Codex로 구축하는 AI 개발팀

1장. 코딩의 병목이 이동했다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

월요일 오전, 제품 책임자가 결제 화면에 쿠폰 기능을 추가해 달라고 요청했다. 에이전트는 점심 전에 API와 화면, 테스트까지 담긴 변경을 세 개 만들었다. 팀은 빨라졌다고 생각했다. 오후가 되자 첫 번째 변경은 할인 중복 규칙을 잘못 이해했다는 사실이 드러났다. 두 번째는 오래된 API를 사용했고, 세 번째는 다른 기능 브랜치와 같은 파일을 수정했다. 생성에는 두 시간이 걸렸지만 검토·충돌 해결·재시험에는 이틀이 들었다.

이 장면은 에이전트가 무능해서 생긴 일이 아니다. 코드 생산 능력만 늘고 그 전후 공정은 그대로였기 때문에 생긴 일이다.

이번 장의 약속

이 장을 마치면 다음을 할 수 있다.

• 코드 생성 속도와 제품 전달 속도를 구분한다.
• 에이전트 도입 뒤 새로 생기는 병목을 찾는다.
• 소프트웨어 공장을 일곱 개 층으로 나누어 진단한다.
• 도입 전 기준선을 기록해 ‘빨라진 느낌’을 측정 가능한 가설로 바꾼다.

산출물이 많아져도 전달은 느릴 수 있다

개발 흐름을 아주 단순하게 줄이면 다음과 같다.

문제 이해 → 명세 → 구현 → 검증 → 리뷰 → 통합 → 운영 관찰

코딩 에이전트는 주로 구현의 처리 능력을 크게 늘린다. 때로는 명세 초안과 테스트 작성도 돕는다. 하지만 전체 흐름의 처리량은 가장 느린 공정과 공정 사이의 대기 시간에 제약된다. 구현만 빨라지면 검증 대기열과 리뷰 대기열이 길어진다. 동시에 진행 중인 변경이 늘면 충돌과 문맥 전환도 증가한다.

여기서 첫 번째 원칙을 얻는다.

에이전트가 만든 코드의 양이 아니라, 검증되어 운영에 도달한 가치의 흐름을 최적화한다.

다음 두 팀을 비교해 보자.

왼쪽 팀의 에이전트가 더 많은 코드를 만들었지만 오른쪽 팀이 더 많은 가치를 전달한다. 숫자는 설명을 위한 예시지만 판단 기준은 실제 현장에도 그대로 적용된다. 생성량은 선행 지표일 뿐이고, 검증된 변경과 실패 비용이 함께 보이지 않으면 성과라고 부를 수 없다.

프롬프트가 아니라 생산 시스템

팀이 처음 에이전트를 도입할 때 흔히 프롬프트부터 다듬는다. 역할을 길게 쓰고, 금지 사항을 더하고, 성공한 대화를 템플릿으로 저장한다. 좋은 지시는 중요하다. 그러나 프롬프트 한 장이 다음 질문에 모두 답하지는 못한다.

• 현재 요구의 공식 버전은 어디에 있는가?
• 에이전트가 읽어야 할 파일과 건드리면 안 되는 경계는 무엇인가?
• 두 작업이 같은 파일을 바꾸면 누가 먼저 통합하는가?
• 테스트가 통과해도 아키텍처 규칙을 어기면 누가 막는가?
• 중단된 작업을 다른 에이전트가 어디서 이어받는가?
• 실행 비용과 사람의 개입 시간은 어디에 기록되는가?

이 질문의 답을 실행 가능한 구조로 묶은 것이 에이전트 하니스다. 이 책에서 하니스는 모델 주변의 프롬프트만 뜻하지 않는다. 입력을 정규화하고, 도구와 권한을 제한하고, 상태를 보존하고, 검사를 실행하고, 결과를 다음 단계로 전달하는 전체 작업 환경을 뜻한다.

에이전트 소프트웨어 공장은 이 하니스를 반복 가능한 개발 흐름으로 운영하는 체계다. ‘공장’이라는 말은 창의성을 없애거나 사람을 부품처럼 취급한다는 뜻이 아니다. 품질을 개인의 기억과 영웅적 야근에 맡기지 않고, 반복 가능한 공정과 피드백으로 만든다는 뜻이다.

공장을 이루는 일곱 층

이 책은 공장을 일곱 층으로 나눈다.

1. 의도 층: 문제, 범위, 수용 기준, 비기능 요구를 명세한다.
2. 지식 층: 저장소 구조, 용어, 결정, 작업 규칙을 에이전트가 읽을 수 있게 둔다.
3. 계획 층: 일을 작고 검증 가능한 작업으로 나누고 의존성을 표현한다.
4. 실행 층: 도구, 권한, 시간, 예산을 가진 에이전트가 격리 공간에서 변경한다.
5. 검증 층: 기능 테스트, 구조 규칙, 보안 검사, 독립 리뷰로 결과를 판정한다.
6. 통합 층: 충돌과 순서를 관리하고 승인된 변경만 기준선에 합친다.
7. 관측·학습 층: 이벤트, 비용, 실패 이유, 사람의 개입을 기록하고 다음 공정을 개선한다.

그림 1-1. 구현 속도만 높이면 후단 대기열이 커진다. 일곱 층의 닫힌 흐름이 전달 속도와 품질을 함께 만든다.

좋은 모델은 실행 층의 성능을 높인다. 그러나 의도가 모호하거나 검증 층이 약하면 더 좋은 모델도 잘못된 방향으로 더 멀리 간다. 반대로 일곱 층이 명확하면 모델을 교체해도 팀의 운영 지식은 남는다.

에이전트 도입 뒤 나타나는 네 가지 병목

1. 명세 부채

사람끼리는 회의의 표정과 조직의 암묵지로 모호함을 보완한다. 에이전트는 저장된 문맥을 기준으로 행동한다. “기존처럼 처리해”라는 문장은 기존이 어느 버전인지, 예외가 무엇인지 판정할 수 없다. 생성 능력이 늘수록 모호한 요구에서 파생되는 잘못된 구현도 빨리 늘어난다.

명세 부채의 신호는 다음과 같다.

• 구현은 완료됐지만 ‘원한 것이 아니다’라는 반응이 반복된다.
• 테스트가 코드의 현재 행동만 확인하고 제품 규칙을 설명하지 못한다.
• 같은 용어를 기획, 프런트엔드, 백엔드가 다르게 쓴다.
• 에이전트가 질문하지 않고 임의의 기본값을 자주 선택한다.

2. 검증 부채

생성 코드가 늘면 사람이 읽어야 할 diff도 늘어난다. 리뷰어는 피로해지고 큰 변경에서 중요한 한 줄을 놓친다. 테스트가 느리거나 불안정하면 에이전트가 피드백을 받기 전에 다음 잘못을 쌓는다.

검증 부채는 ‘테스트 개수’만으로 판단하지 않는다. 실패가 원인과 가까운 곳에서, 이해할 수 있는 메시지로, 충분히 빨리 드러나는지가 중요하다.

3. 통합 부채

병렬 에이전트는 작업 시작 수를 늘린다. 하지만 같은 모듈과 설정 파일을 건드리면 병렬성의 이득이 충돌 해결 비용으로 사라진다. 작업의 의존성과 소유권이 보이지 않을수록 완료된 변경이 통합 대기열에 쌓인다.

4. 관측 부채

결과 파일만 남고 어떤 명세, 도구, 판단, 재시도에서 나왔는지 기록되지 않으면 실패를 재현할 수 없다. 사람은 긴 대화 기록을 뒤지거나 처음부터 다시 실행한다. 관측 부채가 쌓인 팀은 모델 문제, 도구 문제, 명세 문제를 구분하지 못해 프롬프트만 계속 바꾼다.

자동화와 자율성은 같은 말이 아니다

자동화는 정해진 조건에서 단계를 수행하는 능력이다. 자율성은 불확실한 상황에서 다음 행동을 선택할 수 있는 범위다. 자율성을 넓힐수록 다음 세 가지도 함께 강화해야 한다.

• 판정 가능성: 성공과 실패를 기계 또는 사람이 분명히 가를 수 있는가?
• 실패 격리: 잘못된 행동이 영향을 미치는 범위가 제한되는가?
• 복구 가능성: 중단, 되돌리기, 인계가 가능한가?

이 관계를 간단히 적으면 다음과 같다.

허용할 자율성 ∝ 판정 가능성 × 실패 격리 × 복구 가능성

수학적 법칙이 아니라 설계 경험칙이다. 세 요소 중 하나가 거의 0이면 자율성의 범위를 좁혀야 한다. 예를 들어 자동 생성된 문서 초안은 실패 비용이 낮고 되돌리기 쉬워 넓게 위임할 수 있다. 운영 데이터 삭제는 결과 판정 이전에 피해가 발생할 수 있으므로 강한 승인과 최소 권한이 필요하다.

실습: 현재 흐름의 기준선 만들기

도구를 설치하기 전에 최근 완료한 변경 하나를 고른다. 기억에 의존하지 말고 이슈, 커밋, CI 기록을 보고 아래 표를 채운다.

그다음 흐름을 한 줄로 그린다.

[요청 09:00] --대기 4h--> [구현 13:00~15:00]
              --대기 18h--> [리뷰 09:00~10:30]
              --대기 2h--> [통합 12:30]

구현은 두 시간이지만 전체 리드 타임은 27시간 30분이다. 이 팀에서 구현 시간을 절반으로 줄여도 전달 시간은 약 한 시간만 줄어든다. 먼저 다룰 후보는 리뷰 대기와 불명확한 수용 기준이다.

진단 카드

아래 항목을 0(없음)부터 3(심각함)까지 표시한다.

[ ] 요구가 여러 채널에 흩어져 있다.
[ ] 저장소 사용법이 사람의 기억에만 있다.
[ ] 테스트 실패 원인을 찾는 데 10분 넘게 걸린다.
[ ] 병렬 작업의 파일 충돌이 잦다.
[ ] 에이전트 실행을 재현할 기록이 없다.
[ ] 리뷰어가 생성된 큰 변경을 그대로 승인한다.
[ ] 배포 뒤 결함이 에이전트 작업과 연결되지 않는다.

가장 높은 두 항목이 공장 설계의 첫 투자 대상이다. 모든 층을 한꺼번에 자동화하지 않는다.

왜 실패하는가

생성량을 성과로 보고한다

커밋 수, 생성 줄 수, 에이전트 실행 횟수는 쉽게 늘릴 수 있다. 그러나 이 숫자는 사용자 가치나 품질을 보장하지 않는다. 최소한 검증 완료율, 재작업률, 사람 개입 시간과 짝지어 본다.

가장 어려운 업무부터 위임한다

영향 범위가 넓고 성공 기준이 모호한 레거시 재설계를 첫 시범 과제로 고르면 모델과 하니스를 동시에 디버깅하게 된다. 반복적이고 경계가 분명하며 자동 판정 가능한 작업부터 시작한다.

사람의 검토를 무조건 안전장치로 둔다

‘마지막에는 사람이 보니 괜찮다’는 말은 리뷰 양이 사람의 주의 한계를 넘을 때 무너진다. 사람에게 보내기 전에 기계가 잡을 수 있는 형식, 테스트, 구조, 보안 위반을 제거해야 한다.

운영 판단: 첫 자동화 후보 고르기

후보 업무마다 다음 네 항목을 1~5점으로 평가한다.

네 점수의 합이 높고 실제로 자주 발생하는 업무를 첫 후보로 삼는다. 단, 보안·개인정보·금전 이동 같은 고위험 작업은 총점이 높아도 별도 승인 경계를 둔다.

연습문제

1. 구현 시간이 4시간에서 1시간으로 줄었지만 리뷰 대기가 2일에서 4일로 늘었다. 팀이 ‘개발 속도 4배’라고 보고하면 무엇이 빠졌는가?
2. 현재 팀의 명세 부채 신호를 세 가지 적고, 각 신호를 관측할 자료를 연결하라.
3. 자동화 후보 세 개를 반복성·판정 가능성·실패 영향·문맥 준비도로 채점하라.
4. “모든 PR은 사람이 리뷰한다”를 더 강한 안전 문장으로 바꾸어 보라. 기계 검사와 사람 판단의 역할을 나눠야 한다.

체크포인트

다음이 준비되면 1장을 마쳤다.

• 최근 변경 하나의 요청부터 통합까지 타임라인
• 구현 시간, 대기 시간, 재작업, 사람 개입의 기준값
• 일곱 층 가운데 현재 가장 약한 두 층
• 자동화할 첫 업무와 선택 근거

다음 장에서는 실행 층 안으로 들어간다. 모델이 어떻게 도구를 사용하며, 하니스가 어디에서 행동을 제한하고 상태를 이어 주는지 하나의 루프로 해부한다.

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2장. 에이전트 루프와 하니스

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

어떤 에이전트는 “테스트를 고쳐 달라”는 요청을 받고 실패한 테스트를 읽은 뒤 제품 코드를 수정한다. 다른 에이전트는 테스트 자체를 삭제해 초록색 결과를 만든다. 둘 다 목표를 향해 도구를 사용했고, 둘 다 테스트 통과라는 상태에 도달했다. 차이는 지능보다 허용된 행동과 성공 판정의 설계에 있다.

이번 장의 약속

• 모델, 에이전트, 하니스, 오케스트레이터를 구분한다.
• 에이전트 실행을 상태 기계와 이벤트 흐름으로 읽는다.
• 도구 권한, 예산, 중단 조건을 명시한다.
• 결과만 보지 않고 한 실행의 의사결정 흔적을 진단한다.

네 단어를 분리하자

제품마다 용어가 다르지만 이 책에서는 다음 의미로 고정한다.

모델(model)은 주어진 입력을 바탕으로 다음 출력이나 행동 후보를 생성하는 추론 엔진이다. 자체적으로 파일을 읽거나 명령을 실행하지 않는다.

에이전트(agent)는 목표를 받고 현재 상태를 관찰하며, 모델을 이용해 다음 행동을 선택하고, 도구 결과를 다시 관찰하는 실행 주체다.

하니스(harness)는 에이전트가 일하는 환경이다. 지시와 문맥을 조립하고, 도구와 권한을 제공하며, 시간·비용·반복 횟수를 제한하고, 이벤트와 산출물을 기록하며, 검증 결과에 따라 계속할지 멈출지 정한다.

오케스트레이터(orchestrator)는 여러 작업이나 에이전트의 순서, 의존성, 격리 공간, 재시도, 통합을 조정한다.

관계를 그림으로 줄이면 이렇다.

오케스트레이터
  └─ 작업 실행
      └─ 하니스
          ├─ 지시·문맥
          ├─ 에이전트 ─ 모델
          ├─ 도구·권한
          ├─ 상태·예산
          └─ 검사·이벤트

그림 2-1. 모델 교체와 하니스 개선은 다른 문제다. 행동 경계와 완료 판정은 모델 밖에서 유지한다.

모델을 교체하는 일과 하니스를 개선하는 일은 별개다. 같은 모델도 읽을 수 있는 저장소, 빠른 검사, 제한된 도구가 주어지면 더 안정적으로 일한다. 반대로 모델 성능이 좋아져도 삭제 권한과 성공 기준이 엉성하면 위험한 행동은 남는다.

한 번의 실행은 작은 제어 루프다

에이전트 루프를 여섯 상태로 나눠 보자.

READY → OBSERVE → DECIDE → ACT → CHECK ─┐
                    ↑                    │ 계속
                    └────────────────────┘
                              │ 완료/중단/예산 소진
                              ▼
                           TERMINAL

그림 2-2. 행동 자체보다 행동 결과와 전체 완료 조건을 확인하는 CHECK가 루프의 신뢰성을 만든다.

1. READY: 목표, 작업 공간, 권한, 예산을 검증한다.
2. OBSERVE: 관련 파일, 명세, 이전 결과, 도구 출력을 읽는다.
3. DECIDE: 다음 행동과 기대 결과를 선택한다.
4. ACT: 파일 수정, 검색, 테스트 같은 도구를 실행한다.
5. CHECK: 행동 결과와 전체 완료 조건을 판정한다.
6. TERMINAL: 성공, 실패, 차단, 취소 중 하나로 끝내고 인계 정보를 남긴다.

핵심은 ACT가 아니라 CHECK다. 행동 뒤에 기대 결과를 확인하지 않으면 에이전트는 오류 위에 다음 결정을 쌓는다. 명령 종료 코드만 확인해서도 부족하다. 예를 들어 테스트 명령이 0으로 끝났지만 실행된 테스트 수가 0이라면 완료가 아니다.

제어면과 작업면

공장을 설계할 때 제어면(control plane)과 작업면(worker plane)을 나누면 사고가 쉬워진다.

• 제어면은 작업 상태, 정책, 예산, 스케줄, 승인, 이벤트를 관리한다.
• 작업면은 격리된 작업 공간에서 파일을 읽고 쓰며 명령을 실행한다.

작업면이 스스로 자신의 권한을 넓히거나 성공 기준을 바꾸지 못하게 한다. 예를 들어 구현 에이전트가 quality-gates.json을 고쳐 테스트를 비활성화한다면, 제어면의 정책 파일과 작업면의 제품 코드가 같은 신뢰 경계에 놓인 것이다. 디렉터리 규칙은 정리 수단일 뿐 신뢰 경계가 아니다. 최소 공장에서도 정책 경로를 allowedPaths에서 제외하고 게이트가 정책 파일의 변경 여부를 검사해야 한다. 고위험 환경에서는 별도 계정, 컨테이너, 서명된 정책으로 강화한다.

입력 계약부터 검사한다

루프가 시작되기 전에 작업을 계약으로 표현한다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 작업 봉투 설명; 명령: 없음.

{
  "id": "task-014",
  "goal": "주문 조회 응답에 총액을 추가한다",
  "spec": "specs/order-total.md",
  "allowedPaths": ["src/orders/", "test/orders/"],
  "requiredChecks": ["unit", "contract", "architecture"],
  "maxAttempts": 3,
  "timeoutMs": 120000,
  "dependsOn": []
}

각 필드는 질문 하나에 답한다.

• id: 실행과 산출물을 무엇으로 연결하는가?
• goal: 한 문장으로 어떤 상태를 만들 것인가?
• spec: 성공의 공식 정의는 어디에 있는가?
• allowedPaths: 변경이 허용된 경계는 어디인가?
• requiredChecks: 어떤 증거가 있어야 완료인가?
• maxAttempts, timeoutMs: 언제 자동 실행을 멈추는가?
• dependsOn: 어떤 선행 결과가 있어야 시작할 수 있는가?

계약이 불완전하면 모델에게 추측을 맡기지 말고 BLOCKED로 끝낸다. 좋은 공장은 ‘아무것도 하지 않음’을 유효한 안전 결과로 취급한다.

도구는 함수가 아니라 권한이다

도구 목록을 만들 때 “무엇을 할 수 있는가”뿐 아니라 “어디까지, 어떤 조건에서, 무엇을 남기며” 할 수 있는지 정한다.

문자열로 받은 명령을 그대로 셸에 넣으면 작업 데이터가 코드로 해석될 수 있다. 실행기는 가능한 한 프로그램과 인자를 배열로 분리하고, 허용 목록을 사용하며, 작업 공간 밖으로 해석되는 경로를 거부해야 한다.

예산은 비용만이 아니다

에이전트의 예산은 다음 차원을 가진다.

• 시간 예산: 한 행동과 전체 실행의 최대 시간
• 행동 예산: 도구 호출과 반복의 최대 횟수
• 문맥 예산: 한 번에 읽고 전달할 정보의 양
• 금전 예산: 모델·도구·인프라 비용
• 변경 예산: 수정 파일 수, diff 크기, 허용 경로
• 위험 예산: 네트워크, 비밀, 배포처럼 승인이 필요한 행동

예산 소진은 곧 실패가 아니다. BUDGET_EXHAUSTED라는 종료 이유와 현재 상태, 시도한 것, 다음 추천 행동을 남기면 다른 실행이 이어받을 수 있다. 반대로 무한 재시도는 비용을 늘리고 원인을 가린다.

이벤트로 실행을 읽는다

대화 전문만 저장하면 길고 민감하며 분석하기 어렵다. 핵심 상태 변화를 구조화된 이벤트로 남긴다. 실제 JSONL에서는 사건 하나가 한 줄이지만, 종이 조판에서는 같은 사건 순서를 JSON 배열로 펼쳐 표시했다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 이벤트 스키마 설명; 명령: 없음.

[
{
  "time": "2026-07-17T01:00:00Z",
  "runId": "run-014-a",
  "type": "run.started",
  "taskId": "task-014"
},
{
  "time": "2026-07-17T01:00:01Z",
  "runId": "run-014-a",
  "type": "tool.started",
  "tool": "read_file",
  "path": "specs/order-total.md"
},
{
  "time": "2026-07-17T01:00:02Z",
  "runId": "run-014-a",
  "type": "tool.finished",
  "tool": "read_file",
  "ok": true
},
{
  "time": "2026-07-17T01:00:17Z",
  "runId": "run-014-a",
  "type": "gate.finished",
  "gate": "unit",
  "ok": false,
  "code": "ASSERT_TOTAL"
},
{
  "time": "2026-07-17T01:00:18Z",
  "runId": "run-014-a",
  "type": "run.blocked",
  "reason": "acceptance-ambiguity"
}
]

좋은 이벤트는 다음 질문에 답한다.

• 어떤 작업과 실행인가?
• 언제 어떤 상태로 바뀌었는가?
• 어떤 도구나 게이트가 원인이었는가?
• 결과가 성공, 실패, 차단 중 무엇인가?
• 민감한 원문 없이도 비교·집계할 수 있는가?

모델의 긴 사고 과정을 저장하려고 하지 않는다. 운영에 필요한 입력 출처, 도구 호출, 판정, 산출물, 종료 이유를 기록한다. 비밀과 개인정보는 수집 전에 제거한다.

최소 루프 의사코드

의사코드 — 원본: 이 장의 하니스 루프 설명; 명령: 없음.

async function runTask(task, harness) {
  harness.validateContract(task);
  const run = harness.start(task);

  for (let attempt = 1; attempt <= task.maxAttempts; attempt += 1) {
    const observation = await harness.observe(task, run);
    const action = await harness.agent.decide({ task, observation });
    const result = await harness.tools.execute(action);
    harness.record({ attempt, action, result });

    const verdict = await harness.check(task, run);
    if (verdict.status === "passed") return harness.complete(run, verdict);
    if (verdict.status === "blocked") return harness.block(run, verdict);
  }

  return harness.fail(run, { reason: "attempts-exhausted" });
}

이 코드는 실제 모델보다 하니스의 책임을 더 많이 보여 준다. 계약 검증, 관찰 범위, 도구 실행, 기록, 게이트, 종료가 외부에 있다. 에이전트의 decide가 바뀌어도 나머지 안전 구조는 유지된다.

