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예측 불가능한 천재를 감싸는 법
같은 요청에도 결과가 달라지는 AI 제품에서 반복 오류를 줄이려면 지침을 늘리기보다 모델이 거스를 수 없는 결정론적 코드로 통제해야 함 통제 구조는 모델, 하네스, 문서, 훅의 네 계층으로 나뉘며, 특정 조건에서 독립적으로 작동하는 훅(hook) 만 규칙을 강제할 수 있음 정확성을 코드로 판정할 수 있는 작업은 보장할 수 있지만 미묘한 분석 오류처럼 판단이 필요한 작업은 다시 모델에 의존하므로, 모델이 발전해도 검증의 공백은 사라지지 않음 AI 제품은 모델의 판단에 맡길 부분과 코드로 보장할 부분을 구분하는 하네스 엔지니어링이 필요하며, 통제가 부족하면 오답을 내고 지나치면 비싼 일반 소프트웨어가 됨 누구나 같은 모델을 빌릴 수 있다면 제품별 기준·코드·데이터·통합 환경을 축적한 감싸는 계층(래퍼) 이 방어 가능한 경쟁력이 되며, Cursor의 성장이 이를 보여줌 문서의 규칙을 코드로 옮기기 Claude Code가 세션마다 읽는 파일에 특정 행동을 금지해도, 내용을 이해하고 동의한 뒤 같은 행동을 반복할 때가 있음 규칙을 조건 충족 즉시 명령을 차단하는 코드로 옮기자 모델의 판단과 관
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