: {서비스명}→{패턴}, ... (Phase 2 / Step 3-2 완료 후 기록)
- 마지막 완료 Phase/Step: Phase 1/Step 0

{PROJECT_DIR}/AGENTS.md의 ## 워크플로우 진행상황 > ### design에 진행상황 정보가 있는 경우 마지막 완료 Step 이후부터 자동 재개.

워크플로우

개요

Phase 0: 사전 설정·진행 모드 선택 (패키지 네이밍 + Cloud 선택 + 진행 모드)
   ↓
Phase 1: 아키텍처 기반 설계 (패턴 선정 + 패턴 리뷰 + 논리 아키텍처)
   ↓
Phase 2: 상세 설계 (시퀀스 + API + 클래스 + 데이터)
   ↓
Phase 3: 종합 아키텍처 (HighLevel + AI 서비스)
   ↓
Phase 4: 완료 보고

Phase 0: 사전 설정·진행 모드 선택

설계 워크플로우 시작 전, 사전 설정 수집과 진행 모드를 결정합니다. Phase 1 이후 실행 중 사용자 입력이 필요한 항목을 사전에 수집하여, "자동 진행" 선택 후 질문 없이 실행을 보장합니다.

Step 1. 패키지 네이밍 정보 확인

Java 패키지 네이밍에 필요한 정보를 사용자에게 확인하고 프로젝트 AGENTS.md에 기록합니다.

{"title":"패키지 네이밍 정보","questions":[ {"question":"Java 패키지명에 사용할 회사/조직명(ORG)을 입력해 주세요.\n예) unicorn → com.unicorn.{ROOT}.{서비스명}","type":"text"}, {"question":"대표 시스템명(ROOT, Root Project명)을 입력해 주세요.\n예) lifesub → com.{ORG}.lifesub.{서비스명}","type":"text"} ]}

입력된 값을 프로젝트 루트의 AGENTS.md의 ### design 진행상황 섹션에 기록.

이후 모든 설계·개발 가이드에서 AGENTS.md의 {ORG}, {ROOT} 값을 참조합니다.

Step 2. Cloud 서비스 선택

{"title":"Cloud 서비스 선택","questions":[ {"question":"사용할 Cloud 서비스를 선택해 주세요.","type":"radio","options":["AWS","Azure","GCP"]} ]}

선택된 값을 {CLOUD} 변수에 바인딩하고, AGENTS.md의 ### design 진행상황 섹션에 기록.

Step 3. 진행 모드 선택

{"title":"진행 모드 선택","questions":[ {"question":"각 단계 완료 후 승인을 받고 진행할까요, 자동으로 진행할까요?","type":"radio","options":["단계별 승인","자동 진행"]} ]}

단계별 승인 선택 시 → 각 스텝 완료 후 아래 ASK_USER로 승인 요청을 표시하고 응답에 따라 분기:
- 승인 → 다음 스텝 진행
- 재작업 요청 → 사용자 피드백을 받아 현재 스텝 재수행
- 중단 → 현재까지 산출물 보존 후 스킬 종료
자동 진행 선택 시 → 승인 없이 연속 실행

승인 요청 ASK_USER 형식:

{"title":"단계 승인","questions":[ {"question":"{완료된 스텝명} 단계가 완료되었습니다. 결과 파일({생성된 파일 경로})을 검토하고 {다음 스텝명} 단계로 계속 진행할 지 승인해 주십시오.","type":"radio","options":["승인","재작업 요청","중단"]} ]}

Phase 1: 아키텍처 기반 설계

Step 1. 아키텍처 패턴 선정 → Agent: architect + ai-engineer (병렬)

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/architecture-patterns.md
TASK: 기획 산출물과 기술스택을 기반으로 패턴 후보를 정량 평가하고 MVP→확장→고도화 로드맵을 수립
- AI 패턴 병렬 평가: ai-engineer가 AI 서비스에 필요한 패턴(비동기 통신, Circuit Breaker, Cache-Aside, Rate Limiting 등)의 적합성을 평가하고 AI 관점의 가중치를 제시. architect와 병렬 수행
EXPECTED OUTCOME: docs/design/pattern-definition.md (패턴 평가 매트릭스, Mermaid 다이어그램, Phase별 로드맵)
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 2. 아키텍처 패턴 리뷰 → Agent: product-owner + backend-developer (병렬)

리뷰 수행 조건: 단계별 승인 모드일 때만 사용자에게 리뷰 수행 여부를 묻고, 사용자가 희망하는 경우에만 리뷰를 수행합니다. 자동 진행 모드에서는 리뷰를 건너뜁니다.