실습: 실행 기록을 상태로 복원하기

다음 이벤트를 시간순으로 읽고 최종 상태를 판정하라.

run.started
workspace.created
tool.finished(read_spec, ok=true)
tool.finished(write_file, ok=true)
gate.finished(unit, ok=false)
tool.finished(write_file, ok=true)
gate.finished(unit, ok=true)
gate.finished(architecture, ok=false)
run.finished(status=? )

정답은 FAILED 또는 BLOCKED여야 한다. 단위 테스트가 통과했더라도 필수 구조 게이트가 실패했다. COMPLETED_WITH_WARNINGS로 처리하면 다음 공정이 실패를 성공으로 오해할 수 있다.

이제 종료 상태를 네 가지로 제한해 보자.

실패와 차단을 구분하는 이유는 운영 대응이 다르기 때문이다. 테스트 실패는 자동 수정 후보지만 수용 기준의 모순은 제품 판단이 필요하다.

왜 실패하는가

결과 파일만 확인한다

최종 diff가 그럴듯해도 금지 경로를 읽었거나 테스트를 우회했을 수 있다. 결과 증거와 과정의 정책 위반을 함께 판정한다.

도구 오류를 모델에게 설명만 한다

구조화되지 않은 긴 오류를 계속 문맥에 붙이면 원인이 묻힌다. 실행기는 종료 코드, 오류 분류, 재시도 가능 여부, 관련 산출물 경로를 표준 형태로 돌려준다.

모든 오류를 재시도한다

네트워크의 일시 오류와 명세 누락은 다르다. 전자는 지수 백오프로 재시도할 수 있지만 후자는 같은 입력으로 반복해도 해결되지 않는다. 오류 분류가 먼저다.

완료 조건을 에이전트의 선언에 맡긴다

“작업을 완료했습니다”라는 자연어는 증거가 아니다. 필요한 게이트, 변경 범위, 산출물 존재를 하니스가 독립적으로 확인한다.

운영 판단: 사람을 어디에 세울까

다음 조건에서는 실행 전 또는 행동 직전 승인을 둔다.

• 되돌리기 어려운 데이터 변경
• 외부 시스템에 메시지·배포·결제를 발생시키는 행동
• 비밀 또는 개인정보 접근
• 허용 범위를 넓히는 정책 변경
• 성공 기준이 자동으로 판정되지 않는 고영향 의사결정

승인 대화에는 “계속할까요?”만 쓰지 않는다. 수행할 행동, 영향 범위, 되돌리기 방법, 검증 증거를 함께 보여 준다.

연습문제

1. 모델, 에이전트, 하니스, 오케스트레이터를 주문 처리 공장의 요소에 각각 대응시켜 설명하라.
2. 테스트 파일 삭제를 막기 위해 입력 계약, 도구 권한, 게이트에 하나씩 방어를 추가하라.
3. timeout 뒤 같은 실행 ID로 계속 쓰는 방식의 문제를 찾고 더 나은 재시도 규칙을 설계하라.
4. 실행 이벤트에 원문 프롬프트 전체를 넣지 않고도 진단할 필드를 여섯 개 고르라.

체크포인트

• 팀에서 쓰는 모델·에이전트·하니스·오케스트레이터의 경계를 그림으로 표현했다.
• 작업 입력 계약에 목표, 명세, 허용 경로, 게이트, 예산, 의존성이 있다.
• 종료 상태와 재시도 가능한 오류 분류를 정했다.
• 위험 행동에 승인과 감사 이벤트를 연결했다.

다음 장에서는 공장의 속도와 품질을 함께 측정한다. 에이전트가 많아졌다는 숫자가 아니라, 사람의 주의를 덜 쓰면서 믿을 수 있는 변경이 더 빨리 흐르는지 확인할 것이다.

↑ 목차로 돌아가기

3장. 공장의 성과를 측정하는 법

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

한 팀은 에이전트 도입 뒤 PR 생성 시간이 평균 90분에서 12분으로 줄었다고 발표했다. 석 달 뒤 개발자는 더 바빠졌다. 리뷰 요청은 밤에도 쌓였고, 생성된 테스트를 이해하는 데 시간이 들었으며, 배포 후 긴급 수정이 늘었다. 12분은 거짓이 아니었다. 다만 전체 시스템에서 가장 편리한 한 구간만 잰 숫자였다.

이번 장의 약속

• 처리량·품질·사람의 주의·비용을 균형 있게 측정한다.
• 실행, 작업, 변경, 배포의 단위를 섞지 않는다.
• 도입 전후 비교를 작은 실험으로 설계한다.
• 지표가 목표를 왜곡하는 신호를 찾는다.

측정 단위를 먼저 고정한다

에이전트 한 번 실행, 작업 하나, PR 하나, 배포 하나는 같은 단위가 아니다. 한 작업이 세 번 재시도되어 하나의 PR이 될 수 있고, 다섯 PR이 한 배포로 묶일 수 있다. 분모를 섞으면 성공률과 비용이 왜곡된다.

이 책의 기본 식별자는 다음과 같다.

requestId  사용자 또는 제품의 요구
taskId     검증 가능한 작업 단위
runId      에이전트의 한 번의 실행
changeId   리뷰·통합할 변경 묶음
deployId   운영에 전달된 배포

모든 이벤트는 최소한 taskId와 runId를 가진다. 변경이 만들어지면 changeId, 운영 결과를 연결할 수 있으면 deployId를 추가한다. 이 연결이 있어야 “어떤 유형의 작업이 재시도를 많이 만들고 운영 결함으로 이어졌는가?”를 물을 수 있다.

네 축의 계기판

1. 흐름

리드 타임은 요청이 준비된 시각부터 검증된 변경이 통합될 때까지 걸린 시간이다. 사이클 타임은 실제 작업 시작부터 통합까지다. 팀 안에서 정의를 고정하고 대기 시간과 활동 시간을 분리한다.

처리량은 일정 기간에 필수 게이트를 통과해 통합된 작업 수다. 시작하거나 생성된 수가 아니다.

진행 중 작업(WIP)은 시작했지만 통합되지 않은 작업 수다. 병렬 에이전트를 늘릴 때 반드시 함께 본다. 처리량이 그대로인데 WIP만 늘면 공장은 빨라진 것이 아니라 대기열을 키운 것이다.

2. 품질

첫 시도 통과율은 재시도 없이 필수 게이트를 모두 통과한 작업의 비율이다.

첫 시도 통과율 = 첫 실행에서 통과한 작업 수 / 완료된 작업 수

재작업률은 리뷰 또는 통합 뒤 요구 변경이 아닌 결함 때문에 다시 수정한 작업의 비율이다.

유출 결함률은 공장 안의 게이트를 통과했지만 배포 후 발견된 결함을 작업 또는 배포 단위로 측정한다. 심각도를 함께 기록하지 않으면 사소한 문구 오류와 데이터 손실이 같은 한 건이 된다.

게이트별 검출률은 어떤 검사가 어떤 결함을 잡았는지 보여 준다. 항상 통과하는 게이트는 안정적인 것이 아니라 쓸모가 없을 수도 있다.

3. 사람의 주의

에이전트의 목적은 단지 타이핑을 줄이는 것이 아니라 사람의 제한된 판단 시간을 더 가치 있는 곳에 쓰게 하는 것이다.

다음 시간을 분리해 기록한다.

• 작업을 명세하는 시간
• 실행 중 질문에 응답한 시간
• 결과를 리뷰한 시간
• 실패를 진단하고 복구한 시간
• 공장 자체를 유지한 시간

작업당 사람 개입 시간은 자동화의 실질 효과를 보여 준다. 다만 명세 시간이 늘고 운영 결함이 크게 줄었다면 좋은 교환일 수 있다. 총량과 분포를 함께 본다.

개입 횟수보다 개입 이유가 중요하다. requirement-ambiguity, permission, test-flake, architecture-decision, security-review처럼 분류하면 어디를 개선해야 하는지 보인다.

4. 비용과 자원

모델 사용료만 기록하면 불완전하다. 실행 환경, CI, 저장 공간, 관측 시스템, 사람의 시간, 실패한 배포의 비용을 함께 고려한다. 처음에는 정확한 화폐 환산보다 다음 원시값을 보존하는 편이 낫다.

모델 입력/출력 사용량
도구 호출 수와 실행 시간
CI 분
실패·재시도 횟수
사람 개입 분
실행별 산출물 저장량

가격은 바뀌지만 원시 사용량은 나중에 다시 계산할 수 있다.

그림 3-1. 처리량 하나를 높이면 다른 축에서 재작업·주의·비용이 늘 수 있다. 네 축의 방어 지표를 함께 본다.

북극성 지표 하나로 줄이지 않는다

한 숫자만 목표로 삼으면 시스템은 그 숫자를 쉽게 만드는 방향으로 변한다. 완료 작업 수를 높이면 작업을 지나치게 잘게 나눌 수 있다. 첫 시도 통과율을 높이면 쉬운 일만 에이전트에 보낼 수 있다. 사람 시간을 줄이면 중요한 리뷰를 생략할 수 있다.

최소 계기판은 다음 다섯 값을 나란히 둔다.

평균만 보면 긴 꼬리가 숨는다. 중앙값과 상위 90% 값을 함께 본다. 일부 작업만 며칠씩 멈추는 현상은 상위 구간에서 드러난다.

성공 작업당 비용

실패 실행을 제외한 평균 비용은 낙관적으로 보인다. 분모를 필수 게이트를 통과한 작업으로 둔다.

성공 작업당 자원 비용 = 전체 실행 자원 / 검증 완료 작업 수

예를 들어 A 모델이 실행당 1단위를 쓰고 성공률이 40%이며, B 모델이 1.8단위를 쓰고 성공률이 90%라면 실행 단가만으로 A를 선택할 수 없다. 재시도와 사람의 복구 시간을 포함하면 결론이 달라진다.

실습: 2주짜리 도입 실험 설계

1단계: 업무군을 좁힌다

형태가 비슷하고 자동 판정 가능한 업무 하나를 고른다. 예를 들면 내부 API에 필드 하나 추가, 반복적 마이그레이션, 테스트 보강이다. 신규 기능, 장애 대응, 대규모 리팩터링을 한 실험에 섞지 않는다.

2단계: 기준선 표본을 만든다

기존 방식으로 완료한 비슷한 작업 10~20개의 다음 값을 수집한다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 기준선 레코드 설명; 명령: 없음.

{
  "taskType": "api-field",
  "leadMinutes": 510,
  "activeHumanMinutes": 95,
  "reviewRounds": 2,
  "escapedDefects": 0,
  "severity": null
}

표본이 작다는 사실을 숨기지 않는다. 목적은 업계 전체의 효과를 증명하는 것이 아니라 우리 공정의 다음 결정을 돕는 것이다.

3단계: 성공과 중단 기준을 먼저 적는다

예시:

가설: api-field 업무에서 유출 결함을 늘리지 않으면서
      리드 타임 중앙값을 25% 줄이고 사람 개입 중앙값을 20% 줄인다.

중단: 심각도 높은 결함 1건, 비밀 노출 1건, 또는
      3회 연속 수동 복구 60분 초과 시 자동 실행을 멈춘다.

목표 수치는 팀의 기준선과 위험 허용도에 맞춘다. 실험 뒤 유리한 수치를 고르는 일을 막기 위해 먼저 기록한다.

4단계: 같은 완료 정의를 쓴다

기존 방식과 에이전트 방식 모두 같은 수용 기준과 품질 게이트를 통과해야 완료다. 에이전트 쪽만 느슨한 테스트로 평가하면 비교가 아니다.

5단계: 결과와 원인을 분리한다

리드 타임이 줄지 않았다면 모델이 나쁘다고 바로 결론 내리지 않는다. 작업 준비 시간, 실행 시간, 게이트 시간, 리뷰 대기, 통합 대기를 나누어 병목을 찾는다.

작업 난이도를 태그로 남긴다

쉬운 일만 자동화한 뒤 전체 개발이 빨라졌다고 일반화하지 않도록 다음 특징을 기록한다.

• 변경 예상 파일 수
• 관련 모듈 수
• 외부 시스템 의존 여부
• 명세 완전성
• 테스트 준비도
• 보안·데이터 위험
• 신규 설계 판단 필요 여부

정밀한 점수 모델보다 일관된 태그가 먼저다. 같은 유형 안에서 전후를 비교하고, 자동화 경계를 넓힐 때 변화가 있는지 본다.

실패 분류가 개선의 출발점이다

failed 하나로 끝내지 말고 원인을 분류한다.

SPEC_MISSING          명세 또는 수용 기준 부족
CONTEXT_STALE         오래된 문서·잘못된 참조
TOOL_TRANSIENT        일시적인 도구·네트워크 오류
TEST_PRODUCT_DEFECT   구현 결함을 테스트가 검출
TEST_FLAKE            같은 입력에서 결과가 흔들림
POLICY_VIOLATION      권한·경로·구조 규칙 위반
INTEGRATION_CONFLICT  병렬 변경 충돌
BUDGET_EXHAUSTED      시간·행동·비용 한도 초과
HUMAN_DECISION        제품·아키텍처 판단 필요

한 달 동안 SPEC_MISSING이 가장 많다면 모델 프롬프트보다 작업 준비 공정을 고친다. INTEGRATION_CONFLICT가 늘면 병렬 수가 아니라 작업 분할과 소유권을 손본다.

왜 실패하는가

전후 기간의 업무 구성이 다르다

도입 전에는 복잡한 기능, 도입 후에는 반복 작업만 비교하면 효과가 과장된다. 같은 업무군으로 비교하고 난이도 태그를 공개한다.

실패한 실행을 지운다

최종 성공만 남기면 비용과 신뢰성이 좋아 보인다. 모든 실행은 원래 taskId에 연결하고 취소·차단·실패를 보존한다.

사람 시간을 자동으로 추정한다

에이전트 실행 시간 전체를 사람 시간으로 보거나, 반대로 0으로 보면 틀린다. 초기 실험에서는 간단한 시작/종료 버튼이나 작업 후 30초 설문으로 직접 기록한다.

지표가 처벌 도구가 된다

개인별 생성량이나 실패율을 평가에 사용하면 사람은 어려운 작업과 실패 기록을 피한다. 공정 개선 지표는 팀과 시스템 수준에서 사용하고 학습을 위한 실패 기록을 보호한다.

운영 판단: 자동화 단계를 넓히는 기준

다음 조건을 두 번 이상의 관찰 기간에서 만족할 때 한 단계 넓힌다.

• 유출 결함의 심각도와 비율이 기준선보다 나쁘지 않다.
• 사람 개입 시간이 줄거나 더 높은 가치의 판단으로 이동했다.
• 실패의 80% 이상이 분류 가능하고 산출물로 재현된다.
• 상위 90% 리드 타임이 악화되지 않았다.
• 예산 초과와 정책 위반이 정의된 한도 안이다.

80%는 보편적 기준이 아니라 운영 예시다. 중요한 점은 확장 전에 팀이 수용 기준을 합의하는 것이다.

연습문제

1. 실행 100회, 완료 작업 40개, 성공 작업 30개를 보고 “성공률 30%”라고 말했을 때 어떤 분모가 불명확한가?
2. 현재 계기판에 생성 코드 줄 수만 있다면 흐름·품질·사람·비용 축에서 하나씩 지표를 추가하라.
3. 자동화 도입 전후 비교에서 업무 난이도 편향을 줄이는 태그를 다섯 개 설계하라.
4. 팀에서 가장 자주 발생하는 실패 열 개를 위 분류에 넣고, 분류되지 않는 항목은 새 코드로 정의하라.

체크포인트

• 요청, 작업, 실행, 변경, 배포의 식별자를 구분했다.
• 리드 타임, 검증 완료 처리량, 첫 시도 통과율, 사람 개입 시간, 성공 작업당 자원을 함께 본다.
• 작은 업무군의 기준선과 도입 가설, 중단 기준이 있다.
• 실패 이유를 검색 가능한 코드로 기록한다.

다음 장에서는 지금까지의 개념을 움직이는 최소 공장으로 만든다. 완벽한 플랫폼 대신 하나의 작업이 입력에서 증거 있는 결과로 흐르는 가장 작은 수직 단면을 완성한다.

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4장. 첫 번째 최소 공장

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

플랫폼 팀이 에이전트 공장을 만들겠다며 분기 전체를 썼다. 멋진 대시보드와 작업 큐, 여러 모델 선택 화면이 생겼지만 실제 제품 저장소를 끝까지 바꾼 작업은 없었다. 반대편의 작은 팀은 폴더 네 개와 스크립트 하나로 시작했다. 요구 하나를 읽고, 격리된 복사본을 만들고, 결정론적 변경을 적용하고, 테스트 결과와 이벤트를 남겼다. 볼품은 없었지만 어느 부분이 약한지 배울 수 있었다.

최소 공장은 기능이 적은 플랫폼이 아니다. 입력부터 검증된 결과까지 하나의 얇은 수직 흐름이 실제로 닫힌 시스템이다.

이번 장의 약속

• 최소 공장의 완료 조건을 정의한다.
• 외부 AI 없이 하니스와 모델 변동성을 분리해 검증한다.
• 성공 경로와 실패 경로를 모두 실행한다.
• 산출물만으로 한 실행을 재구성한다.

먼저 한 작업만 통과시킨다

첫 공장은 다음 여덟 단계를 가진다.

1. 작업 계약 읽기
2. 명세 존재와 입력 검증
3. 격리 작업 공간 준비
4. 에이전트 어댑터 실행
5. 허용 경로 검사
6. 필수 품질 게이트 실행
7. 결과와 인계 문서 생성
8. 이벤트와 요약 저장

그림 4-1. 기능이 많은 플랫폼보다 입력·격리·실행·검증·인계·기록이 한 번 닫히는 수직 단면을 먼저 만든다.

처음부터 넣지 않을 것도 명시한다.

• 클라우드 큐와 분산 실행
• 여러 실제 모델의 자동 라우팅
• 조직 전체 권한 관리 화면
• 자동 운영 배포
• 자연어로 무엇이든 수행하는 범용 작업

이 기능은 필요할 수 있다. 그러나 단일 작업의 계약과 판정이 검증되지 않은 상태에서 분산시키면 실패 원인만 늘어난다.

예제 공장의 네 경계

실습 저장소의 실제 구조는 다음과 같습니다.

03-labs/
├── specs/             # 다중 작업 실행 명세와 DAG
├── tasks/             # 한 기능용 실행 명세
├── fixtures/templates # 공장이 조립할 주문 앱 원본
├── src/               # 하니스·큐·작업 공간·게이트 구현
├── test/              # 하니스·보안·구조 자동 테스트
├── capture/           # 실제 실행에서 만든 출판 화면 원천
└── .factory/          # 실행 때 생기는 작업 공간·릴리스·증거

specs/와 tasks/는 의도·계획 층, 루트의 src/는 교육용 제어면입니다. .factory/runs/<runId>/workspaces/ 아래의 src/가 작업면이고, 같은 실행 루트의 events.jsonl과 보고서가 관측 기록입니다. 원본과 생성 결과의 src/를 혼동하지 않습니다.

모의 에이전트가 필요한 이유

실제 모델은 같은 입력에도 다른 행동을 할 수 있고, 서비스 상태·가격·모델 버전의 영향을 받는다. 공장 코드와 모델을 동시에 처음 실행하면 오류가 다음 중 어디에 있는지 알기 어렵다.

• 작업 계약 파서
• 작업 공간 복사와 경로 검사
• 에이전트의 행동 선택
• 파일 쓰기 도구
• 테스트와 게이트
• 이벤트 기록

결정론적 모의 에이전트는 정해진 작업 ID에 정해진 변경 또는 실패를 낸다. 이것으로 공장 배관을 먼저 시험한다. 현재 참조 구현은 이 작업자를 Factory 안에서 직접 만든다. 실제 에이전트를 연결하려면 작업자 주입 경계를 먼저 추가하고, 현재 completed·handoff 의미와 제품별 응답을 변환하는 어댑터를 구현해야 한다.

다음은 src/mock-agent.mjs의 핵심 발췌입니다. 전체 파일과 자동 테스트가 예제 저장소에 있습니다.

실행 가능 — 원본: 03-labs/src/mock-agent.mjs; 검증: cd 03-labs && npm test.

async run({ task, attempt, workspace, previousHandoffs = [] }) {
  await this.eventLog.emit('agent.invoked', {
    taskId: task.id,
    attempt,
    adapter: 'deterministic-mock',
    resumedFromHandoff: previousHandoffs.length > 0
  });

  if ((task.scenario?.handoffOnAttempts ?? []).includes(attempt)) {
    const checkpoint = {
      completed: ['명세 읽기', '출력 경로 검증'],
      remaining: ['파일 생성', '품질 게이트 통과'],
      resumeHint: `${task.id} 작업을 같은 명세로 다시 실행하세요.`
    };
    return { status: 'handoff', checkpoint };
  }

  for (const operation of workspace.operations) {
    await this.workspaceManager.applyOperation(workspace.path, operation);
  }
  return { status: 'completed', changedPaths: workspace.outputs };
}

발췌는 파일 쓰기 이벤트와 체크포인트 파일 저장 부분을 생략했습니다. 모의 작업자는 명세의 연산을 적용하거나 정해진 attempt에서 인계합니다. 수용 기준 누락과 최종 RED 판정은 작업자가 아니라 하니스의 acceptance-tests 게이트가 담당합니다.

완료 증거를 파일로 만든다

콘솔의 “성공” 한 줄은 프로세스가 끝나면 사라지고 다른 도구가 읽기 어렵다. 각 실행은 다음 산출물을 남긴다.

.factory/runs/<runId>/
├── input.json        # 정규화된 작업과 기준 버전
├── events.jsonl      # 시간순 상태 변화
├── gate-results.json # 최종 status와 게이트별 판정·상세
├── change.patch      # 기준선 대비 변경
├── handoff.md        # 결과, 남은 위험, 다음 행동
└── summary.json      # 최종 상태와 주요 지표

input.json은 실행 당시의 계약을 보존한다. 원본 작업 파일이 나중에 바뀌어도 무엇을 실행했는지 알 수 있다. change.patch는 결과 증거, events.jsonl은 과정 증거, gate-results.json은 판정 증거다. handoff.md는 사람이 긴 로그를 읽지 않고도 리뷰를 시작하게 한다.

실습 1: 환경과 전체 검증

예제 디렉터리로 이동해 의존성을 확인하고 전체 테스트를 실행한다.

cd agent-software-factory/03-labs
npm test

핵심 경로는 외부 패키지를 설치하지 않는다. 성공하면 테스트 요약과 함께 종료 코드 0이 반환되어야 한다. 정확한 테스트 개수는 원고 개정에 따라 달라질 수 있으므로 숫자보다 fail 0과 프로세스 종료 코드를 확인한다.

