구현 계획
How PlanToCode enables confident adoption of AI coding agents through human-in-the-loop review, granular file-by-file plans, and clear handoff workflows.
Review and approve every plan before execution. File-by-file granularity keeps scope explicit and changes aligned with your requirements.
휴먼 인 더 루프 거버넌스
PlanToCode keeps planning human-in-the-loop so you can review, edit, and decide when to hand off a plan for execution.
Plans are designed for a structured review workflow before any code modifications begin:
- 검토:계획은 Monaco 편집기에서 열리며 검토자는 전체 구문 강조 및 전문 편집 도구로 제안된 모든 변경 사항을 검토할 수 있습니다.
- 편집:You can directly modify steps, adjust approaches, add constraints, or remove risky operations using VS Code editing features.
- 변경 요청:Generate alternative plans or merge drafts with custom instructions to converge on the approach you want.
- 승인:When you are ready, you can hand the plan off to a coding agent or developer for execution.
- Discard:If a draft isn't useful, you can delete it from the session list.
This workflow keeps execution aligned with the plan you reviewed and helps prevent surprise changes.
파일별 세분성
Implementation plans use a highly granular structure that breaks down development tasks on a file-by-file basis, with exact file paths corresponding to the project's repository structure. This granularity makes scope explicit before any code is touched.
계획의 각 단계는 어떤 파일이 다음과 같이 될지 명시적으로 선언합니다:
- 수정됨 (특정 줄 범위 및 변경 사항 설명 포함)
- 생성됨 (완전한 파일 경로 및 초기 콘텐츠 구조 포함)
- 삭제됨 (정당성 및 종속성 분석 포함)
- 참조됨 (컨텍스트용이지만 수정되지 않음)
Reviewers can immediately identify if critical legacy code will be modified, if breaking changes are proposed, or if the plan touches files that require additional scrutiny.
파일별 접근 방식은 또한 승인된 계획을 코딩 에이전트에 정확하게 전송할 수 있게 합니다. "인증 시스템 업데이트"와 같은 모호한 지침 대신 에이전트는 정확한 사양을 받습니다: "토큰 로테이션을 추가하기 위해 src/auth/session_manager.rs 45-67줄 수정, 다음 구조로 src/auth/token_store.rs 생성..."
계획 데이터 구조
구현 계획은 연관된 메타데이터와 함께 원시 LLM 응답으로 저장됩니다. 응답 텍스트는 생성된 그대로 정확히 보존되며, 구조화된 메타데이터는 계획 컨텍스트와 사용량을 추적합니다.
메타데이터 필드
- planTitle - 계획의 생성된 또는 사용자 제공 제목
- summary - 계획의 사람이 읽을 수 있는 요약
- sessionName - 계획을 생성한 세션의 이름
- isStructured - True for implementation_plan jobs; false for merge outputs
- isStreaming - 완료된 계획의 경우 false (생성 중에는 true)
- planData - agent_instructions(선택사항) 및 steps 배열 포함
메타데이터 예제
{
"planTitle": "Authentication System Refactor",
"summary": "Implementation plan generated",
"sessionName": "my-project",
"isStructured": true,
"isStreaming": false,
"planData": {
"agent_instructions": null,
"steps": []
}
}구현 계획 구조
파일별 세분성 및 메타데이터가 포함된 구현 계획의 XML 형식.
계획의 출처
각 계획은 현재 세션의 백그라운드 작업에 해당합니다. 패널은 계획 데이터를 구독하고, 현재 열려 있는 계획을 추적하며, 이전 작업과 새 작업 간의 탐색을 노출합니다. 이 동작은 useImplementationPlansLogic 및 주변 패널 컴포넌트 내에 있습니다.
ImplementationPlanProcessor는 계획 생성을 처리합니다. 관련 파일을 읽고, 선택한 루트 디렉토리를 기반으로 선택적으로 디렉토리 트리를 생성하며, LLM을 위한 통합 프롬프트를 조립합니다.
Plan responses are stored in the background_jobs table with metadata including planTitle, summary, sessionName, and token usage. The raw LLM response is preserved for review and debugging.
계획은 실시간 진행 이벤트와 함께 LlmTaskRunner를 통해 스트리밍됩니다. 100k 토큰을 초과하는 프롬프트에 대해 토큰 경고가 기록되지만 처리는 전체 콘텐츠로 계속됩니다.
계획 생성 파이프라인
ImplementationPlanProcessor는 파일 콘텐츠를 로드하고, 컨텍스트를 구축하며, LLM 작업 러너를 통해 결과를 스트리밍하여 계획 생성을 오케스트레이션합니다.
Inputs: 세션 컨텍스트, 작업 설명, 선택된 관련 파일, 선택적 디렉토리 트리(include_project_structure 플래그를 통해 구성 가능), 외부 조사를 위한 웹 검색 플래그.
Prompt assembly: prompt_utils::build_unified_prompt를 사용하여 작업 설명, 전체 파일 콘텐츠(잘림 없음), 디렉토리 트리를 추정 토큰 수와 함께 모델별 형식으로 결합합니다.
Output: 원시 LLM 응답은 JobResultData::Text로 저장됩니다. 메타데이터에는 planTitle, summary, 토큰 사용량, 캐시 통계, 실제 비용이 포함됩니다.
Display: 응답은 진행 이벤트를 통해 UI로 스트리밍됩니다. 계획은 구문 강조 및 복사 작업을 지원하는 Monaco 기반 VirtualizedCodeViewer에서 렌더링됩니다.
Monaco로 계획 검토
계획 콘텐츠는 Monaco Editor를 래핑하는 공유 VirtualizedCodeViewer를 통해 렌더링됩니다. 뷰어는 일반적인 언어를 자동으로 감지하고, 클립보드에 복사 작업을 지원하며, 매우 큰 계획을 가상화하고, 문자 수 및 구문 인식 강조 표시와 같은 선택적 메트릭을 제공합니다.
계획이 열리면 패널은 작업 식별자로 활성 계획을 확인하고, 콘텐츠를 Monaco에 전달하며, 검토자가 현재 열린 모달을 잃지 않고 인접 작업 간에 이동할 수 있도록 합니다.
기업 거버넌스를 위한 컨텍스트 및 메타데이터
패널은 후속 작업이 동일한 범위를 재사용할 수 있도록 파일 탐색 워크플로우 중에 선택된 저장소 루트를 저장합니다. 또한 워크플로우를 다시 계산하지 않고도 다운스트림 프롬프트를 생성하거나 복사할 수 있도록 프로젝트 디렉토리와 준비된 프롬프트 콘텐츠와 같은 계획별 메타데이터를 기록합니다.
토큰 추정은 프롬프트가 복사되기 전에 실행됩니다. 패널은 프로젝트 디렉토리, 선택된 파일, 현재 선택된 모델로 토큰 추정 명령을 호출하여 팀이 모델 제한 내에 유지할 수 있도록 시스템 및 사용자 프롬프트 합계를 모두 표시합니다.
Plan metadata persists with each job so you can review which inputs were used (task description, selected roots/files, model settings) and compare drafts later.
여러 계획 작업
Plans can be merged, deleted, or reopened later. The panel keeps a list of selected plan identifiers, manages a dedicated modal for terminal output tied to a plan, and exposes navigation helpers so reviewers can page through earlier plans without closing the viewer. Terminal access, prompt copy controls, and merge instructions all share the same job identifier so plan history stays consistent.
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