PARVIS Agent
TITLE
AI Agent 기반 자동화 마이그레이션 솔루션
PARVIS(PopcornSAR Adaptive & Classic Runtime Vehicle Intelligence System)는 요구사항 분석부터 코드 리팩토링, 문서화, 품질 검증까지 마이그레이션 전 과정을 자동화하는 지능형 개발 지원 플랫폼입니다. PopcornSAR의 독자적 AI 기술을 바탕으로, 수작업 중심의 개발 프로세스를 AI 주도형 V-Model로 전환하여 효율성과 정확성을 극대화합니다.
각 AI Agent는 개발 단계별로 특화된 기능을 수행하며, 전체적으로는 “요구사항 → 코드 → 리팩토링 → 문서화 → 검증”으로 이어지는 순환형 자동화 체계를 구성합니다.
이를 통해 사용자는 반복적이고 비효율적인 수작업 없이 분석·개선·검증이 가능한 고도화된 자동화 워크플로우를 구현할 수 있습니다.
사용 예시
1단계: 요구사항 추출 및 분석 (PARVIS-Spec 모듈)
└ PARVIS-Spec-excel(Excel 문서양식 분석)
└ Done (18 tool uses · 72.5k tokens · 6m 15.7s)
└ PARVIS-Spec-pdf(PDF 사양서 분석)
└ Done (15 tool uses · 63.7k tokens · 5m 32.7s)
└ PARVIS-Spec-code(소스코드 추적 분석)
└ Done (19 tool uses · 63.6k tokens · 4m 10.8s)
2단계: MISRA-C 준수 분석 및 개선 (PARVIS-Coder 모듈)
└ PARVIS-Coder-misra(MISRA-C 분석 실행)
└ Done (26 tool uses · 61.5k tokens · 8m 32.8s)
3단계: 자동 리팩토링 및 문서화 (PARVIS-Coder + PARVIS-Verify)
└ PARVIS-Coder-misra-refactor(MISRA 위반 자동 수정)
└ Done (46 tool uses · 96.0k tokens · 12m 6.6s)
└ PARVIS-Coder-doxygen-annotator(핵심 소스코드 Doxygen 주석 추가)
└ Done (31 tool uses · 100.8k tokens · 15m 32.9s)
└ PARVIS-Coder-doxygen-publisher(API 문서 생성)
└ Done (37 tool uses · 62.3k tokens · 7m 56.7s)
📊 PopcornSAR AI 시스템 활용 완료 요약
소스코드에 대한 V-Model 기반 마이그레이션을 성공적으로 완료했습니다!
📋 최종 성과 리포트
◼ 1단계: 요구사항 추출 완료 (PARVIS-Spec 모듈)
💜 총 78개 요구사항 도출 (Excel 52개 + PDF 20개 + 코드 20개)
💜 REQ-XXX 형태 고유 ID 부여로 완벽한 추적성 확보
📁 위치:
v-model/SYS.1-requirements/◼ 2단계: MISRA-C 품질 개선 (PARVIS-Coder 모듈)
☑️ MISRA 준수율: 40% → 65% (25% 상승)
☑️ 72개 위반사항 자동 수정 (Magic Number, 초기화, const 등)
📁 위치:
output/source_code/◼ 3단계: 전문 문서화 (PARVIS-Coder Doxygen)
📘 4개 핵심 모듈 automotive-grade 주석 완료
🌐 HTML/PDF API 문서 생성 (CJK 지원)
📁 위치:
v-model/SWE.6-qualification/doxygen/PopcornSAR AI Agent 구성
| 순서 | Agent 명칭 | 주요 기능 | 산출물 |
|---|---|---|---|
| ① | PARVIS-orchestrator | V-Model 전체 프로세스 조정 및 품질 검증 | Process Status Dashboard |
| ② | PARVIS-Spec-excel | Excel 문서 구조화 및 요구사항 자동 추출 | Normalized Markdown CSV / JSON |
| ③ | PARVIS-Spec-pdf | PDF 문서 분석 및 텍스트/표/그림 추출 (OCR 지원) | Structured Markdown Image Metadata |
| ④ | PARVIS-Spec-code | 소스코드 주석 기반 요구사항 및 제약사항 추출 | Requirement Trace Report |
| ⑤ | PARVIS-Spec-transformer | 추출 결과 통합 정규화 및 Markdown 변환 | Unified Requirements Matrix |
| ⑥ | PARVIS-Coder-misra | MISRA-C 준수 검사 및 분석 | MISRA Compliance Report |
| ⑦ | PARVIS-Coder-misra-refactor | MISRA 위반 자동 수정 및 Before/After 증적 생성 | Refactored MISRA Code |
| ⑧ | PARVIS-Coder-doxygen-annotator | 소스코드에 automotive-grade Doxygen 주석 추가 | Professionally Commented Code |
| ⑨ | PARVIS-Coder-doxygen-publisher | HTML/PDF 형태의 전문 API 문서 생성 (CJK 지원) | API Documentation (HTML/PDF) |
| ⑩ | PARVIS-Verify-tester | 요구사항 기반 테스트 자동 생성 및 실행 | Test Results / Coverage Report |
| ⑪ | PARVIS-Verify-documenter | 문서 품질 검증 및 CLAUDE.md 유지보수 | Documentation Quality Report |
AI Agent 핵심 기능 요약
1. PARVIS-Spec(Excel / PDF / Code)
- - 문서 및 코드에서 요구사항 자동 추출
- - Traceability 확보
- - 다양한 파일 형식(Excel, PDF, Source) 간 통합 분석
2. PARVIS-Coder(MISRA / Doxygen)
- - MISRA 규칙 기반 코드 정제 및 자동 수정
- - Magic Number, const 처리, 초기화 누락 등 리팩토링
- - 주석 자동 추가 및 Doxygen 문서 자동 생성
3. PARVIS-Verify
- - 산출된 코드 및 문서의 품질 검증
- - V-Model 단계별 결과 자동 평가
- - HTML 리포트 기반 시각적 검증 결과 제공
도입 효과
- - 요구사항, 코드, 문서 간 완전한 End-to-End 추적성 확보
- - MISRA 표준 자동 준수로 소프트웨어 품질과 안정성 향상
- - 수작업 대비 검증·문서화 시간 70% 이상 단축
- - AI 기반 순환형 품질 관리(Closed-loop Quality) 구현
주요 산출물
| 구분 | 산출물 예시 | 설명 |
|---|---|---|
| 요구사항 | 요구사항 추적 문서 | 문서 기반 요구사항 자동 추출 |
| 코드 품질 | MISRA 리팩토링 코드 | MISRA-C 리팩토링 결과 |
| 문서화 | API 문서 (HTML) | Doxygen 문서 자동 생성 결과 |
| 검증 | 품질 검증 리포트 | 품질 점검 및 자동 리포트 |