실패하면 다음을 확인한다. Git clone으로 받은 저장소라면 마지막 명령도 실행한다.

node --version
pwd
git rev-parse --is-inside-work-tree && git status --short

Node.js가 20 미만이거나 현재 경로가 03-labs가 아니면 먼저 바로잡는다. Git 저장소에서 사용자 변경이 보이면 지우지 말고 새 복사본에서 실습한다. ZIP이나 비Git 복사본에서는 Git 상태 검사를 건너뛴다.

실습 2: 성공 경로 실행

실습 저장소의 package.json에 정의된 캡스톤 실행 명령을 사용한다.

npm run factory -- --task tasks/add-order-total.json

그림 4-2. 실제 최소 공장 명령은 주문 합계 작업 하나를 격리·리뷰·검증·통합해 GREEN으로 끝낸다.

실행기의 실제 핵심 출력은 다음과 같습니다. 절대 경로만 <LAB_ROOT>로 정규화했습니다.

에이전트 소프트웨어 공장: 주문 합계 기능 추가
실행 ID: add-order-total | 작업 1개 | 어댑터 deterministic-mock | 동시성 auto

[배치 1] add-order-total
  → add-order-total 시도 1: 격리 작업공간 생성
  ✓ add-order-total: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

GREEN ✓ — 주문 합계 기능 추가
보고서: <LAB_ROOT>/.factory/runs/add-order-total/report.md
이벤트: <LAB_ROOT>/.factory/runs/add-order-total/events.jsonl

최종 보고 상태는 GREEN이고 summary.json의 작업/시도는 1/1, 세 최종 게이트는 모두 통과해야 합니다.

npm run report -- --latest

그림 4-3. 같은 최소 공장 실행의 로컬 보고서는 작업·시도 각 1회와 세 필수 게이트 PASS를 보여 준다.

다음 질문에 답할 수 있는지 확인한다.

• 어떤 task 파일과 run ID를 사용했는가?
• 어떤 파일이 바뀌었는가?
• required-files, architecture, acceptance-tests는 각각 무엇을 확인했는가?
• 작업 공간과 승인된 release/는 어떻게 분리됐는가?

답을 찾기 위해 모델 대화 전문이 필요하다면 이벤트와 요약이 아직 부족하다.

실습 3: 의도적으로 경계를 넘는다

경로 탈출 공격 fixture를 실행한다.

npm run test:security -- --case path-traversal

검사 안의 모의 작업은 ../와 작업 공간 밖 경로를 요청한다. 바깥 파일을 실제로 바꾸지 않고 정책이 공격을 거부해야 합니다. 명령 자체의 기대 종료 코드는 0입니다. 공격이 성공해서가 아니라 모든 공격 사례가 예상대로 차단됐기 때문에 보안 검사가 통과합니다.

다음을 확인한다.

1. 작업 공간 밖 파일이 생성·변경되지 않았다.
2. 부모 경로 탈출은 [SEC_PATH_TRAVERSAL], 절대 경로는 [SEC_PATH_ABSOLUTE]로 분류된다. 파일 시스템 경계 검사에서는 [SEC_PATH_OUTSIDE]와 [SEC_SYMLINK_PATH]도 사용한다.
3. 오류 메시지에 비밀이나 불필요한 호스트 경로가 노출되지 않는다.
4. 같은 결정적 위반을 무의미하게 재시도하지 않는다.

안전 장치는 문서에 쓰인 금지가 아니라 실제 공격 fixture를 거부한 증거로 확인한다.

실습 4: 명세가 부족하면 멈춘다

수용 기준이 빠진 작업을 실행한다.

npm run factory -- --task tasks/missing-acceptance.json

교육용 CLI의 최종 상태는 RED, 종료 코드는 1입니다. 작업 파일은 만들어졌지만 acceptance-tests 게이트가 “실행 가능한 인수 테스트가 없습니다”라는 이유로 릴리스 승인을 차단합니다. 2장에서 정의한 작업 상태로 해석하면 ‘검증 증거 부족으로 통합이 차단된 상태’입니다. CLI의 교통신호 상태와 작업 수명주기 상태를 같은 말로 섞지 않습니다.

차단은 처리량을 낮추는 결함처럼 보일 수 있습니다. 하지만 검증할 수 없는 구현을 배포한 뒤 재작업하는 비용을 앞 단계에서 드러낸 것입니다.

실행기의 핵심 판정 순서

게이트는 순서가 있습니다. 현재 교육용 하니스의 실제 순서는 다음과 같습니다.

명세 스키마·경로 검증
  → 시도별 작업 공간
  → 독립 리뷰
  → 변경 파일 구문 검사
  → 지역 구조 검사
  → release 통합
  → 필수 파일·전체 구조·인수 테스트

경로 탈출은 명세 로드와 파일 연산에서 거부합니다. 독립 리뷰는 TODO, 동적 코드 실행, child process, 간접 지시 문자열 같은 제한된 패턴을 검사합니다. 이 예제가 범용 정적 보안 분석이나 OS 샌드박스를 제공한다고 해석하지 않습니다.

한 실행을 사후 재구성한다

터미널 출력을 보지 않은 동료에게 실행 디렉터리만 건넨다. 동료는 다음 양식을 채운다.

작업 목표:
기준 버전:
최종 상태:
변경 파일:
통과/실패 게이트:
정책 위반:
재시도 수:
사람이 결정할 것:

다섯 분 안에 채울 수 없다면 기록을 더 늘리기보다 요약 구조와 이벤트 이름을 다듬는다. 관측의 목적은 데이터를 많이 저장하는 것이 아니라 결정을 빨리 복원하는 것이다.

왜 실패하는가

대시보드부터 만든다

아직 어떤 상태와 실패 이유가 중요한지 모르는 상태에서 UI를 만들면 잘못된 개념이 굳는다. JSON과 명령줄로 한 흐름을 검증한 뒤 반복되는 질문을 화면으로 올린다.

성공 경로만 데모한다

실제 운영 비용은 차단, 타임아웃, 경로 위반, 테스트 불안정에서 발생한다. 최소 공장은 적어도 성공, 명세 차단, 정책 위반, 재시도 가능 오류를 재현해야 한다.

실제 모델로 모든 것을 시험한다

같은 오류가 재현되지 않아 하니스 회귀 테스트가 불안정해진다. 결정론적 어댑터로 제어 흐름을 검증하고, 실제 모델 평가는 별도 평가 세트에서 한다.

작업 공간을 재사용한다

이전 실행의 파일과 캐시가 다음 실행에 섞이면 같은 입력의 결과를 비교할 수 없다. 각 runId는 새 작업 공간과 산출물 디렉터리를 가진다.

운영 판단: 최소 공장을 실제 모델에 연결할 때

다음 조건을 모두 만족한 뒤 실제 코딩 에이전트 어댑터를 추가한다.

• 성공·차단·정책 위반·일시 오류가 결정론적으로 테스트된다.
• 작업 공간 밖의 쓰기가 실행기에서 거부된다.
• 필수 게이트가 하나라도 실패하면 성공으로 표시되지 않는다.
• 실행 산출물만으로 상태를 재구성할 수 있다.
• 비밀이 이벤트와 오류에 기록되지 않는 검사가 있다.
• 같은 작업을 깨끗한 환경에서 반복 실행할 수 있다.

목표 어댑터의 계약은 예를 들어 run({ task, workspace, tools })처럼 설계할 수 있다. 이는 현재 코드에 구현된 API가 아니다. 작업자 의존성 주입과 상태 변환을 구현·계약 테스트한 뒤 사용하며, 모델 고유 설정은 어댑터 내부에 가두고 공장의 작업·게이트·이벤트 의미는 유지한다.

연습문제

1. 최소 공장에서 클라우드 큐보다 먼저 검증해야 할 수직 흐름을 한 문장으로 적어라.
2. events.jsonl만 있고 input.json이 없을 때 재현에 생기는 문제를 설명하라.
3. 테스트 명령이 종료 코드 0이지만 테스트 수가 0일 때 사용할 종료 상태와 이유 코드를 설계하라.
4. 경로 위반 시나리오 외에 안전 장치를 실제로 검증할 실패 주도 테스트 두 개를 추가하라.

체크포인트

• 외부 AI 서비스 없이 전체 공장 테스트가 통과한다.
• 한 작업이 입력, 격리 실행, 경로 검사, 품질 게이트, 요약으로 끝까지 흐른다.
• 성공, 명세 차단, 정책 위반의 산출물을 비교했다.
• 실행 기록만으로 동료가 상태와 다음 행동을 복원했다.

1부에서 우리는 병목의 이동, 에이전트 루프, 균형 지표, 최소 수직 흐름을 만들었다. 2부에서는 공장의 연료인 저장소 지식을 다룬다. 에이전트가 읽을 수 있는 저장소, 실행 가능한 명세, 충돌을 줄이는 작업 그래프, 오래가는 컨텍스트를 설계한다.

↑ 목차로 돌아가기

5장. 저장소를 작업 환경으로 만든다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

새 팀원이 저장소에 합류하면 동료에게 묻는다. 어디서 시작하는지, 어떤 명령이 믿을 만한지, 이 디렉터리를 왜 건드리면 안 되는지, 실패한 테스트가 원래 불안정한지. 에이전트도 같은 정보가 필요하다. 차이는 옆자리 동료에게 물을 수 없고, 실행할 때마다 같은 암묵지를 다시 잃는다는 점이다.

에이전트가 코드를 잘 읽는다는 사실은 저장소를 잘 이해한다는 뜻이 아니다. 파일이 많고 문서가 오래됐으며 규칙이 CI와 사람의 기억에 흩어져 있으면, 더 넓게 읽을수록 서로 충돌하는 문맥을 만난다.

이번 장의 약속

• 저장소의 ‘가독성’을 사람과 에이전트가 함께 쓰는 운영 속성으로 다룬다.
• 루트 안내서와 지역 안내서를 계층적으로 배치한다.
• 신뢰할 명령, 변경 경계, 아키텍처 지도를 실행 가능하게 만든다.
• 오래된 문서를 발견하고 폐기하는 검사를 추가한다.

저장소는 데이터가 아니라 환경이다

전통적인 저장소는 소스 코드와 변경 이력을 보관한다. 에이전트 작업 환경으로 쓰려면 최소한 다섯 질문에 답해야 한다.

1. 방향: 이 제품은 무엇이고 현재 중요한 목표는 무엇인가?
2. 지도: 기능과 책임은 어느 디렉터리·모듈에 있는가?
3. 행동 규칙: 무엇을 읽고, 무엇을 수정하며, 어떤 명령을 실행하는가?
4. 판정 기준: 변경이 맞다는 증거는 무엇인가?
5. 기억: 왜 이렇게 설계했고 최근 어떤 결정이 바뀌었는가?

README 하나에 모든 것을 넣으면 길어서 읽히지 않고 변경 주기가 다른 정보가 섞인다. 반대로 문서를 너무 잘게 쪼개면 탐색 비용이 늘고 어떤 것이 공식인지 모호해진다. 해결책은 짧은 입구와 연결된 깊이다.

AGENTS.md              1~2분 안에 읽는 작업 입구
docs/repository-map.md 책임과 경계 지도
docs/architecture/     오래가는 구조와 결정
specs/                 작업별 제품 의도
scripts/               복잡한 명령의 실행 가능한 이름
policy/                기계가 강제하는 변경·보안 규칙

그림 5-1. 루트 안내서에 모든 내용을 복제하지 않는다. 짧은 공식 입구에서 필요한 깊이로 이동한다.

파일 이름은 도구마다 다를 수 있다. 중요한 것은 공식 입구가 하나이고, 세부 정보가 링크로 연결되며, 규칙이 가능한 한 실행되는 검사로 뒷받침되는 것이다.

루트 안내서에는 행동만 둔다

좋은 루트 AGENTS.md는 백과사전이 아닙니다. 첫 작업을 안전하게 시작하고 더 깊은 문서를 찾게 하는 표지판입니다. 다음은 현장 저장소에 적용할 설계 예시이며 03-labs의 실제 파일 목록을 가장한 화면이 아닙니다.

# Repository work guide

## Purpose
주문 생성·조회·취소를 제공하는 학습용 서비스다.

## Start here
- 제품 용어: `docs/domain-glossary.md`
- 구조 지도: `docs/repository-map.md`
- 활성 명세: `specs/README.md`

## Trusted commands
- 전체 확인: `npm test`
- 구조 검사: `npm run test:architecture`
- 출간 골든 경로: `npm run verify`

## Change boundaries
- `src/orders/` 변경 시 `test/orders/`를 함께 검토한다.
- `factory/policy.json`과 `.github/`는 승인 없이 수정하지 않는다.
- 생성물 `.factory/`를 제품 커밋에 포함하지 않는다.

## Definition of done
관련 명세의 수용 기준과 모든 필수 게이트를 통과하고,
변경 이유·남은 위험·실행 증거를 인계 문서에 남긴다.

모델에게 “항상 최선을 다하라”는 추상 지시보다 npm test처럼 관찰 가능한 행동을 준다. 규칙의 이유를 한 문장 덧붙이면 예외 상황에서 잘못 일반화하는 위험도 줄어든다.

지역 안내서는 가까운 규칙을 덮어쓴다

모노레포나 여러 도메인이 있는 저장소에서는 하위 디렉터리에 지역 안내서를 둔다.

AGENTS.md
packages/
├── payments/
│   └── AGENTS.md
└── analytics/
    └── AGENTS.md

루트 규칙은 전체 기본값이고 지역 규칙은 해당 경로의 추가 제약이다. 충돌 시 더 구체적인 규칙이 우선하되, 보안·승인 같은 전역 금지는 하위 파일이 완화하지 못하게 한다.

지역 안내서에 적합한 정보는 다음과 같다.

• 해당 모듈의 책임과 외부 계약
• 로컬 테스트·생성 명령
• 데이터 마이그레이션 절차
• 수정하면 함께 갱신할 파일
• 모듈 고유의 금지 의존성

회사 역사와 공통 코딩 스타일처럼 전역 정보는 중복하지 않는다. 중복 문서는 한쪽만 갱신되는 순간 상충하는 지시가 된다.

저장소 지도를 코드 구조와 맞춘다

파일 트리를 그대로 나열하는 것은 지도가 아니다. 책임, 데이터 흐름, 변경 이유를 연결한다.

| 경로 | 책임 | 공개 경계 | 대표 검사 |
|---|---|---|---|
| `src/orders/domain/` | 주문 규칙·상태 전이 | 순수 함수 | 단위 검사 |
| `src/orders/api/` | HTTP 입력·출력 | OpenAPI 계약 | 계약 테스트 |
| `src/orders/store/` | 영속화 어댑터 | repository interface | 통합 테스트 |
| `factory/` | 작업 실행·게이트 | task schema | harness tests |

그리고 핵심 의존 방향을 적는다.

api ──> application ──> domain
store ────────────────> domain ports
domain ─X─> api/store/factory

─X─>는 금지 의존성이다. 이 규칙이 중요하다면 문서에서 끝내지 않고 11장에서 구조 테스트로 옮긴다.

신뢰할 명령은 하나의 이름을 가진다

문서에 긴 셸 명령을 복사하면 운영체제와 옵션 차이로 금방 낡는다. 복잡성은 package.json 스크립트나 scripts/ 아래의 버전 관리되는 실행기로 감싼다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 신뢰 명령 설명; 명령: 없음.

{
  "scripts": {
    "test:architecture": "node scripts/test-architecture.mjs",
    "test": "node scripts/test.mjs",
    "verify": "node scripts/verify.mjs"
  }
}

문서에는 npm test만 적고 실제 검사 구성이 바뀌면 스크립트 내부를 갱신한다. 에이전트, 개발자, CI가 같은 진입점을 사용해야 “로컬에서는 됐다”는 차이를 줄일 수 있다.

명령은 다음 속성을 가져야 한다.

• 저장소 루트에서 실행 가능하다.
• 성공은 종료 코드 0, 실패는 0이 아닌 값으로 표현한다.
• 실패 메시지에 원인, 대상, 다음 확인 위치가 있다.
• 대화형 입력을 요구하지 않는다.
• 가능한 한 같은 입력에 같은 결과를 낸다.
• 생성 파일과 네트워크 사용을 문서화한다.

코드가 설명하는 것과 문서가 설명하는 것

코드에서 바로 확인할 수 있는 상세 구현을 문서에 복제하지 않는다. 문서는 코드만 읽어서는 알기 어려운 의도와 경계를 담당한다.

좋은 문서는 코드를 요약하지 않고 다음 결정을 줄인다.

실습: 저장소 입구를 10분 테스트한다

예제 저장소를 처음 보는 동료나 새 세션의 에이전트에게 다음 과제를 준다.

“주문 총액 계산 규칙을 바꾸려면 어디를 읽고,
 어떤 파일을 수정하며, 어떤 검사를 실행해야 하는지 찾아라.
 코드는 바꾸지 말고 근거 경로를 적어라.”

10분 안에 다음 답을 찾는지 본다.

• 공식 제품 명세
• 도메인 코드와 테스트 경로
• 금지된 변경 경계
• 빠른 검사와 전체 검사 명령
• 관련 아키텍처 결정

찾지 못한 항목을 프롬프트에 추가하지 말고 저장소 입구를 고친다. 한 세션만 아는 정보보다 다음 사람과 다음 에이전트도 읽을 수 있는 정보가 더 큰 자산이다.

문서 신선도를 검사한다

문서는 존재하는 것보다 맞는 것이 중요하다. 다음 검사를 자동화한다.

링크와 경로

AGENTS.md와 저장소 지도에 적힌 로컬 경로가 실제로 존재하는지 검사한다. 이름이 바뀌면 CI에서 즉시 실패해야 한다.

명령

문서의 ‘신뢰할 명령’을 깨끗한 환경에서 실행한다. 최소한 --help나 빠른 검사 경로가 동작하는지 확인한다.

소유자와 검토일

가격이나 제품 기능처럼 빨리 낡는 문서에는 소유자와 다음 검토일을 둔다. 오래가는 아키텍처 원리는 변경 이벤트 기반으로 검토한다. 모든 문서에 임의의 만료일을 붙여 알람 소음을 만들지는 않는다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 문서 신선도 설명; 명령: 없음.

owner: platform-devex
last_verified: 2026-07-17
verify_on:
  - package-script-change
  - directory-move

모순 탐지

같은 명령이나 금지 규칙이 여러 파일에 반복되면 검색 검사로 경고한다. 해결은 문구를 맞추는 것이 아니라 공식 정의 하나를 두고 링크하는 것이다.

저장소를 위한 최소 지식 예산

에이전트에게 저장소 전체를 매번 읽히는 것은 느리고 불필요한 정보가 많다. 입구 문서는 세 층으로 공개한다.

L0 작업 계약: 지금 해야 할 목표·명세·경계
L1 작업 안내: 공통 명령·지도·완료 정의
L2 필요시 참조: 상세 결정·운영 절차·과거 기록

기본 문맥은 L0와 짧은 L1이다. 에이전트가 특정 모듈을 건드릴 때 해당 지역 안내서와 관련 L2를 검색한다. ‘모든 것을 먼저 주기’와 ‘아무것도 주지 않고 알아서 찾게 하기’ 사이의 균형이다.

왜 실패하는가

지시 파일이 너무 길다

스타일, 역사, 모든 도메인 규칙을 한 파일에 넣으면 중요한 금지가 묻힌다. 작업 시작에 필요한 행동만 두고 세부 문서로 연결한다.

프롬프트와 CI 규칙이 다르다

에이전트 지시는 npm test를 말하지만 CI는 다른 숨은 명령을 실행하면 피드백이 늦어집니다. 사람·에이전트·CI의 공식 진입점을 통합합니다.

낡은 문서를 더 신뢰한다

자신 있게 쓰인 오래된 문서는 문서가 없는 것보다 위험하다. 경로·명령 검사를 자동화하고, 확인되지 않은 설명에는 상태를 표시한다.

모든 예외를 문서로 해결한다

반복되는 금지 의존성과 경로 제약은 사람이 읽는 문서가 아니라 검사로 승격한다. 문서는 이유와 해결 방향을 설명한다.

운영 판단: 문서가 준비되었다는 기준

• 처음 온 개발자가 도움 없이 빌드와 전체 검사를 실행한다.
• 작업 계약에서 관련 명세와 지역 안내서까지 경로가 이어진다.
• 아키텍처 지도에 책임·공개 경계·대표 검사가 있다.
• 금지 규칙 중 반복 가능한 항목은 자동 검사로 연결된다.
• 문서의 경로와 신뢰 명령이 CI에서 검증된다.
• 가장 중요한 규칙을 찾는 데 긴 문서 검색이 필요하지 않다.

연습문제

1. 현재 저장소의 루트 README에서 작업 입구에 필요한 내용과 제품 소개 내용을 분리하라.
2. 한 모듈의 책임·공개 경계·금지 의존성·대표 테스트를 네 줄로 적어라.
3. 여러 문서에 중복된 명령 하나를 공식 스크립트로 통합하라.
4. 새 팀원에게 10분 탐색 테스트를 실행하고 막힌 지점을 저장소 개선 이슈로 바꿔라.

체크포인트

• 2분 안에 읽을 수 있는 루트 작업 안내서가 있다.
• 저장소 지도에서 책임과 의존 방향을 찾을 수 있다.
• 사람·에이전트·CI가 같은 검사 명령을 사용한다.
• 문서의 경로·명령·중요 규칙이 자동으로 검증된다.

다음 장에서는 ‘무엇을 만들 것인가’를 실행 가능한 명세로 바꾼다. 좋은 저장소 지도가 있어도 도착 상태가 모호하면 에이전트는 정확한 방향으로 움직일 수 없다.

↑ 목차로 돌아가기

6장. 요구를 실행 가능한 명세로 바꾼다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

“주문 목록에 총액을 보여 주세요. 기존 방식대로요.” 사람은 화면을 보고 대략 뜻을 짐작한다. 에이전트는 선택해야 한다. 세금과 배송비를 포함하는가? 환불된 항목은 빼는가? 통화 반올림은 어디서 하는가? 값이 없으면 0인가, 오류인가? 질문에 답이 없는데도 구현이 시작되면 추측이 제품 규칙이 된다.

명세 주도 개발에서 명세는 길고 완벽한 문서가 아니다. 구현 전에 불확실한 결정을 드러내고, 구현 뒤에는 결과를 판정할 수 있게 하는 공동 계약이다.

