LLM 분열증: 바이브 코더의 요리책

20년 이상의 경력을 가진 프로그래머인 저자는 AI 에이전트를 활용해 대규모 프로덕션 프로젝트를 작성하는 방법을 설명한다. 그는 큰 작업이 실패하는 이유가 모델 자체의 문제가 아니라, 하나의 세션이 모든 것을 한꺼번에 처리하려 하기 때문이라고 주장한다. 해결책은 서브에이전트(subagent)를 만드는 것인데, 이는 역할, 모델, 허용된 도구를 정의하는 마크다운 파일로서, 깨끗한 컨텍스트 안에서 작동하다가 작업을 마치면 사라진다. 저자의 '극단(troupe)'에는 아키텍트, 개발자, 리뷰어(읽기 전용), 코드를 깨뜨려 테스트가 '치명적인지' 검증하는 테스터, 보안 전문가, 그리고 DBA(데이터베이스 관리자)가 포함된다. 핵심 통찰은 실행에는 더 저렴한 모델을, 리뷰에는 더 비싼 모델을 사용해야 한다는 것인데, 리뷰어의 실수는 눈에 띄지 않고 넘어가기 때문이다. 이 과정은 '스킬(skills)'로 체계화되는데, 이는 설명, 본문, 세부사항으로 구성된 파일로서 사건들로부터 성장한다. 예를 들어 '보고서가 아니라 사실을 확인하라'는 규칙이 그렇다. 계획 수립은 필수적이다. 사람이 계획을 검토해 값비싼 오류를 조기에 잡아내야 하며, 대규모 작업 전에는 아키텍트가 계획을 새로 갱신해야 한다. 저자는 에이전트가 세션 간에 기억을 유지하지 못하기 때문에 상태는 반드시 파일에 기록되어야 한다고 강조한다. 프로젝트 규칙 파일(CLAUDE.md)과 정직한 종료 코드를 반환하는 단일 점검 스크립트가 접착제 역할을 한다. 규칙은 날짜가 기록된 선례이며, 점검은 우회할 수 없다. 먼저 모델에게 리뷰어 서브에이전트를 만들어 달라고 요청하는 것으로 시작한 다음, 반복되는 지시사항을 스킬로 전환하고, 극단이 유기적으로 성장하도록 두어야 한다. 그 대가는 상당히 많은 토큰 소모이며, 사람의 시간은 보고서 검토와 분쟁 해결로 이동하게 되고, 규칙은 깨지기 마련이지만 그것은 정상적인 일이다. 이 접근법은 하나의 컨텍스트에 담기지 않는 작업에서만 그 가치를 발휘한다.