단계별 승인 모드인 경우 → 아래 질문을 표시:

{"title":"아키텍처 패턴 리뷰","questions":[ {"question":"아키텍처 패턴 선정 결과(docs/design/pattern-definition.md)에 대해 리뷰를 수행할까요?","type":"radio","options":["리뷰 수행","건너뛰기"]} ]}

리뷰 수행 → 아래 리뷰 절차를 진행
건너뛰기 → Step 3으로 진행
자동 진행 모드인 경우 → 리뷰를 건너뛰고 Step 3으로 진행
(중요) 자동 진행 시 사용자에게 진행에 필요한 정보를 한꺼번에 요청. AskUserQuestion 사용하지 않고 대화창으로 질문

2a. 리뷰어 1 — product-owner (피오)

관점: 비즈니스 가치 정렬
검토 항목: MVP/스타트업 프로파일 가중치 적절성, Phase별 로드맵과 비즈니스 우선순위 일치 여부, 비용 효율성 판단의 합리성
입력: docs/design/pattern-definition.md, docs/plan/think/핵심솔루션.md

2b. 리뷰어 2 — backend-developer (데브-백)

관점: 구현 현실성
검토 항목: 11개 패턴의 실제 구현 난이도, Sprint 0~4 일정의 현실성, 기술 선택(resilience4j, Redis, Spring Scheduler 등)의 팀 역량 부합 여부
입력: docs/design/pattern-definition.md, docs/plan/design/userstory.md

2c. 수행 방식 및 반영 절차

수행 방식: 두 리뷰어를 병렬로 호출하여 리뷰 의견을 수집
리뷰 결과 형식: 각 리뷰어는 아래 형식으로 의견을 제출

## 리뷰 의견 ({리뷰어 닉네임})
### 승인/조건부 승인/재작업 요청
### 긍정적 평가
- {항목}
### 개선 필요 사항
- [{심각도: 높음/중간/낮음}] {항목}: {구체적 사유와 대안}
### 질문 사항
- {항목}

반영 절차:
1. 두 리뷰어의 의견을 종합하여 사용자에게 보고
2. 심각도 '높음' 항목이 있으면 → architect 에이전트가 pattern-definition.md를 수정 후 재리뷰
3. 심각도 '중간' 이하만 있으면 → architect 에이전트가 반영 후 다음 단계 진행
4. 모두 승인이면 → 다음 단계 진행
EXPECTED OUTCOME: 리뷰 반영 완료된 docs/design/pattern-definition.md
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 3. 논리 아키텍처 설계 → Agent: architect + ai-engineer (병렬)

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/logical-architecture-design.md
TASK: 선정된 아키텍처 패턴 기반으로 서비스 간 관계·통신 전략·데이터 흐름을 설계하고 Context Map 스타일 Mermaid 다이어그램 작성
- AI 서비스 병렬 설계: ai-engineer가 AI 서비스 식별·경계·통신 방식·폴백 전략을 설계. architect와 병렬 수행 (가이드의 2.2 AI 서비스 아키텍처 설계 참조)
EXPECTED OUTCOME: docs/design/logical-architecture.md, docs/design/logical-architecture.mmd
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Phase 2: 상세 설계

Step 1. 시퀀스 설계 → Agent: architect + ai-engineer (내부 시퀀스 병렬)

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/sequence-outer-design.md, {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/sequence-inner-design.md
TASK: 핵심 유저스토리의 외부(서비스 간) 및 내부(서비스 내) 시퀀스 다이어그램을 PlantUML로 작성하고 문법 검사 수행
- 외부 시퀀스 AI 검토: 설계 완료 후 ai-engineer가 AI Pipeline 서비스 참여자 포함 여부 및 AI 호출 흐름 표현을 검토
- 내부 시퀀스 AI 병렬 설계: ai-engineer가 AI Pipeline 서비스(Python/FastAPI)의 내부 시퀀스(Router→PromptBuilder→LLMClient→ResponseParser)를 직접 설계. architect와 병렬 수행
EXPECTED OUTCOME: docs/design/sequence/outer/{플로우명}.puml (플로우별), docs/design/sequence/inner/{서비스명}-{시나리오}.puml (서비스-시나리오별)
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 2. API 설계 → Agent: architect + ai-engineer (병렬)

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/api-design.md
TASK: 유저스토리와 시퀀스 설계 기반으로 서비스별 REST API를 OpenAPI 3.0으로 설계하고 swagger-cli 검증 수행
- Phase 0 접점 계약: 병렬 작업 시작 전 architect와 ai-engineer가 서비스 간 API 스키마(요청/응답 JSON, 에러코드)를 합의
- AI API 병렬 설계: ai-engineer가 AI Pipeline 서비스의 API를 직접 설계. architect와 병렬 수행
EXPECTED OUTCOME: docs/design/api/{service-name}-api.yaml (서비스별)
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 3. 클래스 설계 → Agent: architect + ai-engineer (병렬)

Step 3-1. 패키지 네이밍 정보 확인

Phase 0 / Step 1에서 패키지 네이밍 정보(ORG, ROOT)를 사전 수집하였습니다. AGENTS.md의 ## 프로젝트 네이밍 섹션에서 값을 참조합니다.

