AI 에이전트는 규칙 그 이상이 필요하다: 엔지니어링 전문 지식을 전수하는 방법

Habr에 게재된 한 글에서는 AI 코딩 지원 방식이 상세한 프롬프트에서 문서화, 그리고 스킬(skill) 활용으로 진화해온 과정을 설명한다. 그러나 저자는 이런 방법들만으로는 리뷰를 통과할 만한 수준의 코드가 나오지 않았다고 지적한다. 문제는 역량(competence)이 선언적으로 완전히 전달될 수 없다는 데 있다. 역량의 상당 부분은 실제 작업을 수행하는 과정에서 비로소 드러나기 때문이다. 저자는 이를 해결하기 위해 여섯 가지 규칙을 제안한다. 첫째, 에이전트는 개발자가 밟는 것과 동일한 의사결정 경로를 따라야 한다. 둘째, 작업을 기준이 되는 해결책(reference solution) 수준까지 세분화해야 한다. 셋째, 프로젝트에 국한된 지식(local project knowledge)을 제공해야 한다. 넷째, 검증된 기준 해결책을 이후 코드 작성 시 퓨샷(few-shot) 예시로 활용해야 한다. 다섯째, 검증된 테스트를 독립적인 승인 단계로 삼아야 한다. 여섯째, 승인된 해결책을 재사용 가능한 스킬로 전환해야 한다. 저자는 이러한 접근법을 바이브 코딩(vibe coding)이나 랄프 루프(Ralph loop)와 같은 자율 모드와 구분하며, 최종 판단자는 결국 인간이어야 한다는 점을 강조한다. 그는 N+1 문제를 스킬을 통해 해결한 사례나, 최초 구현 결과를 이후 코드 작성의 템플릿으로 활용한 사례 등을 예로 든다.