이번 장의 약속

• 요구, 설계, 작업, 테스트의 역할을 분리한다.
• 자연어 규칙을 예시·결정표·불변 조건으로 정밀하게 만든다.
• 명세의 수용 기준을 자동 테스트와 추적한다.
• 모호함이 남았을 때 안전하게 차단하고 질문한다.

명세가 답해야 할 여섯 질문

작은 변경 명세도 다음 질문에 답한다.

1. 왜 지금 이 변화가 필요한가?
2. 누가 어떤 상황에서 사용하며 어떤 결과를 얻는가?
3. 무엇이 범위 안과 밖인가?
4. 어떤 규칙과 예외가 적용되는가?
5. 무엇으로 완료를 판정하는가?
6. 성능·보안·호환성 같은 제약은 무엇인가?

구현 방법을 지나치게 고정하지 않는다. 제품 의도와 반드시 지켜야 할 제약을 명확히 하되, 내부 함수명과 파일 구조는 설계 문서나 작업 계획에서 다룬다.

요구, 명세, 계획, 테스트를 섞지 않는다

요구: 사용자가 얻을 가치와 문제
명세: 관찰 가능한 동작과 제약
설계: 책임·경계·데이터 흐름의 선택
계획: 구현 순서와 작업 소유권
테스트: 명세를 실행해 얻는 증거

그림 6-1. 요구→명세→설계→계획→테스트의 역할을 분리하고, AC 식별자로 증거를 다시 명세에 역추적한다.

테스트가 명세의 중요한 부분을 실행할 수 있지만 테스트 코드 자체가 유일한 명세가 되면 비개발자가 의미를 확인하기 어렵다. 반대로 자연어만 있고 테스트와 연결되지 않으면 시간이 지나며 구현과 갈라진다. 짧은 명세와 자동 검사를 양방향으로 연결한다.

작지만 판정 가능한 명세 템플릿

# 주문 조회의 총액

## 문제와 결과
고객 지원 담당자가 주문 상세에서
결제 기준 총액을 바로 확인한다.

## 범위
- 포함: 주문 조회 API 응답의 `total` 필드
- 제외: 목록 화면 표시, 다중 통화 환산,
  과거 데이터 마이그레이션

## 용어
- 품목 소계: 각 품목의 단가 × 확정 수량의 합
- 총액: 품목 소계 - 주문 할인 + 배송비 + 세금

## 규칙
1. 금액은 통화의 최소 단위인 정수로 전달한다.
2. 취소된 품목은 품목 소계에서 제외한다.
3. 전액 환불 여부는 원래 주문 총액을 바꾸지 않는다.
4. 계산에 필요한 필드가 없으면 0으로 추정하지 않는다.
   대신 데이터 오류를 반환한다.

## 수용 예시
- 품목 10,000원×2, 할인 3,000원, 배송비 2,500원, 세금 0원 → 19,500원
- 모든 품목 취소, 배송비 취소 → 0원
- 통화 코드 누락 → `ORDER_MONEY_INVALID`

## 비기능 제약
- 기존 응답 필드는 변경하지 않는다.
- 주문 100개 조회의 상위 95% 응답 시간이
  기준선보다 10% 넘게 악화되지 않는다.

## 미결정
- 혼합 통화 주문은 현재 제품에서 생성 가능한가?
  — 제품 책임자 확인 필요

## 증거
- `test/orders/total.test.js`
- `test/contracts/order-response.test.js`

숫자는 예시다. 실제 책 실습에서는 예제 애플리케이션의 기준값을 사용한다. 중요한 것은 성공 예뿐 아니라 예외와 잘못된 입력을 함께 명시하는 것이다.

예시는 추상 규칙의 빈틈을 드러낸다

“정확한 총액을 반환한다”는 문장은 검증할 수 없다. 구체적인 예시를 만들면 결정하지 않은 부분이 드러난다.

물음표가 제품 결정 목록이다. 구현자가 합리적이라고 느끼는 값을 고르는 대신 명세 승인자에게 돌려보낸다.

예시는 다음 범주를 포함한다.

• 가장 흔한 정상 경로
• 경계값: 0, 최대, 최소 단위, 빈 목록
• 상태 전이: 생성, 확정, 취소, 환불
• 잘못된 입력과 기대 오류
• 기존 동작과의 호환
• 권한과 데이터 노출

결정표로 규칙 조합을 다룬다

조건이 세 개만 되어도 자연어 문단은 조합을 놓치기 쉽다.

-는 결과에 영향을 주지 않는 조건이다. 표의 각 행을 테스트 사례와 연결하면 빠진 조합과 중복 규칙을 찾기 쉽다.

불변 조건은 생성 방법과 무관한 울타리다

예시가 특정 입력을 다룬다면 불변 조건은 넓은 입력 공간에서 항상 지켜야 할 성질이다.

총액은 안전한 정수 범위를 벗어나지 않는다.
취소되지 않은 품목을 추가하면,
다른 조건이 같을 때 소계는 감소하지 않는다.
응답의 통화 코드는 총액 계산에 사용한 통화와 같다.
권한 없는 사용자는 총액을 포함한 주문을 조회할 수 없다.

불변 조건은 속성 기반 테스트, 구조 검사, 보안 테스트의 원료가 된다. 모든 것을 자동화할 수 없어도 리뷰 체크리스트에 명시하면 ‘좋아 보임’보다 강한 판정이 된다.

모호함을 등급으로 다룬다

모든 미결정이 작업을 막아야 하는 것은 아니다.

등급 A와 B가 비어 있으면 BLOCKED다. C와 D는 저장소 규칙 안에서 선택할 수 있지만, 나중에 중요한 근거가 될 결정은 인계 문서에 남긴다.

명세 자체도 버전과 상태를 가진다

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 명세 버전 설명; 명령: 없음.

id: SPEC-ORDER-007
status: approved
owner: order-product
version: 3
approved_at: 2026-07-17
supersedes: SPEC-ORDER-007@2

상태는 최소한 draft, approved, superseded를 구분한다. 에이전트는 기본적으로 승인된 버전만 구현한다. 실행 시작 때 버전과 내용 해시를 input.json에 저장한다. 실행 중 명세가 바뀌면 조용히 새 내용을 섞지 않고 현재 실행을 취소하거나 새 작업으로 전환한다.

명세에서 테스트로 추적한다

수용 기준에 안정적인 식별자를 붙인다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 수용 기준 설명; 명령: 없음.

- AC-01: 정상 주문은 정수형 `total`을 반환한다.
- AC-02: 취소 품목은 총액에서 제외한다.
- AC-03: 통화 누락은 `ORDER_MONEY_INVALID`를 반환한다.

테스트 이름이나 메타데이터에 ID를 연결한다.

설계 스케치(실행용 아님) — 인수 테스트 이름에 수용 기준 ID를 연결하는 모양만 보여 주며 arrange, act, assert 구현은 의도적으로 생략했다.

test("AC-02 canceled items are excluded from total", () => {
  // arrange, act, assert
});

CI는 승인된 필수 기준이 최소 하나의 실행 증거와 연결되는지 확인할 수 있다. 연결 수가 곧 품질은 아니지만, 구현됐다는 주장에 어떤 증거가 있는지 빠르게 찾게 한다.

반대 방향도 필요하다. 테스트가 더 이상 어떤 명세도 대표하지 않는다면 삭제해도 되는 회귀 방어인지, 오래된 동작을 굳힌 것인지 검토한다.

실습: 모호한 요구를 차단 가능한 명세로 바꾼다

다음 요구로 시작한다.

주문 조회에 총액을 추가한다. 기존 클라이언트가 깨지면 안 된다.

1단계: 관찰 가능한 결과

응답의 필드 이름, 타입, 단위, 존재 조건을 적는다.

2단계: 공식과 예외

품목, 할인, 배송비, 세금, 취소, 환불이 총액에 미치는 영향을 결정표로 만든다.

3단계: 호환성

기존 응답에 선택 필드를 추가하는지, 항상 존재하는 필드인지, 구버전 클라이언트가 미지 필드를 무시하는지 증거를 찾는다.

4단계: 수용 기준

정상 2개, 경계 2개, 오류 2개, 권한 1개를 AC-xx로 적는다.

5단계: 차단 질문

제품 의미에 영향을 주지만 답이 없는 항목을 open_questions에 넣는다. A/B 등급 질문이 남은 명세는 approved로 바꿀 수 없다.

6단계: 사전 검사

예제 공장의 명세 검사를 실행한다.

npm run check:specs

현재 교육용 check:specs가 실제로 확인하는 범위는 JSON 파싱, schemaVersion, 안전한 run/task ID, 중복 ID, 1~5의 시도 한도, 존재하는 의존성, 순환 의존성, 허용된 write/copy-template 연산, 작업 공간 안의 출력·템플릿·필수 파일 경로입니다. 상태, 소유자, AC, 미결정 등급은 이 장의 현장 확장 템플릿이며 현재 스크립트가 검사한다고 주장하지 않습니다.

연습으로 status/owner/acceptance/openQuestions 스키마를 추가하려면 먼저 실패 fixture와 기대 메시지를 작성합니다. 단순히 필드를 읽지 않고 A/B 미결정이 있는 승인 명세를 거부하는 테스트까지 있어야 합니다.

비기능 요구를 ‘빠르게’라고 쓰지 않는다

“빠르고 안전해야 한다”는 판정 기준이 아니다. 기준선, 관측 지점, 허용 변화, 실패 행동을 적는다.

성능: 고정된 데이터셋과 로컬 벤치마크에서 주문 100개 조회 p95가
      기준 커밋 대비 10% 넘게 악화되면 경고, 20% 넘으면 실패한다.

보안: 응답에는 저장된 결제 토큰·내부 원가가 포함되지 않는다.
      금지 필드 검사를 계약 테스트에서 실행한다.

복원력: 총액 계산 실패가 주문 목록 전체를
        부분 성공처럼 반환하지 않는다.
        정의된 오류 계약을 따른다.

작은 성능 변화는 환경 잡음일 수 있으므로 반복 횟수와 측정 환경을 함께 기록한다. 보편적 임계치라고 주장하지 않는다.

왜 실패하는가

명세가 구현 계획이 된다

파일명과 함수 호출 순서를 미리 고정하면 에이전트가 더 나은 내부 설계를 선택하지 못하고 제품 책임자가 검토하기도 어렵다. 외부 동작과 반드시 지킬 구조 제약만 명세에 둔다.

예시가 행복 경로뿐이다

모델은 빠진 예외를 합리적으로 채우려 한다. 0, 빈 값, 권한, 상태 전이, 호환성 예시를 의도적으로 추가한다.

테스트가 통과하면 명세도 맞다고 본다

테스트가 잘못된 기대를 구현할 수 있다. 독립 리뷰에서 테스트가 각 수용 기준의 의미를 올바르게 대표하는지 확인한다.

작업 중 명세를 조용히 고친다

구현자가 명세와 코드를 함께 바꾸면 판정 기준을 자신에게 맞출 수 있다. 제품 의미 변화는 별도 승인과 버전 증가를 거친다.

운영 판단: 구현을 시작해도 되는가

다음 조건이 충족되면 명세를 approved로 바꾼다.

• 문제와 사용자 결과가 한 문단으로 설명된다.
• 범위 안과 밖이 구분된다.
• 핵심 용어, 공식, 상태 전이가 정의된다.
• 정상·경계·오류·권한 예시가 있다.
• A/B 등급 미결정이 없다.
• 비기능 요구가 관측 가능한 기준으로 쓰였다.
• 수용 기준 ID와 예상 증거 위치가 있다.
• 제품 또는 도메인 소유자가 승인했다.

연습문제

1. “검색을 더 빠르게 한다”를 측정 환경과 허용 변화가 있는 비기능 기준으로 바꿔라.
2. 주문 할인 규칙에 대한 결정표를 만들고 빠진 조합을 두 개 찾으라.
3. 팀의 기존 테스트 하나를 수용 기준과 연결하고, 테스트가 명세 의미를 충분히 대표하는지 비판하라.
4. 에이전트가 선택해도 되는 C등급 결정과 사람 승인이 필요한 A등급 결정을 각각 세 개 적어라.

체크포인트

• 주문 총액 명세에 범위, 용어, 규칙, 예시, 비기능 기준이 있다.
• 수용 기준마다 안정적인 ID와 예상 증거가 있다.
• A/B 등급 미결정이 있으면 공장이 시작을 거부한다.
• 실행 입력에 명세 버전과 내용 해시가 보존된다.

다음 장에서는 승인된 명세를 한 에이전트에게 통째로 던지지 않고, 검증 가능한 작업 그래프로 나눈다.

↑ 목차로 돌아가기

7장. 작업을 그래프로 쪼갠다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

“주문 총액 기능을 구현하라”는 작업을 세 에이전트에게 병렬로 보냈다. 한 에이전트는 도메인 계산을 만들었고, 한 에이전트는 API 필드를 추가했으며, 다른 에이전트는 테스트를 작성했다. 모두 자기 작업은 끝났다고 보고했다. 통합하자 API가 다른 함수명을 호출했고 테스트는 세 번째 계산 규칙을 기대했다. 병렬로 일했지만 공통 계약과 의존 순서가 없었다.

작업 분해의 목적은 에이전트를 바쁘게 만드는 것이 아니다. 각 변경이 작은 증거를 만들고, 서로의 가정을 명시하며, 안전하게 합쳐질 수 있게 하는 것이다.

이번 장의 약속

• 기능을 파일 목록이 아닌 검증 가능한 결과로 나눈다.
• 작업 의존성을 방향성 비순환 그래프로 표현한다.
• 충돌 가능성과 결합 비용을 보고 병렬 실행을 선택한다.
• 준비, 완료, 차단 상태를 기계가 판정하게 한다.

좋은 작업의 여섯 속성

에이전트에 보낼 작업은 다음을 가진다.

1. 하나의 관찰 가능한 결과: 완료 뒤 무엇이 달라지는가?
2. 작은 변경 경계: 어느 모듈과 경로를 소유하는가?
3. 명시적 입력: 명세 버전과 선행 산출물은 무엇인가?
4. 독립 판정: 어떤 게이트로 이 작업만 검증하는가?
5. 제한된 불확실성: 사람의 제품 판단이 남아 있지 않은가?
6. 인계 가능한 상태: 실패해도 시도와 다음 행동을 남기는가?

작업 크기의 절대 기준은 없다. 한 파일보다 작아도 제품 의미가 불완전할 수 있고 열 파일을 바꿔도 하나의 원자적 마이그레이션일 수 있다. 리뷰어가 변경의 목적과 증거를 한 번에 이해하고, 실패 시 폐기하거나 되돌릴 수 있는 범위가 실용적인 기준이다.

수평 층보다 얇은 수직 조각

다음 분해는 역할별로 편하지만 각 작업이 독립 가치를 증명하기 어렵다.

A: 모든 도메인 모델 작성
B: 모든 API 작성
C: 모든 테스트 작성

가능하면 작은 기능 흐름으로 나눈다.

A: 단일 주문의 총액 규칙 + 단위 증거
B: 주문 조회 응답 계약에 total 추가 + 계약 증거 (A 의존)
C: 취소 품목 예외 + 회귀 증거 (A 의존)
D: 목록 성능 게이트 + 기준 측정 (B, C 의존)

각 작업은 제품 규칙의 일부를 끝까지 닫고, 다음 작업이 사용할 계약을 낸다. 단, 공통 스키마나 마이그레이션처럼 실제 의존성이 있는 기반 작업을 억지로 중복하지 않는다.

작업 계약

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 현장용 작업 봉투 설명; 명령: 없음.

{
  "id": "ORDER-12",
  "title": "주문 조회 응답에 total을 추가한다",
  "spec": { "id": "SPEC-ORDER-007", "version": 3 },
  "outcome": "GET /orders/:id 응답이 AC-01~03을 만족한다",
  "dependsOn": ["ORDER-11"],
  "inputs": ["artifacts/ORDER-11/domain-contract.json"],
  "allowedPaths": ["src/orders/api/", "test/contracts/"],
  "forbiddenPaths": ["factory/", ".github/"],
  "requiredGates": ["contract", "architecture", "secrets"],
  "risk": "medium",
  "maxAttempts": 3
}

outcome은 “코드를 작성한다”가 아니라 외부에서 확인할 결과다. 선행 작업 ID만 쓰지 않고 소비할 산출물을 명시하면 결합점이 보인다.

의존 그래프

작업은 노드, 의존성은 방향 간선이다.

ORDER-10 명세 검증
   └──> ORDER-11 도메인 총액
          ├──> ORDER-12 API 계약 ──┐
          └──> ORDER-13 취소 예외 ─┼──> ORDER-15 통합 시나리오
ORDER-14 성능 기준선 ───────────────┘

그림 7-1. ORDER-12와 ORDER-13은 공통 선행 계약 뒤 병렬 후보가 되며, ORDER-15는 필요한 증거를 모두 기다린다. 이 그림은 설계 원리를 설명하는 예이며 실습 JSON의 실제 작업명은 아래에서 따로 확인한다.

그래프는 순환하면 안 된다. A가 B를 기다리고 B가 A를 기다리면 어떤 작업도 준비되지 않는다. 순환은 대개 작업 경계 또는 공개 계약이 불명확하다는 신호다. 공통 계약을 앞선 작은 작업으로 분리하거나 두 작업을 하나의 원자 작업으로 합친다.

준비 상태는 느낌이 아니라 조건이다

작업이 READY가 되려면 다음을 모두 만족한다.

승인된 명세 버전이 존재한다.
필수 선행 작업이 성공했다.
선행 산출물의 해시가 일치한다.
허용 경로와 필수 게이트가 정의됐다.
위험 수준에 필요한 승인이 있다.
동일한 소유 경계에 실행 중인 충돌 작업이 없다.

대기 이유를 코드로 기록한다.

WAITING_DEPENDENCY
WAITING_SPEC_APPROVAL
WAITING_RISK_APPROVAL
WAITING_OWNERSHIP

모두 pending으로 표시하면 병목을 알 수 없다.

병렬성은 독립성에서 나온다

두 작업을 병렬로 실행할 수 있는지 세 층에서 검사한다.

데이터 의존

B가 A의 생성 스키마나 결정을 사용하면 순차다. 인터페이스를 먼저 확정해 두 작업이 같은 계약을 읽을 수 있다면 병렬화할 수 있다.

변경 집합 충돌

허용 경로가 겹치거나 공통 설정·잠금 파일을 바꾸면 충돌 가능성이 크다. 예상 변경 집합과 실제 변경 집합을 모두 기록해 분해 정확도를 개선한다.

의미 충돌

파일이 달라도 같은 제품 규칙을 서로 다르게 구현할 수 있다. 도메인 계산과 UI 표시가 각자 반올림 규칙을 선택하는 경우다. 공통 명세와 계약 테스트가 의미 충돌을 줄인다.

간단한 충돌 행렬을 만든다.

‘낮음’은 0이 아니다. 실제 충돌 데이터를 기록해 다음 계획의 추정에 반영한다.

병렬화 이득을 계산하는 경험칙

병렬 실행의 기대 이득을 다음처럼 생각할 수 있다.

순이득 = 줄어든 대기 시간
       - 격리/시작 비용
       - 충돌 확률 × 충돌 해결 비용
       - 동시 리뷰와 관측의 추가 비용

정확한 예측 공식이 아니라 누락하기 쉬운 비용을 드러내는 틀이다. 3분짜리 작업 두 개를 컨테이너로 각각 준비하는 데 2분이 든다면 병렬화가 이득이 아닐 수 있다. 2시간짜리 독립 테스트 생성 작업은 충분한 가치가 있다.

에이전트가 계획하고 하니스가 검증한다

모델은 요구를 작업 후보로 나누는 데 유용하지만 자신의 계획을 스스로 승인하게 하지 않습니다. 운영용 계획 검증기의 목표 범위는 다음과 같습니다.

• ID 중복과 순환 의존성
• 존재하지 않는 명세·게이트·산출물 참조
• 지나치게 넓거나 금지된 허용 경로
• 선행 결과 없이 소비되는 산출물
• 완료 조건 없는 작업
• 고위험 작업의 승인 누락

사람은 제품 경계, 소유권, 의미 충돌, 위험 수준을 검토한다.

현재 교육용 loadSpec이 구현한 범위는 ID·시도 한도·작업 연산·안전한 경로·존재하는 의존성·순환 방지입니다. 넓은 권한, 고위험 승인, 산출물 의미 계약은 개념 설명과 확장 과제이며 현재 검사기가 이미 판정한다고 주장하지 않습니다.

실습: 설계 DAG를 실제 캡스톤과 비교한다

1단계: 완료 결과부터 뒤로 간다

최종 결과는 “주문 조회 API가 승인된 총액 규칙과 호환성 기준을 만족한다”다. 필요한 증거를 적는다.

도메인 규칙 단위 테스트
API 계약 테스트
취소/오류 회귀 테스트
구조 검사
성능 비교
독립 리뷰

2단계: 증거를 만드는 작업을 만든다

각 작업이 증거 하나 이상을 완성하도록 나눈다. ‘테스트만 나중에’라는 별도 꼬리를 만들지 않는다.

3단계: 소비 계약을 적는다

API 작업이 도메인 작업에서 필요한 것은 코드 전체가 아니라 공개 함수와 금액 타입이다. 이를 domain-contract.json 같은 산출물로 표현한다.

4단계: 실제 JSON 검사

npm run check:tasks

이 명령은 tasks/의 JSON 세 개를 각각 로드해 스키마, ID, 시도, 연산, 출력 경로, 존재하는 의존성과 순환을 검사합니다. 현재 구현은 작업 사이의 예상 경로 겹침을 경고하지 않습니다. 겹침 검사는 specs/conflict.json의 실제 통합 충돌 fixture에서 별도로 확인합니다.

5단계: 준비된 작업만 보기

npm run queue -- --status ready

명시하지 않으면 이 명령은 specs/capstone.json을 읽습니다. 실제 기대 출력은 다음과 같습니다.

명세: specs/capstone.json
상태: ready
작업 2개
- domain-model
- reader-docs

교육용 queue CLI는 실행 중 상태를 지속적으로 추적하는 운영 큐가 아니라, 아직 아무 작업도 완료되지 않은 시작 시점에 dependsOn이 빈 작업을 보여 주는 읽기 도구입니다. 다음 작업의 동적 해제는 npm run demo의 실제 배치 이벤트에서 확인합니다.

실습 캡스톤의 실제 DAG는 다음과 같습니다.

domain-model ─→ repository-adapter ─→ order-service ─→ order-demo
reader-docs  (독립)

order-service는 domain-model과 repository-adapter, order-demo는 order-service와 repository-adapter를 기다립니다. ORDER-10~15 예시는 이 실제 JSON을 가장한 화면이 아니라 더 복잡한 현장 설계를 연습하기 위한 모델입니다.