Step 3-2. 마이크로서비스별 설계 아키텍처 패턴 선택

docs/design/logical-architecture.md에서 마이크로서비스 목록을 추출한 뒤, 각 마이크로서비스별로 적용할 설계 아키텍처 패턴을 결정합니다.

자동 진행 모드 (Phase 0 / Step 3) → architect 에이전트가 서비스 특성을 분석하여 자율 결정:
- 단순 CRUD 중심 서비스 → Layered Architecture
- 복잡한 도메인 로직·외부 연동이 많은 서비스 → Clean Architecture
- 판단 근거를 docs/design/class/architecture-pattern-rationale.md에 서비스별로 기록
단계별 승인 모드 (Phase 0 / Step 3) → 사용자에게 선택 요청:

3-2a. 마이크로서비스 목록 파악

docs/design/logical-architecture.md를 읽어 마이크로서비스 목록을 파악 (AI Pipeline 등 AI 서비스는 제외 — AI 서비스는 Python/FastAPI 고유 아키텍처를 따르므로 Layered/Clean 선택 불필요).

3-2b. 서비스별 패턴 질문

아래 형식으로 마이크로서비스별 패턴을 질문 (AI 서비스를 제외한 서비스 수만큼 반복):

{"title":"설계 아키텍처 패턴 선택","questions":[ {"question":"{한글명1}({영문명1})에 적용할 설계 아키텍처 패턴을 선택해 주세요.","type":"radio","options":["Layered Architecture","Clean Architecture"]}, {"question":"{한글명2}({영문명2})에 적용할 설계 아키텍처 패턴을 선택해 주세요.","type":"radio","options":["Layered Architecture","Clean Architecture"]}, {"question":"{한글명N}({영문명N})에 적용할 설계 아키텍처 패턴을 선택해 주세요.","type":"radio","options":["Layered Architecture","Clean Architecture"]} ]}

{한글명}({영문명})은 logical-architecture.md에서 추출한 실제 마이크로서비스의 한글명과 영문명으로 치환합니다. (예: 여행 서비스(travel-service))

3-2c. 변수 바인딩 및 상태 기록

각 서비스별 선택 결과를 {설계 아키텍처 패턴} 변수에 서비스명→패턴 매핑으로 바인딩
이후 Phase 2 / Step 3-3 ~ Phase 2 / Step 4의 에이전트 프롬프트에 서비스별 {설계 아키텍처 패턴} 매핑을 전달
{설계 아키텍처 패턴} 매핑을 AGENTS.md의 ### design 진행상황 섹션에 기록

Step 3-3. 클래스 설계 수행

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/class-design.md
TASK: {설계 아키텍처 패턴} 기반으로 공통 컴포넌트 순차 설계 → 서비스별 병렬 클래스 다이어그램 설계(상세+요약) → 통합 검증 3단계로 수행하고 PlantUML 문법 검사 실행
- Phase 0 접점 계약: 병렬 작업 시작 전 architect와 ai-engineer가 서비스 간 인터페이스를 합의
- AI 클래스 병렬 설계: ai-engineer가 AI Pipeline 서비스(Python/FastAPI)의 클래스를 직접 설계. architect와 병렬 수행
EXPECTED OUTCOME: docs/design/class/common-base.puml, docs/design/class/{service-name}.puml, docs/design/class/{service-name}-simple.puml, docs/design/class/package-structure.md
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 4. 데이터 설계 → Agent: architect

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/data-design.md
TASK: 클래스 설계 기반으로 서비스별 DB 스키마·ERD·Redis 캐시 설계를 병렬 수행하고 PlantUML 문법 검사 실행
- AI 검토: 설계 완료 후 ai-engineer가 AI 응답 캐시(Redis 키 패턴, TTL) 설계를 검토
EXPECTED OUTCOME: docs/design/database/{service-name}.md, docs/design/database/{service-name}-erd.puml, docs/design/database/{service-name}-schema.md, docs/design/database/cache-db-design.md
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Phase 3: 종합 아키텍처

Step 1. HighLevel 아키텍처 정의 → Agent: architect + 멀티 리뷰어

Step 1-1. Cloud 서비스 확인

Phase 0 / Step 2에서 Cloud 서비스를 사전 선택하였습니다. AGENTS.md의 ### design 진행상황 섹션에서 {CLOUD} 값을 참조합니다.

