mirror of
https://github.com/shawnkim1997/All-in-one-Financial-Analysis.git
synced 2026-08-13 18:38:06 +00:00
- Create directory for AI coding agents and new developers - Add as the main navigation hub and entrypoint - Add project context files: , , , , , - Add development guidelines and architecture decisions: , (including 429 error handling and 10-year DCF logic)
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Agent Navigation Hub (AGENT.md)
이 문서는 AI 코딩 에이전트 및 개발자가 10-K-summariser-project의 구조와 컨텍스트를 빠르게 파악하기 위한 **진입점(Entrypoint)**입니다.
작업을 시작하거나 코드를 수정하기 전에, 필요한 정보에 맞춰 아래의 문서를 먼저 확인하십시오. (모든 문서는 agent/ 디렉토리에 위치합니다.)
🧭 Context & Documentation Map
| 문서명 | 역할 및 포함 내용 |
|---|---|
| PRD | 프로젝트 비전, 주요 기능 요구사항(3개의 탭), 타겟 유저 등 프로젝트 기획 배경 |
| Architecture | 시스템의 전체적인 구조를 보여주는 Mermaid 아키텍처 다이어그램 |
| Data Flows | 정성 파이프라인(LLM)과 정량 파이프라인(Pandas)이 어떻게 나뉘어 동작하는지 설명하는 데이터 흐름도 |
| Directory Map | 루트 디렉토리 및 주요 파일들(app.py, find_toc.py 등)의 역할과 파일 구조 |
| ADL | 429 에러 해결, 10년 2단계 DCF 도입, 다중 폴백 구조 등 주요 기술적 의사결정 기록 |
| Infra | Python 버전, Streamlit, Gemini API, yfinance 등 의존성 및 인프라 환경 |
| Manifest | 프로젝트 메타데이터 (이름, 버전, 사용 기술 스택 등) |
| Rules | ⚠️ 에러 핸들링, 토큰 최적화, 상태 관리 등 코드를 작성할 때 반드시 지켜야 할 개발 가드레일 및 규칙 |
💡 Agent Action Item: 코드를 수정하거나 새로운 기능을 구현할 때, 반드시 **Rules**를 먼저 숙지하고, 기존 아키텍처를 훼손하지 않도록 Architecture 및 **Data Flows**와 일치하게 작업하십시오.