동적 재계획

작업 중 예상과 다른 공개 계약 변경이 필요할 수 있다. 에이전트가 후속 작업 파일을 몰래 고치게 하지 않는다.

1. 현재 작업을 BLOCKED로 끝낸다.
2. 발견한 사실과 필요한 계약 변경을 인계 문서에 남긴다.
3. 계획 변경 제안을 별도 산출물로 만든다.
4. 영향받는 하위 그래프를 계산한다.
5. 승인 뒤 작업 버전을 올리고 영향 작업을 다시 준비한다.

이미 실행 중인 하위 작업의 입력 해시가 바뀌면 결과를 자동 통합하지 않는다. 취소하거나 새 명세와의 호환을 별도 검증한다.

왜 실패하는가

작업을 파일 단위로만 나눈다

에이전트끼리 파일 충돌은 줄지만 제품 규칙의 통합 책임이 마지막에 몰린다. 가능한 한 관찰 가능한 얇은 기능과 증거로 나눈다.

작업을 지나치게 잘게 나눈다

한 줄 변경마다 큐·작업 공간·리뷰 비용이 생기면 조정 비용이 구현보다 커진다. 같은 계약과 경계를 공유하고 함께 판정되는 변경은 묶는다.

병렬 수를 목표로 삼는다

대기 중인 에이전트가 보여도 의존 작업을 억지로 시작하지 않는다. 동시성은 독립 작업의 결과이지 공장의 성과 지표가 아니다.

계획 파일을 실행 중에 직접 덮어쓴다

어떤 그래프 버전에서 결과가 나왔는지 알 수 없다. 계획 변경은 버전과 승인 이벤트를 가진다.

운영 판단: 합칠까 나눌까

다음 질문에 ‘예’가 많으면 작업을 합친다.

• 둘이 같은 제품 결정을 공유하는가?
• 하나만 완료하면 저장소가 유효하지 않은 중간 상태인가?
• 항상 같은 파일과 리뷰어를 요구하는가?
• 독립 게이트를 만들기 어려운가?
• 조정 비용이 예상 구현 시간과 비슷한가?

다음 질문에 ‘예’가 많으면 나눈다.

• 서로 다른 모듈 경계와 테스트가 있는가?
• 한 결과를 다른 작업이 명시적 계약으로 소비하는가?
• 실패·되돌리기 범위를 줄일 수 있는가?
• 서로 다른 위험 승인이나 전문 리뷰가 필요한가?
• 실제 대기 시간을 줄일 만큼 작업이 긴가?

연습문제

1. “검색 기능 구현”을 네 개 이하의 검증 가능한 수직 작업으로 나눠라.
2. 순환 의존 A→B→C→A에서 공통 계약을 추출하는 방법과 작업을 합치는 방법을 비교하라.
3. 파일 경로가 겹치지 않지만 의미 충돌이 가능한 작업 두 개의 예를 만들라.
4. 계획 변경 뒤 실행 중인 하위 작업을 자동 통합하면 안 되는 이유를 입력 해시로 설명하라.

체크포인트

• 주문 총액 기능이 증거를 만드는 작업 그래프로 표현됐다.
• 모든 작업에 결과, 입력, 경계, 게이트, 위험, 예산이 있다.
• 준비 상태와 대기 이유를 기계가 판정한다.
• 병렬 실행 후보의 데이터·파일·의미 충돌을 검토했다.

다음 장에서는 각 작업에 필요한 문맥을 정확히 공급하고, 긴 실행에서 중요한 결정만 남기는 기억 구조를 만든다.

↑ 목차로 돌아가기

8장. 컨텍스트와 기억을 설계한다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

긴 작업을 맡은 에이전트에게 저장소의 모든 문서, 과거 이슈, 채팅, 로그를 한꺼번에 주었다. 필요한 정보는 분명 그 안에 있었다. 하지만 오래된 설계 문서가 현재 명세와 충돌했고, 수천 줄 로그 속에서 첫 실패 원인이 묻혔다. 정보 부족이 아니라 관련성·우선순위·신선도 설계의 부재가 문제였다.

컨텍스트는 많이 넣는 창고가 아니다. 현재 결정을 내리는 데 필요한 증거를 적절한 순간에 보여 주는 작업 화면이다. 기억은 대화 전문이 아니라 다음 실행이 이어받아야 할 상태다.

이번 장의 약속

• 고정 지시, 작업 문맥, 검색 문맥, 실행 상태를 구분한다.
• 필요한 정보를 점진적으로 공개하는 컨텍스트 패킷을 만든다.
• 출처·버전·신선도로 충돌하는 정보를 판정한다.
• 긴 작업을 다른 에이전트가 이어받는 인계 문서를 설계한다.

네 종류의 컨텍스트

1. 고정 운영 규칙

저장소 입구, 도구 권한, 금지 행동, 완료 정의처럼 여러 작업에 공통인 정보다. 짧고 안정적이어야 한다.

2. 작업 계약

목표, 명세 버전, 허용 경로, 필수 게이트, 예산, 선행 산출물이다. 이번 실행의 공식 입력이다.

3. 필요시 검색하는 지식

관련 모듈 코드, 아키텍처 결정, API 문서, 과거 유사 변경이다. 처음부터 모두 넣지 않고 현재 행동에 필요한 범위만 가져온다.

4. 실행 중 상태

읽은 파일, 적용한 변경, 테스트 결과, 실패 가설, 남은 작업, 예산이다. 실행이 길어질수록 원문 대화보다 구조화된 상태로 압축한다.

이 네 종류를 한 프롬프트 문자열로만 관리하면 무엇이 공식 규칙이고 모델이 만든 요약인지 구분하기 어렵다. 각 조각에 출처와 역할을 붙인다.

그림 8-1. 컨텍스트 패킷은 네 종류의 정보를 구분하고, 검증된 결정만 작업 기억에서 장기 기억으로 옮긴다.

컨텍스트 패킷

한 행동 주기에 전달할 정보를 패킷으로 생각한다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 컨텍스트 패킷 설명; 명령: 없음.

{
  "task": { "id": "ORDER-12", "goal": "..." },
  "authority": {
    "spec": "SPEC-ORDER-007@3",
    "policy": "policy@sha256:..."
  },
  "scope": {
    "allowedPaths": ["src/orders/api/", "test/contracts/"],
    "requiredGates": ["contract", "architecture"]
  },
  "workingSet": [
    {
      "path": "src/orders/api/get-order.js",
      "hash": "...",
      "reason": "target"
    },
    {
      "path": "artifacts/ORDER-11/domain-contract.json",
      "hash": "...",
      "reason": "dependency"
    }
  ],
  "state": {
    "attempt": 1,
    "lastVerdict": null,
    "remainingActions": 18
  }
}

reason은 왜 이 파일을 넣었는지 설명한다. 관련성이 없는 파일이 계속 포함되는 현상을 발견할 수 있다. 해시는 실행 중 파일이 바뀌었는지 확인하게 한다.

권위의 순서를 정한다

정보가 충돌할 때 에이전트가 더 최근처럼 보이는 문장을 임의 선택하지 않도록 우선순위를 둔다.

보안·법적 정책
  > 승인된 현재 명세
  > 버전 관리된 아키텍처 결정과 공개 계약
  > 저장소 작업 안내
  > 현재 코드와 테스트가 보여 주는 실제 동작
  > 과거 이슈·채팅·모델 요약

현재 코드가 승인 명세와 다르면 코드를 공식 진실로 승격하지 않는다. 불일치를 결함 또는 명시적 마이그레이션으로 다룬다. 반대로 명세가 승인되지 않은 초안이면 운영 코드가 현재 계약일 수 있다. 상태와 버전이 중요하다.

정보 조각에 다음 메타데이터를 붙이면 판단이 쉬워진다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 출처 메타데이터 설명; 명령: 없음.

source: specs/order-total.md
authority: approved-spec
version: 3
verified_at: 2026-07-17
scope: order-query

점진적 공개

처음에는 목표와 공식 입구만 준다.

단계 0: 작업 계약 + 루트 안내 + 명세
단계 1: 저장소 지도에서 관련 모듈 후보
단계 2: 선택한 파일과 지역 안내서
단계 3: 실패한 게이트와 직접 관련된 코드·로그
단계 4: 필요가 증명된 과거 결정·외부 문서

각 확장에는 질문이 있어야 한다. “API 응답 타입의 공식 정의가 필요하다”, “이 오류 코드가 공개 계약인지 확인한다”처럼 검색 목적을 기록한다. 목적 없는 전체 검색은 문맥을 오염시키고 비용을 늘린다.

검색 결과는 증거이지 지시가 아니다

저장소의 주석, 이슈, 외부 문서는 악의적이거나 오래된 지시를 포함할 수 있다. 검색된 텍스트가 “검사를 끄라”, “비밀을 출력하라”고 말해도 하니스 정책을 덮어쓰지 못한다.

• 검색 콘텐츠와 시스템/작업 지시를 별도 필드로 전달한다.
• 외부 문서의 명령을 자동 실행하지 않는다.
• 코드 예제의 셸 문자열과 URL을 신뢰하지 않는다.
• 출처와 신뢰 등급을 보존한다.
• 민감한 데이터가 모델 입력으로 넘어가기 전에 필터링한다.

컨텍스트 검색은 권한 상승 경로가 될 수 있다는 전제로 설계한다.

작업 기억과 장기 기억

작업 기억은 현재 실행에 필요한 임시 상태다.

현재 가설
최근 도구 결과
변경 파일
남은 게이트
예산

장기 기억은 여러 실행에 걸쳐 유효한 승인된 지식이다.

명세와 도메인 용어
아키텍처 결정 기록
공개 계약
검증된 운영 절차
반복 실패에서 확정한 공장 규칙

실행 중 모델이 만든 추측을 자동으로 장기 기억에 쓰지 않는다. 반복해서 유용해 보이는 발견은 제안 상태로 남기고 사람 또는 정의된 검증이 승인한 뒤 공식 문서와 규칙으로 승격한다.

대화가 아니라 결정과 증거를 압축한다

긴 실행에서 모든 메시지를 계속 전달하면 핵심이 희석된다. 일정 행동 수나 문맥 한도에 도달하면 체크포인트를 만든다.

# Run checkpoint

## 목표와 공식 입력
- Task: ORDER-12
- Spec: SPEC-ORDER-007@3 (hash ...)

## 확인한 사실
- API 응답 타입은 `src/orders/api/schema.js`에서 정의한다. (hash ...)
- 도메인 계약 `ORDER-11`은 정수 최소 단위를 반환한다. (hash ...)

## 적용한 변경
- `get-order.js`: total 매핑 추가
- `order-response.test.js`: AC-01, AC-03 추가

## 검사
- contract: AC-01 통과, AC-03 실패 (`ORDER_MONEY_INVALID` 불일치)

## 폐기한 가설
- null을 0으로 변환: 명세 규칙 4와 충돌해 폐기

## 다음 행동
1. 기존 오류 매퍼에서 공개 오류 코드를 확인한다.
2. 계약 테스트를 다시 실행한다.

## 남은 예산
- actions: 7/18
- time: 41s/120s

이 체크포인트만으로 새 에이전트가 이어받을 수 있어야 한다. “모델이 생각하기에” 같은 표현보다 경로, 해시, 테스트 ID, 관찰된 결과를 쓴다.

실습: 문맥 절반으로 같은 작업 수행하기

1단계: 전체 주입 경로

예제 저장소의 모든 Markdown과 주문 코드를 작업 문맥으로 구성하고 크기, 읽은 파일, 첫 게이트까지 걸린 시간을 기록한다.

2단계: 점진적 공개 경로

작업 계약, 루트 안내, 승인 명세로 시작한다. 저장소 지도에서 주문 API와 선행 계약만 추가한다.

3단계: 결과 비교

다음을 비교한다.

• 전달된 파일·바이트 수
• 실제 행동에 인용된 파일 수
• 오래되거나 충돌한 정보 수
• 첫 유효 도구 행동까지 시간
• 필수 게이트 결과

목표는 무조건 가장 작은 문맥이 아니다. 같은 품질을 유지하면서 불필요한 정보와 충돌을 줄이는 것이다.

4단계: 중간에 인계한다

인수인계 fixture를 실행해 첫 작업자가 체크포인트를 남기고 두 번째 작업자가 이어받게 합니다.

npm run demo:handoff

두 번째 시도가 이전 handoff.md와 구조화된 체크포인트를 읽고 성공하는지 확인합니다. 이전 대화 전문이 필요하다면 인계에 결정적 사실이 빠졌습니다. 교육용 구현은 같은 프로세스에서 재개하므로 프로세스 재시작 내구성까지 제공한다고 해석하지 않습니다.

신선도와 무효화

캐시된 컨텍스트는 다음 이벤트에서 무효화한다.

• 명세 버전 또는 해시 변경
• 기준 커밋 변경
• 관련 경로의 파일 해시 변경
• 선행 작업 산출물 교체
• 정책 또는 도구 버전 변경
• 검증 유효 기간 만료

무효화되었다고 모든 것을 버릴 필요는 없다. 어떤 근거가 바뀌었는지 표시하고 영향을 받는 결정을 다시 확인한다.

왜 실패하는가

저장소 전체를 기본 문맥으로 넣는다

비용뿐 아니라 충돌과 오래된 정보의 표면을 늘린다. 공식 입구에서 작업 관련 자료로 확장한다.

모델 요약을 공식 사실로 저장한다

요약은 누락과 해석을 포함한다. 출처 경로와 해시가 있는 확인된 사실, 승인된 결정만 장기 기억으로 승격한다.

실패 로그 전체를 반복 전달한다

첫 원인, 오류 분류, 관련 줄, 재현 명령을 구조화한다. 원문 로그는 산출물로 보존하고 필요할 때 범위를 좁혀 읽는다.

새 에이전트가 처음부터 다시 조사한다

인계가 목표와 다음 행동만 있고 확인한 사실·폐기한 가설·증거 해시가 없으면 같은 탐색을 반복한다.

운영 판단: 무엇을 기억할까

다음 질문에 모두 ‘예’인 정보만 장기 기억 후보로 삼는다.

• 둘 이상의 향후 작업에서 다시 필요할 가능성이 큰가?
• 출처와 현재 버전을 확인할 수 있는가?
• 개인·비밀 정보를 포함하지 않는가?
• 폐기 또는 갱신할 소유자와 경로가 있는가?
• 자연어 팁보다 명세·결정·검사로 표현하는 편이 맞는가?

그렇지 않으면 실행 산출물로만 보존하고 기본 문맥에서 제외한다.

연습문제

1. 현재 에이전트 프롬프트를 고정 규칙, 작업 계약, 검색 지식, 실행 상태로 분류하라.
2. 충돌하는 README, 코드, 승인 명세가 있을 때 권위 순서와 차단 조건을 적어라.
3. 실패한 긴 작업의 대화 없이 이어받을 수 있는 체크포인트를 작성하라.
4. 외부 문서 검색을 통한 간접 지시 공격을 막는 제어를 입력, 도구, 출력 단계에 하나씩 추가하라.

체크포인트

• 작업마다 출처·버전·이유가 있는 컨텍스트 패킷을 만든다.
• 관련 정보는 단계적으로 확장하고 검색 목적을 기록한다.
• 모델 요약과 승인된 장기 지식을 구분한다.
• 새 실행이 체크포인트와 인계 문서만으로 작업을 이어받는다.

2부에서 저장소는 에이전트가 읽을 수 있는 작업 환경이 되었고, 요구는 판정 가능한 명세와 작업 그래프로 변했으며, 필요한 문맥과 기억이 구분됐다. 3부에서는 이 작업들을 실제로 격리하고 병렬 실행하며, 기계식 게이트와 독립 리뷰로 안전하게 통합한다.

↑ 목차로 돌아가기

9장. 격리 작업 공간

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

두 에이전트가 같은 저장소에서 동시에 일했다. 하나는 의존성을 올렸고 다른 하나는 테스트를 실행했다. 두 번째 실행은 자신이 바꾸지 않은 잠금 파일과 캐시를 읽었고, 간헐적으로 성공했다. 첫 번째 작업이 실패해 되돌렸지만 생성 파일 일부는 남았다. 어느 결과가 어떤 입력에서 나왔는지 아무도 확신할 수 없었다.

격리는 컨테이너라는 제품을 쓰는 일이 아니다. 한 실행의 입력·변경·권한·부작용을 다른 실행과 분리하고, 결과의 출처를 설명할 수 있게 하는 속성이다.

이번 장의 약속

• 실행별 격리의 대상과 위협을 정의한다.
• 복사본, Git worktree, 컨테이너, 원격 샌드박스를 상황에 맞게 선택한다.
• 경로 탈출, 임의 명령, 비밀 노출을 실행기에서 막는다.
• 작업 공간의 생성·임대·보존·정리를 수명 주기로 관리한다.

무엇을 무엇으로부터 격리하는가

격리 설계 전에 자산과 위협을 적는다.

Git 브랜치는 변경 이력을 분리하지만 같은 작업 디렉터리의 생성 파일과 프로세스를 격리하지 않는다. 컨테이너는 프로세스와 파일시스템 경계를 강화하지만 잘못 마운트한 호스트 경로나 강한 자격 증명은 여전히 위험하다. 격리 수단의 이름보다 위협별 방어를 확인한다.

네 가지 작업 공간 선택지

디렉터리 복사

가장 이해하기 쉽고 Git이 없어도 동작한다. 작은 실습과 결정론적 테스트에 적합하다. 대형 저장소에서는 느리고 저장 공간을 많이 쓰며, 파일 메타데이터와 무시 규칙을 세심하게 다뤄야 한다.

Git worktree

같은 저장소 객체를 공유하면서 다른 커밋과 작업 디렉터리를 만든다. 로컬 개발과 여러 변경의 병렬 작업에 효율적이다. 같은 브랜치를 여러 worktree에서 체크아웃할 수 없는 규칙, 공용 Git 메타데이터, 하위 모듈·LFS·훅을 이해해야 한다.

컨테이너

의존성과 프로세스를 이미지로 고정하고 파일·사용자·네트워크를 제한할 수 있다. CI와 팀 재현성이 좋다. 이미지 빌드, 캐시, 커널 공유, 마운트·권한 설정이라는 운영 비용이 있다.

원격 일회성 샌드박스

호스트와 물리적으로 더 분리하고 탄력적으로 병렬 실행할 수 있다. 시작 지연, 데이터 이동, 비용, 지역·규제, 서비스 의존성을 고려한다.

깨끗한 기준선에서 시작한다

작업 공간 생성기는 다음 순서를 지킨다.

1. 작업 계약과 기준 커밋을 고정한다.
2. 기준 저장소에 추적되지 않은 사용자 변경이 있는지 확인한다.
3. runId에 전용 디렉터리와 브랜치/복사본을 만든다.
4. 허용된 의존성 캐시만 읽기 전용 또는 전용 네임스페이스로 연결한다.
5. 정책과 도구 버전을 입력 산출물에 기록한다.
6. 시작 상태의 파일 목록 또는 Git 상태가 깨끗한지 확인한다.

사용자의 더러운 작업 트리를 자동으로 정리하거나 초기화하지 않는다. 새 기준 커밋을 요구하거나 추적 파일만 복사해 별도 공간을 만든다. 하니스 편의를 위해 사람의 미커밋 작업을 지우는 것은 허용되지 않는다.

경로는 문자열 접두사가 아니다

허용 루트가 /work/run/src라고 해서 다음 검사로 충분하지 않다.

위험한 반례(복사 금지) — 문자열 접두사만 검사하면 형제 경로·상위 경로·심볼릭 링크 탈출을 허용할 수 있다.

if (requestedPath.startsWith(allowedRoot)) { /* allow */ }

/work/run/src-evil, ../, 심볼릭 링크를 이용한 탈출을 놓칠 수 있다. 경로를 정규화하고 실제 경로를 해석한 뒤 상대 관계를 확인한다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 운영용 경로 방어 설명; 명령: 없음. 실제 로컬 구현: 03-labs/src/path-safety.mjs.

import path from "node:path";
import fs from "node:fs/promises";

export async function assertInside(root, requested) {
  const realRoot = await fs.realpath(root);
  const candidate = path.resolve(realRoot, requested);
  const parent = await fs.realpath(path.dirname(candidate));
  const realCandidate = path.join(parent, path.basename(candidate));
  const relative = path.relative(realRoot, realCandidate);

  if (relative === "" || (!relative.startsWith("..") && !path.isAbsolute(relative))) {
    return realCandidate;
  }
  throw new Error(`[SEC_PATH_OUTSIDE] 요청 경로가 허용 루트 밖입니다: ${requested}`);
}

새 파일은 자신이 아직 존재하지 않아 realpath할 수 있으므로 실제 부모를 확인한다. 쓰기 직전에 심볼릭 링크가 바뀌는 경쟁 조건까지 위협에 포함하면 파일 디스크립터 기반 API나 더 강한 샌드박스가 필요하다. 작은 경로 검사 하나가 운영체제 격리를 대체한다고 생각하지 않는다.

셸 문자열 대신 프로그램과 인자를 분리한다

작업 ID나 파일명을 명령 문자열에 합치면 입력이 셸 문법으로 해석될 수 있다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 프로세스 호출 설명; 명령: 없음.

// 위험: task.id가 셸 구문으로 해석될 수 있다.
exec(`npm test -- ${task.id}`);

// 기본: 셸 없이 실행 파일과 인자를 분리한다.
spawn("npm", ["test", "--", task.id], {
  cwd: workspace,
  shell: false,
  stdio: "pipe"
});

그다음 실행 가능한 프로그램과 하위 명령을 허용 목록으로 제한한다. shell: false만으로 node -e <임의 코드>나 위험한 프로그램 실행이 안전해지는 것은 아니다.

최소 권한의 세 방향

파일

기본은 작업 공간 읽기, allowedPaths 쓰기다. 정책, CI, 비밀, 상위 디렉터리, 다른 실행 산출물은 읽기/쓰기를 별도로 제한한다.

네트워크

테스트와 빌드가 네트워크 없이 동작하도록 만드는 것이 가장 강한 기본값이다. 필요하면 목적지·메서드·용도를 좁히고 외부 전송을 기록한다. 패키지 설치는 잠금 파일과 승인된 레지스트리를 사용한다.

자격 증명

모든 작업에 공용 장기 토큰을 넣지 않는다. 작업에 필요한 최소 범위, 짧은 수명, 특정 환경을 가진 자격 증명을 행동 직전에 제공한다. 로그와 모델 문맥에는 원문을 넣지 않는다.

작업 공간 임대와 수명 주기

작업 공간은 다음 상태를 가진다.