Step 1-2. HighLevel 아키텍처 정의 수행

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/architecture-highlevel.md
TASK: 전체 설계 산출물을 종합하여 Executive Summary부터 ADR까지 HighLevel 아키텍처 정의서 작성. Cloud 환경은 {CLOUD} 기준으로 설계
- 멀티 리뷰: architect 작성 완료 후 아래 리뷰어가 병렬로 담당 섹션을 검토
  - backend-developer: 6장(개발 아키텍처 — 백엔드 기술스택, 아키텍처 패턴, 개발 가이드라인), 8장(기술 스택)
  - frontend-developer: 6장(프론트엔드 기술스택, 개발 가이드라인), 8장(기술 스택)
  - devops-engineer: 7장(물리 아키텍처), 10장(DevOps — CI/CD, 컨테이너 오케스트레이션)
  - qa-engineer: 12장(품질 속성 구현 전략)
  - ai-engineer: 9장(AI/ML 아키텍처 — AI 서비스/모델 매핑, 프롬프트 관리 전략, 비용/성능 최적화)
EXPECTED OUTCOME: docs/design/high-level-architecture.md (전체 아키텍처 종합, 각 산출물 참조 경로, ADR)
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Step 2. AI 서비스 설계 → Agent: ai-engineer

GUIDE: {NPD_PLUGIN_DIR}/resources/guides/design/ai-service-design.md
TASK: 핵심 솔루션의 AI 활용 기회를 우선순위화하고 LLM API 연동·프롬프트 설계·모델 선정·RAG·Function Calling·MCP·비용 최적화·AI 서비스 아키텍처를 설계
EXPECTED OUTCOME: docs/design/ai-service-design.md (AI 활용 기회 목록, 엔드포인트·프롬프트 설계, 모델 선정 근거, RAG/FC/MCP 설계, 비용·성능 최적화 전략, 아키텍처 다이어그램)
POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

Phase 4: 완료 보고

Step 1. 설계 완료 보고

## 설계 완료

### 생성된 산출물

#### 아키텍처
- docs/design/pattern-definition.md — 아키텍처 패턴 정의서
- docs/design/logical-architecture.md — 논리 아키텍처 설계서
- docs/design/logical-architecture.mmd — 논리 아키텍처 다이어그램
- docs/design/high-level-architecture.md — HighLevel 아키텍처 정의서

#### 시퀀스
- docs/design/sequence/outer/{플로우명}.puml — 외부 시퀀스 (플로우별)
- docs/design/sequence/inner/{서비스명}-{시나리오}.puml — 내부 시퀀스 (서비스-시나리오별)

#### API
- docs/design/api/{service-name}-api.yaml — 서비스별 OpenAPI 명세

#### 클래스
- docs/design/class/common-base.puml — 공통 컴포넌트
- docs/design/class/{service-name}.puml — 서비스별 상세 클래스
- docs/design/class/{service-name}-simple.puml — 서비스별 요약 클래스
- docs/design/class/package-structure.md — 패키지 구조도

#### 데이터
- docs/design/database/{service-name}.md — 서비스별 데이터 설계서
- docs/design/database/{service-name}-erd.puml — ERD
- docs/design/database/{service-name}-schema.md — DB 스키마 스크립트
- docs/design/database/cache-db-design.md — 캐시 DB 설계서

#### AI
- docs/design/ai-service-design.md — AI 서비스 설계

### 다음 단계
`/npd:develop` 으로 개발을 시작하세요.

POST-ACTION: {PROJECT_DIR}/AGENTS.md에 마지막 완료 Phase/Step 업데이트

MUST 규칙

#	규칙
1	`<!--ASK_USER-->` 발견 시 AskUserQuestion 도구를 호출할 것 (텍스트 출력 금지)

완료 조건

모든 워크플로우 단계(Phase 0 ~ Phase 4)가 정상 완료됨
산출물이 docs/design/ 하위 디렉토리에 생성됨
검증 프로토콜을 통과함
에러 0건

검증 프로토콜

산출물 파일 존재 확인 (docs/design/ 하위 전체 파일)
PlantUML 문법 검사 통과 확인
swagger-cli validate 통과 확인 (API YAML)
이전 워크플로우(/npd:plan) 산출물과의 일관성 확인
설계 산출물 간 상호 일관성 확인 (유저스토리 ID 추적, API-시퀀스-클래스 일치)

상태 정리

완료 시 임시 상태 파일 정리. 산출물은 유지.