에이전트 시대의 판단력 키우기

절차를 주는 것과 판단을 주는 것은 다르다

에이전트 하네스를 실험하면서, 동작 이후에 남는 방향 제어와 eval 기준에 대해 생각한 기록입니다.

구현을 위임할수록 앞단은 무거워야한다

LLM에게 구현을 맡길수록, 사람에게 남는 기준과 확인 지점에 대해 생각한 기록입니다.

레시피의 시대에 실패를 남기는 습관들

성공 사례가 넘치는 AI 작업 환경에서 실패를 회수하는 방식(session log, lessons.md, context.md)에 대한 기록입니다.

AI가 잘할수록, 첫 실행은 더 작아야 한다

AI에게 간단하지만 많은 작업을 맡길수록 한 번에 끝내고 싶어진다. 그래서 테스트런, phase, 코드화가 왜 필요한지 기록한 글입니다.

구현 비용이 낮아질수록 먼저 고정해야 하는 것

AI 도구를 빠르게 실험하면서, 구현 가능성보다 문제 정의와 반복 사용성이 먼저 필요하다는 기준을 정리한 기록입니다.

좋은 패턴도 쌓이면 리팩토링이 필요하다

좋은 구조의 AI 작업도 시간이 지나며 쌓이는 규칙과 패턴을 다시 정리해야 했던 경험에 대한 기록입니다.

모델이 마음대로 판단하지 않게 쓰는 법

한국어 프롬프트를 교정하는 도구를 만들고, 그 과정에서 문장 습관이 어떻게 바뀌었는지에 대한 기록입니다.

일을 AI가 맡을 수 있는 크기로 바꾸는 일

AI를 혼자 잘 쓰는 것과 다른 사람이 쓸 수 있게 만드는 것은 다른 일이다. 지인의 업무 흐름을 보며 일을 AI에게 맡길 크기로 나누는 과정을 기록한 글입니다.