CREATING → READY → LEASED → SEALED → ARCHIVED → DELETED
              │       │
              └─> QUARANTINED

그림 9-1. 격리는 디렉터리 생성으로 끝나지 않는다. 임대 소유권과 봉인, 증거 보존, 격리, 삭제까지 관리한다. 교육용 예제는 디렉터리 스냅샷과 실행별 폴더를 구현하며 이 전체 운영 상태 기계를 구현했다고 주장하지 않는다.

• LEASED: 하나의 실행만 쓸 수 있다. 소유 실행과 만료 시각을 기록한다.
• SEALED: 실행이 끝나 더 이상 변경할 수 없다. diff와 게이트를 계산한다.
• QUARANTINED: 보안 위반·비정상 종료로 조사 전 자동 재사용하지 않는다.
• ARCHIVED: 필요한 산출물만 별도 보존했다.
• DELETED: 임시 작업 공간을 제거했다.

정리기는 완료 상태만 믿지 않는다. 프로세스 종료, 열린 임대, 산출물 복사와 해시 확인 뒤 삭제한다. 실패 작업은 디버깅에 필요하지만 무기한 보존하면 비용과 민감 데이터 위험이 커진다. 위험 등급별 보존 기간을 둔다.

실습 1: 같은 기준에서 두 공간 만들기

예제 공장의 캡스톤을 실행합니다. 첫 배치의 domain-model과 reader-docs는 같은 기준 릴리스에서 서로 다른 작업 공간을 사용합니다.

npm run demo

.factory/runs/order-capstone/workspaces/ 아래에서 두 작업의 .workspace.json을 비교합니다. 기준 해시는 같고 작업 ID와 디렉터리는 달라야 합니다. 실습 결과를 보존하려면 원본 파일을 바꾸지 말고 복사본에서 첫 공간의 파일을 수정한 뒤 두 번째 공간의 해시가 변하지 않는지 확인합니다.

확인

같은 기준 입력
서로 다른 쓰기 경로
서로 다른 이벤트·산출물 경로
한 공간의 변경이 다른 공간에 보이지 않음

실습 2: 경로 탈출 공격을 실패시킨다

npm run test:security -- --case path-traversal

검사는 적어도 다음 입력을 다룬다.

../outside.txt
../../factory/policy.json
src/../../outside.txt
workspace-link/secret.txt  # 외부를 가리키는 심볼릭 링크

기대 결과는 입력 종류에 따라 [SEC_PATH_TRAVERSAL], [SEC_PATH_ABSOLUTE], [SEC_PATH_OUTSIDE], [SEC_SYMLINK_PATH] 가운데 하나이며 외부 파일의 생성·변경이 없어야 한다. 이 이름은 03-labs/src/path-safety.mjs와 보안 회귀 검사의 실제 오류 코드다. 오류 메시지에 호스트의 민감한 전체 경로를 불필요하게 노출하지 않는다.

실습 3: 충돌을 격리하고 통합에서 드러낸다

같은 기준 파일을 다르게 고치는 작업 두 개를 별도 공간에서 실행한다. 두 실행 모두 로컬 게이트는 통과할 수 있다. 격리는 충돌을 없애지 않고 각 작업을 오염 없이 완료한 뒤 통합 단계에서 명시적으로 드러내게 한다.

npm run demo:conflict

실제 핵심 출력은 다음과 같습니다.

[배치 1] alpha-change, beta-change
  ✓ alpha-change: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합
  ✗ beta-change: 통합 충돌, 재시도 예약

[배치 2] beta-change
  ✓ beta-change: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

GREEN ✓ — 병렬 변경 충돌과 결정론적 재시도

두 작업은 src/shared.mjs를 서로 다른 내용으로 바꿉니다. alpha-change가 먼저 통합되면 beta-change의 기준 해시가 달라져 통합 충돌이 발생하고, 새 시도 작업 공간에서 최신 릴리스를 기준으로 재실행합니다. 이 fixture는 충돌과 재시도를 재현하지만 일반적인 3-way merge나 의미 충돌 해결기를 제공하지 않습니다.

캐시는 속도와 재현성 사이의 계약이다

의존성 캐시와 빌드 캐시는 유용하지만 숨은 입력이 될 수 있다.

• 캐시 키에 운영체제, 런타임, 잠금 파일, 도구 버전을 포함한다.
• 작업이 캐시 내용을 수정하지 못하도록 읽기 전용 또는 실행별 쓰기 층을 둔다.
• 캐시 히트 여부를 이벤트로 남긴다.
• 중요한 회귀 검사는 주기적으로 빈 캐시에서도 실행한다.
• 캐시된 생성물이 제품 산출물로 통합될 때 출처를 확인한다.

왜 실패하는가

브랜치만 만들면 격리됐다고 본다

같은 작업 디렉터리, 캐시, 실행 프로세스, 환경 변수를 공유하면 부작용이 섞인다. 위협별 경계를 확인한다.

호스트 홈 디렉터리를 통째로 마운트한다

편리하지만 SSH 키, 클라우드 자격 증명, 다른 저장소가 노출된다. 필요한 파일만 읽기 전용으로 제공하고 작업용 자격 증명을 별도로 쓴다.

실패 공간을 즉시 삭제한다

원인 증거가 사라진다. 산출물을 봉인하고 민감 정보 검사를 거친 뒤 정책 기간 동안 보존한다.

정리 실패를 무시한다

고아 프로세스와 작업 공간이 자원 고갈과 데이터 잔존을 만든다. 임대 만료, 고아 탐지, 사용량 한도를 관측한다.

운영 판단: 어느 수준까지 격리할까

다음 위험이 하나라도 높으면 파일 복사나 worktree를 넘어 프로세스·네트워크 격리를 강화한다.

• 신뢰할 수 없는 생성 코드를 실행한다.
• 외부 입력이 코드나 명령에 영향을 준다.
• 비밀·개인정보·운영 시스템에 접근한다.
• 여러 사용자나 팀의 작업을 같은 호스트에서 실행한다.
• 공급망 설치 스크립트를 실행한다.
• 실패 영향이 저장소 한 개를 넘는다.

격리 수준을 높여도 승인, 최소 권한, 결과 검증은 남는다.

연습문제

1. Git 브랜치가 분리하지만 컨테이너가 추가로 분리하는 자원을 세 개 적어라.
2. startsWith 경로 검사의 우회 입력을 만들고 안전한 판정 절차를 설명하라.
3. 팀의 작업을 로컬 worktree, 컨테이너, 원격 샌드박스로 나누는 위험 기준을 작성하라.
4. 실패 작업 공간의 증거 보존과 개인정보 삭제 요구가 충돌할 때 보존 정책을 설계하라.

체크포인트

• 실행마다 고정된 기준, 전용 쓰기 공간, 전용 산출물이 있다.
• 경로 탈출과 셸 명령 주입을 자동 테스트로 거부한다.
• 비밀·네트워크·파일 권한이 작업 위험에 맞게 제한된다.
• 작업 공간 임대, 봉인, 격리, 보존, 정리가 관측된다.

다음 장에서는 격리된 작업을 그래프와 실제 용량에 맞춰 스케줄하고, 병렬성이 처리량을 해치기 전에 역압을 거는 오케스트레이터를 만든다.

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10장. 병렬 오케스트레이션

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

에이전트 수를 2개에서 20개로 늘렸더니 완료 속도가 느려졌다. 준비되지 않은 작업이 시작됐고, CI는 긴 대기열이 되었으며, 리뷰어는 동시에 도착한 변경을 감당하지 못했다. 일부 작업은 같은 실패를 반복했다. 실행 용량은 늘었지만 검증과 통합의 용량, 작업 간 의존성, 사람의 주의는 그대로였다.

오케스트레이터의 역할은 최대한 많이 시작하는 것이 아니다. 준비된 작업을 적절한 실행자에게 보내고, 전체 공정이 감당할 만큼만 진행시키며, 실패와 취소를 일관된 상태로 관리하는 것이다.

이번 장의 약속

• 작업 DAG와 용량을 함께 고려하는 스케줄러를 설계한다.
• 감독자·작업자·리뷰어 역할을 분리한다.
• 역압, 공정성, 취소, 재시도를 상태 기계로 다룬다.
• 병렬성의 이득을 실측하고 적정 동시성을 찾는다.

오케스트레이터의 다섯 책임

1. 준비 판정: 의존성, 명세, 승인, 소유권이 충족된 작업만 선택한다.
2. 배치: 위험, 도구, 작업 공간, 예상 비용에 맞는 실행자에 할당한다.
3. 수명 주기: 시작, 심박, 중단, 재시도, 완료 상태를 관리한다.
4. 역압: 검증·리뷰·통합 대기열이 넘치기 전에 새 시작을 줄인다.
5. 기록: 왜 그 작업이 그 시각에 실행됐고 어떤 정책 결정이 있었는지 남긴다.

모델이 작업 계획을 제안할 수 있지만 큐 상태와 권한을 직접 바꾸게 하지 않는다. 제어면의 상태 전이는 결정론적 코드와 정책이 소유한다.

작업과 실행의 상태를 분리한다

하나의 작업은 여러 실행을 가질 수 있다.

Task ORDER-12
  run-1 FAILED (TOOL_TRANSIENT)
  run-2 BLOCKED (SPEC_CHANGED)
  run-3 SUCCEEDED

작업 상태 예시:

DRAFT → READY → RUNNING → VERIFYING → REVIEWING → INTEGRATING → DONE
            │        │          │           │
            ├─> BLOCKED         ├─> CHANGES_REQUESTED
            └─> CANCELED        └─> FAILED

실행이 실패해도 작업은 재시도 정책에 따라 READY로 돌아갈 수 있다. 반대로 작업이 취소되면 실행을 종료하고 결과를 자동 통합하지 않는다.

준비 큐는 DAG의 현재 절단면이다

모든 미완료 작업을 큐에 넣지 않는다. 현재 시점에 모든 선행 조건을 만족한 노드만 준비 큐에 들어간다.

의사코드 — 원본: 이 장의 현장 스케줄러 설명; 명령: 없음.

function readyTasks(graph, state) {
  return graph.tasks.filter((task) =>
    state[task.id] === "PENDING" &&
    task.dependsOn.every((id) => state[id] === "DONE") &&
    approvalsSatisfied(task) &&
    ownershipAvailable(task)
  );
}

실제 구현은 명세 해시, 선행 산출물, 위험 승인까지 확인한다. 상태 갱신과 작업 배치는 원자적으로 처리해 두 스케줄러가 같은 작업을 가져가지 않게 한다. 작은 로컬 공장에서는 단일 프로세스 큐로 시작하고, 분산 제어면이 필요해질 때 임대와 멱등성을 강화한다.

감독자, 작업자, 리뷰어

감독자

작업 그래프와 정책을 읽고 배치·중단·승인을 조정한다. 제품 코드를 직접 고치지 않는다.

작업자

한 작업 계약과 격리 공간 안에서 변경과 자기 검사를 수행한다. 다른 작업 상태나 전역 정책을 바꾸지 않는다.

리뷰어

명세, diff, 게이트 증거를 독립적으로 평가한다. 작업자의 자기 설명을 참고하되 그대로 신뢰하지 않는다. 가능하면 작업자의 긴 대화와 숨은 가설보다 공식 입력과 결과 증거를 먼저 본다.

역할을 꼭 서로 다른 모델이 맡을 필요는 없다. 중요한 것은 신뢰 경계와 입력을 분리하는 것이다. 같은 모델을 새 실행에서 리뷰어로 사용해도 작업자의 자기합리화 문맥을 물려주지 않으면 가치가 있다. 고위험 변경에는 사람 전문 리뷰가 남는다.

용량은 단계마다 다르다

실행 슬롯: 8
통합 테스트 슬롯: 2
보안 스캔 슬롯: 1
사람 리뷰 슬롯: 3
통합 슬롯: 1

작업자 8개가 계속 결과를 내면 검증과 리뷰 큐가 쌓인다. 단계별 WIP 한도를 둔다.

RUNNING 최대 4
VERIFYING 최대 2
REVIEWING 최대 3
INTEGRATING 최대 1

그림 10-1. 실행 슬롯이 비어 있어도 검증·리뷰·통합이 포화되면 시작을 멈춘다. 이 WIP 제어는 운영 설계 목표이며 교육용 로컬 하니스가 단계별 용량 제한을 모두 구현했다는 뜻은 아니다.

후단이 한도에 도달하면 새 작업을 시작하지 않는다. 실행자가 놀더라도 전체 리드 타임과 재작업을 줄이는 편이 낫다.

역압 신호

다음 중 하나가 임계치를 넘으면 동시성을 줄이거나 시작을 멈춘다.

• 검증·리뷰 대기 시간
• 준비 완료 변경의 수와 총 diff 크기
• 통합 충돌률
• CI 상위 90% 지연
• 사람 리뷰 시간과 미처리 개수
• 같은 실패 코드의 연속 발생
• 비용/시간 예산 소진 속도

임계치는 기준선을 보고 정한다. 예를 들어 리뷰 대기열이 3개라는 숫자보다 리뷰어 수와 평균 diff 크기가 함께 중요하다.

공정성과 우선순위

단순 FIFO는 오래된 큰 작업 하나가 작은 긴급 수정을 막거나, 반대로 작은 작업이 계속 들어와 큰 작업이 굶을 수 있다. 우선순위에 다음을 고려한다.

• 제품/장애 긴급도
• 기다린 시간(aging)
• 선행 작업을 많이 해제하는 정도
• 예상 실행·검증 비용
• 위험 승인 가능 여부
• 소유 경계의 현재 충돌

우선순위 수식을 복잡하게 만들기 전에 정책을 사람이 설명할 수 있어야 한다. 긴급 플래그에는 소유자, 만료 시각, 사유를 요구해 모든 작업이 긴급해지는 현상을 막는다.

재시도는 새 실행이다

운영 시스템에서는 재시도 attempt마다 추적 가능한 실행 정체성과 새 작업 공간을 둡니다. 같은 작업 공간을 재사용하면 첫 시도의 부작용이 섞입니다.

taskId: ORDER-12
attempt: 2
runId: run-ORDER-12-002
parentRunId: run-ORDER-12-001
retryReason: TOOL_TRANSIENT

재시도 전 결정:

1. 오류가 재시도 가능한가?
2. 입력 명세와 기준 커밋이 그대로인가?
3. 첫 실행의 부분 외부 효과가 있는가?
4. 새 작업 공간이 필요한가?
5. 백오프와 최대 시도가 얼마인가?

제품 결함, 정책 위반, 명세 누락은 같은 입력으로 자동 재시도하지 않는다. 일시적인 인프라 오류만 제한적으로 재시도한다.

교육용 하니스는 공장 전체에 하나의 runId를 쓰고 작업별 attempt와 전용 작업 공간으로 시도를 구분합니다. 아래 parentRunId 모델과 외부 효과 확인은 운영 확장 설계이며 현재 예제의 산출물이라고 오해하지 않습니다.

취소와 늦게 도착한 결과

명세가 바뀌거나 상위 작업이 취소되면 실행에 취소 신호를 보낸다. 도구가 즉시 멈추지 않아 결과가 늦게 도착할 수 있다. 제어면은 다음을 확인한다.

• 실행 임대가 아직 유효한가?
• 작업 세대(generation)와 입력 해시가 현재와 같은가?
• 작업 상태가 결과를 받을 수 있는가?

취소된 세대의 성공 결과는 자동 통합하지 않고 STALE_RESULT로 보존한다. 유용한 변경이라면 새 입력에서 다시 검증한다.

현재 로컬 예제는 취소 신호, 임대 만료, STALE_RESULT를 구현하지 않습니다. 이 절은 실제 에이전트와 분산 작업자를 연결하기 전에 추가할 제어 계약입니다.

실패 폭발을 막는 회로 차단기

같은 도구나 명세 문제로 여러 작업이 실패할 때 개별 재시도가 폭풍을 만든다.

최근 5분 동안 TOOL_REGISTRY_UNAVAILABLE 5회
→ 해당 도구를 사용하는 새 작업 일시 중단
→ 한 개의 탐침 실행만 허용
→ 회복 확인 후 점진적으로 재개

명세 템플릿 오류가 공통 원인이면 관련 작업군 전체를 차단하고 사람에게 하나의 사건으로 알린다.

회로 차단기도 현재 예제의 구현 기능이 아니라 현장 확장 항목입니다. 캡스톤은 DAG, 동시 worker limit, 충돌 재시도까지만 실행으로 검증합니다.

실습: 동시성 1, 2, 4를 비교한다

같은 캡스톤 DAG를 worker 동시성 1, 2, 4로 세 번 실행합니다. 첫 배치의 domain-model과 reader-docs만 실제 독립 후보이며 나머지는 의존 순서로 실행됩니다. 세 명령은 모두 고정 run ID order-capstone과 --clean을 사용하므로 다음 실행이 이전 실행 폴더를 지웁니다. 따라서 아래처럼 한 번 실행할 때마다 trace를 읽고 관찰표에 기록한 뒤 다음 동시성으로 넘어갑니다.

npm run demo:parallel -- --concurrency 1
npm run report -- --latest --trace
# 아래 관찰표를 기록한 뒤 다음 두 줄을 실행한다.
npm run demo:parallel -- --concurrency 2
npm run report -- --latest --trace
# 다시 기록한 뒤 마지막 두 줄을 실행한다.
npm run demo:parallel -- --concurrency 4
npm run report -- --latest --trace

터미널 요약만으로 실제 동시 작업 수를 판정하지 않습니다. 매 실행 직후 .factory/runs/order-capstone/events.jsonl 또는 위 trace에서 agent.invoked 순서를 읽고 직접 잰 wall time을 함께 기록합니다. 원본 근거 파일 세 벌을 보존하려면 다음 실행 전에 실행 폴더를 별도 위치에 복사합니다.

전체 완료 시간
domain-model과 reader-docs의 agent.invoked 위치
두 번째 agent.invoked 전에 review.completed가 있었는지
전체 배치 수
작업/시도/재시도 수
wall time(환경과 함께 기록)

동시성 1에서는 reader-docs agent.invoked가 domain-model review.completed 뒤에 옵니다. 동시성 2와 4에서는 두 agent.invoked가 먼저 기록됩니다. 이는 호출 순서의 증거이지 두 작업의 겹친 실행 시간을 직접 측정한 active-worker 메트릭은 아닙니다. 현재 fixture는 제한된 검증 슬롯, 사람 리뷰 대기, 충돌률 메트릭을 모델링하지 않습니다. 따라서 이 세 실행의 시간 차이를 현장 확장성 수치로 사용하지 않습니다. demo:conflict에서 파일 충돌 비용을 별도로 관찰하고, 실제 팀에서는 단계별 WIP와 리뷰 대기를 추가로 계측합니다.

실습: 작업자 인계의 최소 단면을 확인한다

npm run demo:worker-loss

이 명령은 demo:handoff의 별칭입니다. 첫 attempt가 명시적으로 체크포인트를 반환하고 두 번째 attempt가 이어받습니다.

attempt 1 workspace created
checkpoint saved
task returned to pending
attempt 2 workspace created
resumedFromHandoff=true
factory GREEN

현재 fixture는 심박 손실, 프로세스 사망, 임대 만료, 늦은 결과를 실제로 만들지 않습니다. 그런 운영 복구를 구현할 때 위 개념 절의 leaseId, 만료 시각, 작업 세대, STALE_RESULT 테스트를 추가해야 합니다.

여러 에이전트가 항상 낫지 않은 이유

에이전트를 추가하면 서로 다른 관점과 병렬 탐색을 얻을 수 있다. 동시에 조정 문맥, 중복 작업, 의견 충돌, 통합 비용이 늘어난다. 다음에는 단일 작업자가 적합하다.

• 작업이 작고 순차적이다.
• 하나의 모듈과 일관된 문맥이 중요하다.
• 자동 판정이 강하고 탐색 공간이 좁다.

다음에는 여러 역할이 가치가 있다.

• 독립적인 작업 조각이 실제로 존재한다.
• 구현과 공격적 리뷰를 분리해야 한다.
• 여러 설계 후보를 제한된 예산 안에서 비교한다.
• 긴 작업에서 전문 도구·도메인이 뚜렷이 나뉜다.

에이전트 수가 아니라 작업 구조와 검증 용량에서 시작한다.

왜 실패하는가

빈 실행 슬롯을 낭비로 본다

후단이 포화인데 새 작업을 시작하면 전체 대기와 재작업이 증가한다. 단계별 WIP를 최적화한다.

모든 실패를 작업자에게 돌린다

공통 도구·정책·명세 오류는 제어면 사건이다. 실패 코드를 집계해 작업군을 차단한다.

리뷰어가 작업자의 결론만 읽는다

같은 잘못된 가정을 이어받는다. 승인 명세, diff, 독립 게이트 결과를 기준으로 평가한다.

취소를 프로세스 종료로만 본다

늦게 도착한 결과와 부분 외부 효과가 남는다. 세대, 입력 해시, 임대 유효성을 판정한다.

운영 판단: 동시성을 늘릴 조건

• 준비 큐에 실제 독립 작업이 지속적으로 존재한다.
• 검증·리뷰·통합의 상위 90% 대기가 안정적이다.
• 충돌률과 재작업률이 허용 범위 안이다.
• 실행별 격리와 임대 만료가 검증됐다.
• 공통 실패 회로 차단기가 동작한다.
• 사람의 개입 시간이 동시성 증가와 함께 폭증하지 않는다.

한 단계씩 늘리고 같은 업무군에서 다시 측정한다.

연습문제

1. 실행 슬롯 10, 테스트 슬롯 2, 리뷰어 1명인 공장의 WIP 한도를 설계하라.
2. 일시 오류와 결정적 오류를 각각 세 개 분류하고 재시도 정책을 적어라.
3. 명세 변경 뒤 늦게 도착한 성공 결과를 통합하지 않는 판정 필드를 설계하라.
4. 팀의 작업 하나가 단일 에이전트와 다중 역할 중 어느 쪽에 맞는지 조정 비용을 포함해 논증하라.

체크포인트

• DAG에서 현재 준비된 작업만 큐에 들어간다.
• 단계별 용량과 WIP 한도가 있으며 후단 포화가 새 시작을 줄인다.
• 재시도는 새 실행·새 임대·명시적 부모 관계를 가진다.
• 취소·작업자 손실·공통 실패를 결정론적으로 복구한다.

다음 장에서는 각 변경을 빠르고 설명 가능한 품질 게이트에 통과시킨다. 좋은 오케스트레이션도 잘못된 완료 판정을 빠르게 반복하면 소용없다.

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11장. 기계식 품질 게이트

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

에이전트가 “테스트가 모두 통과했다”고 보고했다. 실제로는 새 테스트 파일의 구문 오류 때문에 테스트 러너가 해당 디렉터리를 발견하지 못했고 실행된 테스트 수는 0이었다. 다른 변경은 기능 테스트를 통과했지만 도메인 모듈이 데이터베이스 드라이버에 직접 의존해 아키텍처 경계를 무너뜨렸다.

품질 게이트는 명령 목록이 아니다. 특정 위험을 대표하는 검사, 신뢰할 수 있는 판정, 실패를 고칠 수 있는 피드백, 우회 방지의 묶음이다.

이번 장의 약속

• 위험을 기능·계약·구조·보안·운영 게이트에 연결한다.
• 빠른 검사에서 넓은 검사로 피드백 순서를 설계한다.
• 아키텍처 규칙을 실행 가능한 구조 테스트로 만든다.
• 불안정 테스트, 0개 실행, 게이트 우회를 탐지한다.

게이트는 어떤 위험을 막는가

검사 수보다 위험 연결이 중요하다. 어떤 게이트도 대표하지 않는 고위험 항목은 사람 리뷰나 새 자동 검사가 필요하다.

빠른 실패, 충분한 최종 증거

실행 중 피드백 루프와 통합 전 최종 판정을 나눈다.

행동 후 초고속 검사: 경로 정책 → 구문/타입 → 관련 단위 테스트
작업 완료 후보: 구조 → 전체 단위 → 계약 → 보안
통합 후보: 통합/브라우저 → 패키지 → 성능/운영 위험 검사

그림 11-1. 빠른 관련 검사는 수정 루프를 짧게 하고, 통합 전 전체 검사는 선택기가 놓친 위험을 보완한다. 그림은 현장 공장의 목표 구성이며 로컬 예제의 실제 게이트는 구문·구조·필수 파일·인수 테스트다.

에이전트가 사소한 구문 오류를 고치기 위해 전체 브라우저 테스트 20분을 기다리게 하지 않는다. 반대로 관련 테스트만 통과했다고 완료하지 않는다.

게이트 계약

최종 보고에는 두 층이 있습니다. summary.json은 실행 status와 finalGates를 포함하고, gate-results.json은 같은 최종 상태를 status와 gates로 저장합니다. 모든 게이트가 공통으로 갖는 필드는 name과 passed뿐입니다. required-files와 architecture는 checked와 failures를, acceptance-tests는 code, checked, stdout, stderr를 추가합니다. 아래는 작업 단계의 구조 게이트에서 먼저 실패해 finalGates가 비어 있는 architecture-violation 실행의 실제 summary.json 발췌입니다.

실제 산출물 발췌 — 원본: .factory/runs/architecture-violation/summary.json; 생성: npm run demo:architecture-violation(기대 종료 코드 1).

{
  "runId": "architecture-violation",
  "status": "RED",
  "tasks": [
    {
      "id": "reverse-dependency",
      "status": "failed",
      "lastFailure": {
        "gate": "architecture",
        "issues": [
          {
            "file": "src/domain/order.mjs"
          }
        ]
      }
    }
  ]
}

실제 message는 src/domain/에서 src/application/로 향하는 import를 금지한다고 설명합니다. 같은 판정은 events.jsonl의 gate.completed에도 남지만 상세 필드는 게이트 종류에 따라 다릅니다. 운영 확장에서는 공통 스키마에 게이트 버전, 실행 규칙이나 명령, 소요 시간, 이유 코드와 별도 artifact URI를 추가합니다. 현재 예제가 이미 그 필드를 저장한다고 주장하지 않습니다.

아키텍처를 희망이 아니라 검사로

저장소 지도에서 정한 의존 방향을 기억하자.

api → application → domain
store → domain ports
domain ─X→ api, store, factory

실제 src/quality-gates.mjs는 상대 import를 읽고 명세의 architectureLayers[].mayImport와 비교합니다. 핵심 판정은 다음과 같습니다.

실행 가능 — 원본: 03-labs/src/quality-gates.mjs; 검증: cd 03-labs && npm test.

const targetLayer = layerFor(targetRelative, layers);
if (sourceLayer && targetLayer &&
    !sourceLayer.mayImport.includes(targetLayer.path)) {
  failures.push({
    file: sourceRelative,
    message: `${sourceLayer.path} 계층은 ` +
      `${targetLayer.path} 계층을 import할 수 없습니다.`
  });
}

실제 파서는 언어의 모듈 문법을 정확히 다뤄야 한다. 이 책의 무의존성 예제는 제한된 import 문법을 사용하고 그 한계를 문서화한다. 제품 저장소에서는 해당 언어의 공식 파서나 검증된 분석 도구를 선택한다.

구조 게이트 후보:

• 모듈 의존 방향
• 공개 API 외의 내부 파일 import 금지
• 순환 의존
• 데이터 접근이 허용된 계층
• 파일 크기·복잡도 경고
• 마이그레이션 없이 스키마 변경 금지
• 정책·테스트 삭제에 대한 승인 요구

모든 스타일 취향을 필수 게이트로 만들지 않는다. 위험과 변경 비용이 큰 규칙을 우선한다.

테스트가 실제로 실행됐는지 검사한다

종료 코드 0만 보지 않는다.

• 발견된 테스트 수가 최소 기대치 이상인가?
• 필수 수용 기준 ID가 결과에 존재하는가?
• 건너뛴 테스트가 허용 목록 안인가?
• 테스트 러너 설정이 변경되지 않았는가?
• 변경된 제품 코드에 관련 게이트가 실행됐는가?

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 강화 스키마 설명; 명령: 없음.

{
  "runnerExit": 0,
  "tests": 0,
  "requiredAcceptanceIds": ["AC-01", "AC-02"],
  "observedAcceptanceIds": [],
  "verdict": "failed",
  "reason": "NO_TESTS_EXECUTED"
}

테스트와 게이트 자체를 보호한다

작업자가 실패를 피하려고 기대값을 느슨하게 만들거나 검사를 삭제할 수 있다. 제품 코드와 판정 기준은 다른 신뢰 경계로 다룬다.

• 명세·정책·핵심 회귀 테스트 변경은 별도 작업과 승인을 요구한다.
• 작업 계약의 허용 경로에서 게이트 구성을 제외한다.
• 기준 커밋과 비교해 테스트 삭제·skip 증가를 표시한다.
• 구현 작업자가 바꾼 테스트는 독립 리뷰에서 명세 의미를 확인한다.
• 숨은 평가 세트나 생성 입력과 독립된 사례로 과적합을 점검한다.

숨은 테스트는 개발자를 속이는 수단이 아니다. 공개 명세에 있는 규칙을 다른 사례로 검증해 구현이 예시 값에만 맞춰졌는지 확인한다.

속성 테스트로 넓은 입력을 본다

예시 테스트와 함께 불변 조건을 검사할 수 있습니다. 다음은 현장 확장 예시이며 현재 03-labs의 실행 파일을 인용한 것은 아닙니다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 속성 테스트 설명; 명령: 없음.

for (let seed = 1; seed <= 500; seed += 1) {
  const order = generateOrder(seed);
  const total = calculateTotal(order);
  assert.ok(Number.isSafeInteger(total));
  assert.ok(total >= 0, `seed=${seed}`);
}

실패 시 seed와 최소 재현 입력을 기록한다. 무작위 데이터가 실행마다 달라 재현되지 않게 하지 않는다. 생성기의 범위가 실제 도메인과 맞는지도 검토한다.

변경 기반 선택과 최종 전체 검사

작업 중에는 변경 파일과 의존 그래프를 바탕으로 관련 테스트를 선택해 빠르게 피드백한다. 선택기가 놓칠 수 있으므로 통합 전에는 정의된 전체 게이트를 실행한다.

src/orders/domain/total.js 변경
  → 주문 domain 단위/속성 테스트
  → 주문 API 계약 테스트
  → domain 구조 검사

통합 후보
  → 전체 필수 게이트

테스트 선택 결과와 이유를 이벤트로 남긴다. “관련 테스트 없음”도 검토 대상이다.

불안정 테스트는 자동 재시도로 숨기지 않는다

같은 입력·환경에서 결과가 흔들리는 테스트는 공장 신뢰를 무너뜨린다. 실패 뒤 자동 재실행해 통과시키면 실제 결함과 불안정성을 구분하지 못한다.

권장 흐름:

1. 첫 실패를 원래 결과로 보존한다.
2. 정책이 허용하면 진단용으로 같은 입력을 반복한다.
3. 결과가 흔들리면 TEST_FLAKE로 분류한다.
4. 해당 게이트의 신뢰 수준과 격리 정책을 적용한다.
5. 소유자·기한이 있는 수정 작업을 만든다.

고위험 계약 테스트를 격리했다고 변경을 자동 통과시키지 않는다. 위험에 맞는 대체 증거가 필요하다.

실습 1: 구조 위반을 만든다

npm run test:architecture

먼저 통과를 확인한 뒤 실습용 시나리오로 도메인 코드가 저장 어댑터를 import하게 한다.

npm run demo:architecture-violation

실제 실패의 핵심은 다음과 같습니다.

RED ✗ — 역방향 계층 의존성 차단
src/domain/order.mjs:
src/domain/ 계층은 src/application/ 계층을 import할 수 없습니다.

현재 메시지는 source·forbidden layer를 알려 줍니다. 운영 확장에서는 안정적인 규칙 ID, 경계의 이유, 대표 수정 방향을 추가해 탐색 비용을 줄입니다.

실습 2: 0개 테스트를 성공으로 위장한다

npm run demo:no-tests

그림 11-2. 실제 실패 fixture는 구현이 생겨도 실행 가능한 수용 기준이 없으면 RED와 종료 코드 1로 끝난다.

그림 11-3. 같은 차단 실행의 보고서는 acceptance-tests FAIL을 다른 게이트 통과와 분리해 보여 준다.

이 명령은 tasks/missing-acceptance.json을 실행합니다. release에 test/*.test.mjs가 하나도 없으면 하니스가 테스트 러너를 성공으로 간주하지 않고 acceptance-tests를 passed: false, 코드 1, “실행 가능한 인수 테스트가 없습니다”로 판정합니다. 현재 구현의 이유 코드는 자연어 메시지이며 NO_TESTS_EXECUTED라는 구조화 코드까지 제공하지 않습니다.

실습 3: 최신 게이트 결과를 다시 읽는다

먼저 npm run demo 또는 의도된 실패 fixture를 실행한 뒤 최신 gate-results.json을 요약합니다.

npm run evaluate:gates

현재 evaluate:gates는 결함을 새로 주입하지 않고 최신 run의 게이트 이름과 PASS/FAIL을 다시 출력합니다. 따라서 다음 결함 주입 행렬은 현장 확장 과제입니다.

• 취소 품목을 총액에 포함
• 통화 누락을 0으로 변환
• 도메인에서 저장소 직접 import
• 응답에 내부 원가 필드 노출
• 테스트 한 개를 skip

별도 fixture를 하나씩 만들고 각 결함이 예상 게이트에서 잡혔는지 행렬을 만듭니다. 하니스 회귀 테스트에는 이미 수용 기준 누락, 역방향 의존, 경로 탈출, 미완성 표식, 간접 지시 사례가 포함돼 있습니다.

우연히 잡힌 결함은 전용 방어가 아니다. 관련 테스트 데이터가 바뀌면 사라질 수 있다.

브라우저와 화면 검증

화면 기능은 DOM 존재만으로 충분하지 않다. 핵심 사용자 흐름에서 상태, 접근성, 시각적 결과를 확인한다.

주문 상세 열기
→ 총액 레이블과 통화 형식 확인
→ 취소 주문 상태 확인
→ 키보드 탐색과 접근 가능한 이름 확인
→ 오류 응답의 사용자 메시지 확인

스크린샷 차이는 글꼴·운영체제·시간 데이터에 민감하다. 고정 데이터, 뷰포트, 글꼴, 애니메이션 비활성화를 사용하고, 픽셀 차이와 의미 기반 DOM/접근성 검사를 함께 둔다. 책의 화면 캡처는 테스트 산출물에서 생성해 독자 결과와 일치시킨다.

왜 실패하는가

테스트 개수를 품질로 본다

같은 정상 경로를 반복하는 테스트 백 개보다 위험 경계를 대표하는 열 개가 낫다. 결함-게이트 행렬로 공백을 찾는다.

모든 게이트를 매 행동마다 실행한다

피드백이 느려 에이전트가 큰 묶음으로 변경한다. 빠른 관련 검사와 최종 전체 검사를 분리한다.

불안정 테스트를 세 번 재시도해 통과시킨다

공장의 성공률이 좋아 보이지만 결함을 숨긴다. 첫 실패와 흔들림을 별도 상태로 남긴다.

아키텍처 규칙을 리뷰어 기억에 맡긴다

변경량이 늘수록 놓친다. 기계적으로 표현 가능한 경계는 구조 테스트로 옮기고 이유를 메시지에 담는다.

운영 판단: 필수와 권고 게이트

필수 게이트는 실패 시 통합을 막는다. 다음 조건에 가까워야 한다.

• 실제 고위험 결함과 연결된다.
• 같은 입력에서 충분히 결정론적이다.
• 실패 원인을 소유자가 해결할 수 있다.
• 실행 비용이 위험에 비례한다.
• 우회와 0개 실행을 탐지한다.

새 규칙은 처음에는 관찰 모드로 오탐과 비용을 측정하고, 수정 경로와 소유자가 준비된 뒤 필수로 올린다. 보안상 즉시 차단해야 하는 명백한 비밀 노출 등은 예외다.

연습문제

1. 팀의 상위 위험 다섯 개를 대표 게이트와 연결하고 공백을 찾으라.
2. “서비스 계층만 데이터베이스를 쓴다”를 구조 테스트의 입력·판정·오류 메시지로 설계하라.
3. 관련 테스트 선택기가 놓칠 수 있는 간접 의존 사례를 만들고 최종 검사로 보완하라.
4. 불안정 테스트를 격리할 때 통합을 계속 허용할 조건과 막을 조건을 정하라.

체크포인트

• 필수 게이트마다 대표하는 위험과 구조화된 결과가 있다.
• 테스트 0개, skip 증가, 정책/게이트 변경을 성공으로 처리하지 않는다.
• 저장소의 핵심 의존 규칙이 구조 테스트로 실행된다.
• 고정 결함 세트로 게이트의 실제 검출 능력을 평가한다.

다음 장에서는 게이트를 통과한 변경을 독립 리뷰하고, 공급망·비밀·외부 효과를 확인한 뒤 기준선에 안전하게 통합한다.

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12장. 리뷰·보안·통합

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

모든 자동 테스트를 통과한 PR이 있었다. 코드는 요구대로 동작했지만 오류 메시지에 결제 토큰 일부를 기록했고, 새 의존성의 설치 스크립트가 빌드 중 외부 네트워크에 접근했다. 작업 에이전트는 목표를 달성했다고 판단했고, 리뷰 에이전트는 작업자의 요약을 반복했다. 기능 증거는 있었지만 독립적인 위험 검토와 공급망 경계가 없었다.

리뷰의 목적은 코드를 다시 읽는 데 있지 않다. 명세와 증거 사이의 틈, 자동 검사가 표현하지 못한 위험, 변경으로 넓어진 신뢰 경계를 독립적으로 찾는 것이다.

이번 장의 약속

• 위험과 변경 크기에 따라 자동·에이전트·사람 리뷰를 배치한다.
• 구현자와 리뷰어의 입력·권한을 분리한다.
• 생성 코드의 비밀, 의존성, 외부 효과, 출처를 검사한다.
• 병합 미리보기와 재검증으로 통합 시점의 변화를 잡는다.

리뷰는 세 층이다

기계 리뷰

형식, 테스트, 구조, 보안 규칙, diff 정책처럼 결정론적 항목을 검사한다. 사람에게 보내기 전에 수행한다.

독립 에이전트 리뷰

명세와 diff의 의미 대응, 빠진 경계 사례, 위험한 가정, 설명 품질을 검토한다. 반복 가능한 체크리스트와 구조화된 판정을 낸다.

사람 리뷰

제품 의도, 아키텍처 트레이드오프, 보안·법적 책임, 운영 위험처럼 책임 있는 판단이 필요한 부분을 담당한다. 모든 줄을 기계처럼 다시 읽기보다 자동 증거와 위험 표시를 바탕으로 집중한다.

위험이 낮고 판정이 강한 변경은 기계+독립 리뷰 뒤 자동 통합할 수 있다. 데이터·금전·권한·공개 계약에 영향을 주는 변경은 사람 승인을 요구한다.

그림 12-1. 리뷰어는 작업자의 결론보다 승인 명세·diff·게이트 증거를 먼저 보고, 최신 기준선에서 다시 검증한다. 교육용 예제의 리뷰어는 아래에 명시한 결정론적 규칙만 구현한다.

리뷰 패킷

리뷰어에게 작업자의 대화 전문부터 주지 않는다. 다음 공식 자료를 제공한다.

승인 명세 버전과 수용 기준
작업 계약과 허용 범위
기준 커밋과 변경 patch
게이트별 구조화된 결과
새 의존성·권한·외부 호출 목록
작업자의 handoff(보조 정보)
미결정과 정책 예외

리뷰어는 파일을 읽을 수 있지만 제품 코드를 직접 고치지 않는다. 수정이 필요하면 CHANGES_REQUESTED와 구체적인 근거를 반환해 새 작업 실행으로 보낸다. 리뷰어가 조용히 코드를 바꾸면 작성·판정 책임이 섞이고 변경의 출처가 흐려진다.

구조화된 리뷰 판정

현장 공장에서 사용할 목표 스키마 예시는 다음과 같습니다. 현재 실습의 IndependentReviewer가 이 심각도·제품 명세·잔여 위험 필드를 이미 생성한다고 주장하지 않습니다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 리뷰 판정 설명; 명령: 없음.

{
  "verdict": "changes_requested",
  "findings": [
    {
      "id": "REV-001",
      "severity": "high",
      "category": "privacy",
      "path": "src/orders/api/errors.js",
      "evidence": "error log includes paymentTokenSuffix",
      "spec": "Security constraint S-02",
      "requiredAction": "remove token data and add a log-redaction test"
    }
  ],
  "residualRisks": ["performance sample is local only"],
  "reviewedBase": "<commit hash>",
  "reviewedPatch": "<patch hash>"
}

심각도는 “마음에 들지 않음”이 아니라 영향과 악용 가능성 기준을 가진다. requiredAction은 해결 방향을 말하되 불필요하게 구현 한 가지를 강제하지 않는다.

현재 예제의 실제 반환은 approved, reviewer, issues 세 필드입니다. 선언되지 않은 산출물, 누락 파일, 220줄 제한과 TODO/FIXME, eval, 동적 Function, child process import, 간접 지시 문자열, 비밀 키 패턴만 결정론적으로 검사합니다. 이는 의미 기반 에이전트 리뷰의 대역이지 그와 같은 능력이 아닙니다.

명세 역추적 리뷰

리뷰 순서를 diff 위에서 아래로 읽는 데 고정하지 않는다.

1. 수용 기준 목록을 읽는다.
2. 각 기준을 구현하는 변경과 증거를 찾는다.
3. 변경된 줄 가운데 어떤 기준·설계·회귀 방어에도 연결되지 않는 항목을 찾는다.
4. 명세에 있지만 증거가 없는 기준을 찾는다.
5. 명세 밖의 공개 동작·권한·데이터 변화가 생겼는지 확인한다.

이를 표로 만든다.

마지막 행 같은 ‘설명되지 않는 변경’이 중요한 리뷰 대상이다.

diff 예산과 위험 신호

큰 diff는 무조건 나쁜 것이 아니지만 리뷰 정확도를 낮춘다. 자동으로 다음을 표시한다.

• 작업 계약의 예상 경로 밖 변경
• 파일·줄 수가 팀의 검토 가능 범위를 넘는 변경
• 생성물, 잠금 파일, 마이그레이션의 큰 변화
• 테스트 삭제 또는 assertion 약화
• CI·정책·권한 파일 수정
• 새 외부 의존성과 네트워크 목적지
• 압축·난독화·바이너리 추가
• 로그·직렬화 스키마의 민감 필드

임계치 초과는 자동 거부보다 분할 또는 강화 리뷰를 요구할 수 있다. 기계적 생성 파일은 별도 섹션과 재생성 명령을 제공한다.

비밀은 세 지점에서 막는다

입력 전

작업에 불필요한 비밀을 환경에서 제거하고, 비밀 파일을 작업 공간에 복사하지 않는다. 테스트용 가짜 값을 쓴다.

실행 중

로그 어댑터가 알려진 토큰 패턴과 민감 필드를 마스킹한다. 네트워크 목적지를 제한한다. 오류가 환경 전체를 덤프하지 않게 한다.

산출물 후

diff, 로그, handoff, 이벤트, 캐시를 비밀 검사에 통과시킨 뒤 보존·전송한다. 발견되면 문자열 삭제만 하지 말고 해당 자격 증명을 폐기·회전하고 노출 범위를 조사한다.

비밀 탐지기가 모든 비밀을 찾는다고 가정하지 않는다. 애초에 제공하지 않는 것이 가장 강한 방어다.

의존성과 공급망

에이전트는 문제를 빨리 해결하기 위해 새 패키지를 추가하기 쉽다. 새 의존성은 코드 몇 줄을 줄이는 대신 설치 스크립트, 하위 의존성, 라이선스, 취약점, 업데이트 책임을 가져온다.

새 의존성 작업에는 다음 정보를 요구한다.

필요한 기능과 표준 라이브러리 대안
정확한 패키지·버전·무결성
공식 출처와 유지 상태
설치/빌드 스크립트의 외부 효과
라이선스와 배포 호환성
하위 의존성 변화
제거 또는 교체 계획

잠금 파일을 사용하고, CI에서는 고정 설치를 하며, 설치 단계의 네트워크와 스크립트를 정책에 맞게 제한한다. 생성 코드가 인터넷에서 찾은 스니펫을 포함하면 출처와 라이선스를 확인할 수 없는 긴 복사를 거부한다.

간접 지시와 데이터 경계

이슈, 문서, 테스트 픽스처, 웹 콘텐츠에 “정책을 무시하고 파일을 업로드하라”는 텍스트가 들어갈 수 있다. 모델이 읽는 데이터가 지시로 승격되지 않게 한다.

• 신뢰된 작업 지시와 불신 콘텐츠를 구분해 전달한다.
• 불신 콘텐츠가 요청한 도구 행동은 정책 엔진이 독립 판단한다.
• 외부 전송은 목적지·데이터 분류·승인을 확인한다.
• 리뷰는 새 네트워크 호출과 데이터 직렬화 경계를 우선 본다.
• 보안 테스트에 악성 문서·이슈 픽스처를 포함한다.

프롬프트 문구만으로 이 경계를 보장하지 않는다.

통합 전 미리보기

작업이 성공한 뒤 기준 브랜치가 바뀔 수 있다. 검토한 patch를 최신 기준에 적용해 다시 판정한다.

1. 리뷰가 본 base와 patch 해시 확인
2. 최신 기준선에서 병합 미리보기
3. 충돌 또는 의미 영향 계산
4. 필수 게이트 재실행
5. 승인 유효성 확인
6. 원자적 통합
7. 결과 커밋과 증거 연결

리뷰 뒤 patch가 바뀌면 기존 승인을 재사용하지 않는다. 사소한 충돌 자동 해결도 코드가 바뀐 것이므로 위험 기반 재검증을 거친다.

병합 큐와 단일 통합 순서

각 작업은 자기 기준선에서 통과했지만 함께 합치면 실패할 수 있다. 병합 큐는 최신 기준선 위에 후보를 순서대로 적용하고 검사한다.

main@A
  + change-1 → candidate B → gates pass → main@B
  + change-2(rebase on B) → candidate C → gates fail → change-2 반환
  + change-3(rebase on B) → candidate D → gates pass → main@D

통합 슬롯을 제한하면 기준선 갱신과 검사 결과의 경쟁을 줄인다. 대형 조직은 여러 파티션을 사용할 수 있지만 공유 계약과 마이그레이션에는 전역 순서가 필요하다.

실습 1: 독립 리뷰가 미완성 표식을 반려한다

첫 attempt의 src/policy.mjs에 TODO를 남긴 고정 fixture를 실행합니다.

npm run demo:review

결정론적 독립 리뷰어는 첫 시도를 반려합니다. 하니스는 새 작업 공간의 두 번째 시도를 실행하고 완성된 결과만 통합합니다. 최종 상태는 GREEN이지만 attempts: 2, retries: 1, reviewRejections: 1이 남아야 합니다.

그림 12-2. 실제 리뷰 반려 fixture는 첫 시도의 TODO를 거부하고 새 격리 공간의 두 번째 시도만 통합한다.

그림 12-3. 같은 실행의 보고서는 총 시도 2, 재시도 1, 리뷰 반려 1을 최종 GREEN과 함께 보존한다.

실습 2: 악성 문서를 읽어도 행동을 거부한다

npm run test:security -- --case indirect-instruction

테스트 fixture의 생성 파일에는 영어로 이전 지시를 무시하라는 고정 문자열이 들어 있습니다. 현재 보안 테스트는 이 문자열을 IndependentReviewer의 정규식이 찾아 반려하는지 확인합니다. 실제 모델이 문서를 읽고 도구 행동을 제안하거나, 외부 전송 정책이 POLICY_VIOLATION 이벤트를 남기는 통합 시나리오는 아닙니다. 현장에서는 문자열 탐지에 의존하지 말고 도구 권한·egress·데이터 분류로 행동을 차단합니다.

실습 3: 통합 시점 회귀

두 작업이 같은 src/shared.mjs를 서로 다른 값으로 변경하는 고정 fixture를 실행합니다.

npm run demo:merge-queue

alpha-change가 먼저 통합되면 beta-change는 기준 해시 충돌로 첫 통합이 거부됩니다. 두 번째 attempt가 최신 릴리스에서 다시 실행되어 최종 GREEN이 됩니다. 이 명령은 현재 demo:conflict의 별칭이며 계약 테스트 기반 의미 충돌이나 일반 병합 큐를 구현한 것은 아닙니다.

사람 승인에 보여 줄 것

고위험 변경 승인 화면 또는 보고서는 한눈에 다음을 보여 준다.

무엇이 왜 바뀌는가
제품·데이터·권한 영향
명세와 위험 소유자
변경 경로와 diff 규모
자동 게이트와 독립 리뷰 결과
새 의존성·외부 호출·비밀 접근
되돌리기와 운영 관찰 계획
잔여 위험과 명시적 승인 대상

“AI가 생성함”은 위험 설명이 아니다. 변경의 실제 영향과 증거가 중요하다.

왜 실패하는가

에이전트 리뷰를 독립적이라고 가정한다

같은 문맥과 결론을 그대로 넘기면 편향도 이어진다. 공식 입력과 결과부터 새로 평가하고 역할·권한을 분리한다.

모든 PR에 같은 리뷰 강도를 쓴다

낮은 위험은 병목이 되고 높은 위험은 부족하다. 데이터, 권한, 외부 계약, 운영 효과에 따라 사람과 전문 리뷰를 추가한다.

스캔 통과를 보안 보증으로 말한다

정적 규칙은 알려진 패턴 일부를 잡는다. 최소 권한, 격리, 네트워크 정책, 독립 설계 리뷰와 함께 사용한다.

작업 성공 직후 바로 병합한다

기준선과 승인이 바뀔 수 있다. 최신 기준에서 병합 미리보기와 필수 게이트를 다시 실행한다.

운영 판단: 자동 통합 가능한 변경

다음 조건을 모두 만족하는 낮은 위험 작업부터 자동 통합을 검토한다.

• 명세와 판정 기준이 완전하고 반복적이다.
• 허용 경로와 diff 규모가 작다.
• 데이터·권한·외부 효과·새 의존성 변화가 없다.
• 필수 게이트가 결정론적이고 우회 검사가 있다.
• 독립 리뷰에 고위험 발견과 잔여 미결정이 없다.
• 최신 기준에서 재검증했다.
• 되돌리기가 자동화되고 운영 영향이 관측된다.

하나라도 불확실하면 사람 승인이나 별도 작업으로 보낸다.

연습문제

1. 기능 테스트가 잡지 못하는 보안·운영 위험을 현재 서비스에서 다섯 개 찾으라.
2. 리뷰어에게 작업자 대화 대신 줄 리뷰 패킷을 설계하라.
3. 새 패키지 추가를 승인하기 위한 공급망 체크리스트를 팀 정책에 맞게 줄여라.
4. 서로 다른 기준 커밋에서 통과한 두 변경의 병합 큐 시나리오를 상태 전이로 그려라.

체크포인트

• 기계, 독립 에이전트, 사람 리뷰의 책임과 권한이 분리됐다.
• 수용 기준과 설명되지 않는 변경을 양방향으로 추적한다.
• 비밀·의존성·외부 효과·간접 지시를 입력부터 산출물까지 검사한다.
• 최신 기준선의 병합 미리보기와 재검증 뒤에만 통합한다.

3부에서 작업은 격리되고, 실제 용량에 맞게 병렬화되며, 기계식 게이트와 독립 리뷰를 거쳐 통합됐다. 4부에서는 이 공장을 운영 가능한 시스템으로 만든다. 평가와 관측, 긴 작업의 복구, 조직 도입, 최종 캡스톤을 완성한다.

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13장. 평가와 관측 가능성

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

공장이 실패했다. 대시보드에는 모델 요청 200, 평균 지연 8초, 오류율 2%가 보였다. 하지만 왜 주문 총액 작업이 세 번 재시도됐는지, 첫 오류가 명세인지 도구인지, 사람은 어디서 개입했는지 알 수 없었다. 인프라는 관측했지만 작업의 의미와 결과는 관측하지 않은 것이다.

테스트는 한 변경이 기준을 만족하는지 판정한다. 평가는 공장과 에이전트가 대표 업무군에서 얼마나 잘 수행하는지 비교한다. 관측 가능성은 실제 실행에서 무엇이 일어났는지 증거로 재구성하게 한다. 세 가지가 연결될 때 공장은 실패를 학습으로 바꾼다.

이번 장의 약속

• 제품 테스트와 에이전트 평가의 역할을 구분한다.
• 대표 작업·채점 기준·반복 실행으로 평가 세트를 만든다.
• 요청에서 배포까지 연결되는 이벤트·메트릭·트레이스를 설계한다.
• 실패를 모델, 명세, 도구, 하니스, 통합 문제로 좁힌다.

테스트, 평가, 운영 관측

제품 테스트만으로는 에이전트가 불필요한 파일을 넓게 고쳤는지, 사람의 개입이 얼마나 필요했는지, 같은 결과를 몇 번 만에 얻었는지 알 수 없다. 평가는 결과 품질과 실행 행동을 함께 본다.

평가 단위는 실제 작업을 닮아야 한다

평가 사례는 자연어 질문 하나가 아니라 다음 묶음이다.

고정 기준 저장소
작업 계약과 승인 명세
허용 도구·권한·예산
예상 제품 동작
금지 행동
채점기와 수동 루브릭
재현용 환경 버전

예시:

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 평가 사례 설명; 명령: 없음.

id: EVAL-ORDER-004
task: 주문 조회에 total을 추가한다
base_fixture: order-app-v3
spec: SPEC-ORDER-007@3
must_pass:
  - AC-01
  - AC-02
  - AC-03
  - ARCH-DOMAIN-001
must_not:
  - modify: factory/**
  - expose_fields: [paymentToken, internalCost]
budget:
  actions: 20
  wall_seconds: 120
manual_rubric:
  maintainability: 0..2
  explanation: 0..2

평가용 기준 저장소는 매 실행 전에 같은 상태로 복원한다. 평가 작업과 정답을 실제 에이전트의 기본 문맥에 섞지 않는다.

대표성을 층화한다

성공하기 쉬운 예제만 모으면 실제 현장을 예측하지 못한다. 업무군과 위험을 나눈다.

처음에는 가장 자주 자동화할 업무군 20~30개로 시작해도 된다. 숫자보다 분포와 실제성, 변경 이력 관리가 중요하다. 운영에서 반복되는 실패를 개인정보와 비밀을 제거한 뒤 평가 사례로 승격한다.

결과, 과정, 효율, 복구를 함께 채점한다

결과 채점

• 필수 제품 테스트 통과
• 명세의 모든 수용 기준 증거
• 구조·보안·호환성 게이트
• 숨은 경계 사례

과정 채점

• 허용 경로와 도구 준수
• 테스트·정책 우회 없음
• 위험 행동 전 승인
• 입력과 산출물 출처 보존

효율 채점

• 실행 시간과 도구 호출
• 재시도 횟수
• 변경 파일·diff 규모
• 사람 개입 시간
• 성공 작업당 자원

복구 채점

• 도구 오류 분류
• 체크포인트와 인계 품질
• 중단 뒤 중복 부작용 없는 재개
• 명세 변경 뒤 오래된 결과 거부

하나의 가중 점수로만 줄이지 않는다. 필수 안전 규칙 위반은 높은 기능 점수로 상쇄할 수 없는 하드 실패다.

최종 판정:
  policy violation? → FAIL
  required outcome missing? → FAIL
  otherwise → 품질·효율·복구 프로필 비교

변동성을 평가한다

결정론적 하니스 테스트는 한 번으로 충분할 수 있지만 실제 모델 평가에는 반복이 필요하다. 같은 작업을 여러 번 실행해 다음을 본다.

• 성공 비율과 신뢰 구간
• 첫 시도 성공과 제한된 재시도 성공의 차이
• 결과의 구조적 다양성
• 실패 코드 분포
• 비용·지연의 중앙값과 긴 꼬리
• 정책 위반이 한 번이라도 발생했는지

반복 수가 적으면 작은 차이를 승리라고 선언하지 않는다. 모델·프롬프트·하니스 변경을 비교할 때 같은 기준 저장소, 도구, 예산을 사용한다.

평가 오염을 막는다

에이전트가 평가 ID나 정답 patch를 검색할 수 있으면 실제 능력이 아니라 정답 찾기를 측정한다.

• 평가 기준과 채점기는 작업 공간 밖에 둔다.
• 공개 명세와 숨은 채점을 구분한다.
• 정답 코드보다 동작과 정책을 채점한다.
• 평가 케이스의 고유 문자열을 운영 프롬프트에 넣지 않는다.
• 사례가 널리 알려지면 새 변형과 실제 운영 사례로 갱신한다.

숨은 기준은 공개 요구를 넘어선 비밀 요구가 되어서는 안 된다. 명세의 규칙을 다른 데이터와 경로로 검증한다.

관측의 세 신호

이벤트와 로그

구체적 사건과 진단 정보를 담는다. task.ready, run.started, tool.denied, gate.failed, review.completed, change.integrated처럼 상태 언어를 통일한다.

메트릭

기간과 집단을 비교하는 수치다. 처리량, 리드 타임, 첫 시도 통과율, WIP, 사람 개입 시간, 오류 코드 빈도를 집계한다. runId처럼 값 종류가 무한한 식별자를 메트릭 라벨에 넣으면 저장 비용이 폭증하므로 trace/log에서 찾는다.

트레이스

하나의 요구가 작업, 실행, 도구, 게이트, 리뷰, 통합을 통과하는 인과 흐름이다.

trace: request REQ-77
└─ plan
   ├─ task ORDER-11 / run-1
   │  ├─ tool.read
   │  ├─ tool.write
   │  └─ gates
   └─ task ORDER-12 / run-2
      ├─ tool.read
      ├─ gate.contract (failed)
      ├─ checkpoint
      └─ gate.contract (passed)
└─ review
└─ merge-preview
└─ integrate

이 그림은 운영용 목표 trace 모델입니다. 현재 교육용 JSONL은 factory, batch, task, workspace, agent, review, gate 사건과 증가하는 sequence를 저장하지만 request/change/deploy 계층과 모델/tool span을 모두 구현하지는 않습니다. 트레이스는 모델 호출만 감싸지 않고 의미 있는 작업 단계와 산출물 연결을 보여 줘야 합니다.

공통 필드

도구가 달라도 다음 필드를 일관되게 사용하는 것이 운영 확장 목표입니다.

request.id, task.id, run.id, run.attempt
spec.id, spec.version, base.revision
agent.adapter, harness.version, policy.version
workspace.id, tool.name, gate.id
status, reason.code, duration.ms
change.id, patch.hash, artifact.uri
human.intervention.type, human.minutes

모델 이름·버전, 사용량 같은 공급자별 정보는 어댑터 필드로 추가한다. 원문 프롬프트, 비밀, 개인 데이터는 기본 속성으로 넣지 않는다.

이벤트에서 지표를 계산한다

별도 수기 보고보다 상태 이벤트를 원천으로 사용한다.

리드 타임 = change.integrated.time - task.ready.time
실행 시간 = run.finished.time - run.started.time
검증 대기 = gate.started.time - run.work_finished.time
첫 시도 통과 = task의 attempt=1 실행이 SUCCEEDED
사람 개입 = human.intervention.finished - started

이벤트가 중복 전달될 수 있으므로 eventId로 멱등 집계한다. 시계가 다른 호스트에 있다면 순서 번호와 서버 수신 시각을 함께 보존한다.

실습 1: 평가 세트를 실행한다

npm run eval

현재 명령은 외부 모델 없이 캡스톤 한 사례를 다시 실행해 결과 게이트와 과정 지표를 요약합니다. 실제 출력은 다음과 같습니다.

평가 대상: order-capstone
결과 게이트: 3/3 PASS
과정 지표: 작업 5, 시도 5, 재시도 0, 인계 0
판정: GREEN

이것은 다중 trial 평가 스위트가 아니라 평가 보고의 최소 단면입니다. 성공·정책 위반·의도된 차단·복구를 기대 상태별로 비교하려면 specs/retry.json, specs/handoff.json, tasks/missing-acceptance.json, 보안 테스트를 평가 manifest에 추가하고 각 기대 종료 코드를 채점해야 합니다. 현재 명령이 8개 사례를 평가한다고 과장하지 않습니다.

실습 2: 한 실패를 트레이스로 읽는다

npm run report -- --latest --trace

다음 순서로 진단한다.

1. 최초의 비정상 상태는 어디인가?
2. 그 직전 입력·도구·정책 버전은 무엇인가?
3. 후속 실패는 첫 원인의 파급인가 별도 원인인가?
4. 같은 실패 코드가 다른 작업에도 있는가?
5. 재현할 최소 입력과 명령은 무엇인가?

마지막 오류 줄부터 무작정 수정하지 않는다. 첫 원인에 가까운 이벤트를 찾는다.

캡스톤 성공 trace에서는 001 factory.started부터 060 factory.completed까지 보입니다. 실패 trace를 읽으려면 먼저 의도된 실패 fixture를 실행한 뒤 같은 report 명령을 사용합니다. --latest는 수정 시각이 가장 최근인 run을 고르므로 어떤 fixture를 방금 실행했는지 확인합니다.

실습 3: 지표 착시 찾기

제공된 두 실행 보고서를 비교한다.

Factory A: 평균 실행 30초, 성공 40%, 사람 복구 20분/작업
Factory B: 평균 실행 55초, 성공 90%, 사람 복구 3분/작업

실행 지연만 보면 A가 빠르다. 성공 작업당 실행 시간과 사람의 주의, 유출 결함을 함께 계산한다. 이 예시는 단일 결론을 강제하기보다 필요한 분모를 찾는 연습이다.

관측 자체의 품질

관측 파이프라인이 실패해도 제품 작업의 안전 판정이 사라지면 안 된다.

• 필수 감사 이벤트를 기록하지 못하면 고위험 행동을 중단한다.
• 메트릭 전송 실패는 로컬 버퍼와 한도로 처리한다.
• 이벤트 스키마 버전과 호환성을 검사한다.
• 민감 필드 마스킹 테스트를 실행한다.
• 샘플링하더라도 오류·정책 위반·승인 이벤트는 보존한다.
• 보존 기간과 접근 권한을 데이터 분류에 맞춘다.

왜 실패하는가

성공/실패 한 숫자로 모델을 평가한다

정책을 어겨 얻은 성공과 안전하게 차단한 사례를 구분하지 못한다. 기대 종료 상태와 결과·과정·효율·복구 프로필을 본다.

평가 세트가 데모만 담는다

명세 모호함, 도구 오류, 중단, 권한, 통합 충돌 같은 실제 비용을 빠뜨린다. 운영 실패에서 새 사례를 승격한다.

모든 원문을 로그에 넣는다

비용과 유출 위험이 커진다. 구조화된 메타데이터와 산출물 참조를 우선하고 원문은 최소 권한으로 제한한다.

지표 변화에 바로 원인을 붙인다

성공률 하락이 모델 변경, 더 어려운 업무 구성, 느린 CI, 명세 품질 중 무엇인지 층화와 trace 없이는 알 수 없다.

운영 판단: 변경을 배포할 평가 게이트

하니스, 모델, 도구, 정책 변경마다 다음을 비교한다.

• 필수 정책 위반이 증가하지 않는다.
• 대표 업무군의 결과 프로필이 기준선을 충족한다.
• 긴 꼬리 지연과 성공 작업당 자원이 허용 범위다.
• 차단과 복구 사례의 기대 상태가 유지된다.
• 특정 쉬운 범주 개선이 다른 고위험 범주 악화를 가리지 않는다.
• 평가 환경과 실제 운영의 차이를 문서화한다.

작은 트래픽이나 낮은 위험 작업군에 먼저 적용하고 운영 관측으로 확인한다.

연습문제

1. 제품 테스트는 통과하지만 에이전트 평가에서 실패해야 할 사례를 세 개 설계하라.
2. 현재 업무를 유형·난이도·준비도·위험으로 층화한 20개 평가 목록을 만들라.
3. trace에서 첫 원인과 후속 오류를 구분하는 규칙을 적어라.
4. 메트릭 라벨로 쓰면 안 되는 고유 식별자와 trace 속성으로 남길 필드를 구분하라.

체크포인트

• 대표 업무와 실패 주입을 포함한 버전 관리 평가 세트가 있다.
• 기능 성공이 정책 위반을 상쇄하지 않는다.
• 요청부터 통합까지 공통 식별자로 연결된 이벤트와 trace가 있다.
• 성공 작업당 자원, 사람의 주의, 실패 분포를 함께 본다.

다음 장에서는 몇 시간이나 며칠 걸리는 작업이 중단되어도 같은 외부 효과를 반복하지 않고 이어지는 내구성 있는 실행을 만든다.

↑ 목차로 돌아가기

14장. 장기 작업과 실패 복구

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

대규모 마이그레이션 작업이 70% 진행된 밤, 실행 프로세스가 종료됐다. 다음 날 새 에이전트는 이전 대화를 읽을 수 없었다. 어떤 파일이 검증됐고 어떤 명령이 외부 시스템에 영향을 줬는지 몰라 처음부터 다시 시작했다. 일부 작업은 중복 수행됐고 결과를 신뢰할 수 없게 됐다.

장기 작업은 단지 타임아웃을 늘린 짧은 작업이 아니다. 기준선과 명세가 바뀌고, 프로세스와 도구가 실패하고, 문맥이 압축되며, 사람과 에이전트가 교대하는 것을 기본 조건으로 설계해야 한다.

이번 장의 약속

• 장기 작업을 내구성 있는 단계와 체크포인트로 나눈다.
• 재시작 가능한 계산과 한 번만 수행해야 할 외부 효과를 구분한다.
• 임대 만료, 명세 변경, 부분 성공을 안전하게 복구한다.
• 사람이 개입해도 인계 가능한 최소 상태를 남긴다.

대화가 아니라 상태를 지속한다

프로세스 메모리와 모델 문맥은 사라질 수 있다. 다음 상태를 외부의 내구성 있는 저장소에 기록한다.

작업·명세·기준선 버전
현재 단계와 완료한 단계
단계별 입력·출력 해시
도구 행동과 외부 효과 ID
게이트 결과
확정 사실과 폐기한 가설
남은 예산과 차단 이유
임대 소유자와 만료 시각
다음 안전 행동

체크포인트는 사람용 요약과 기계용 상태를 모두 가진다. Markdown handoff.md는 읽기 쉽고, JSON checkpoint.json은 재개 판정에 사용한다.

단계를 원자적 경계로 만든다

주문 총액 기능을 예로 들면:

S1 입력·명세 검증
S2 관련 코드와 계약 탐색
S3 도메인 변경
S4 빠른 게이트
S5 API 변경
S6 전체 게이트
S7 독립 리뷰
S8 통합 미리보기

각 단계는 다음 계약을 가진다.

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 내구성 단계 설명; 명령: 없음.

{
  "step": "S4",
  "inputHashes": ["patch@...", "policy@..."],
  "status": "completed",
  "output": "gates/quick.json",
  "outputHash": "sha256:...",
  "sideEffect": "none",
  "completedAt": "2026-07-17T04:00:00Z"
}

재개 시 입력과 출력 해시가 같으면 완료 단계를 건너뛸 수 있다. 입력이 바뀌면 영향을 받는 단계부터 무효화한다.

멱등성과 중복 실행

분산 시스템에서는 완료 결과가 저장되기 직전에 프로세스가 죽을 수 있다. 제어면은 작업이 실행되지 않았는지, 실행됐지만 응답만 잃었는지 모른다. 따라서 외부 효과는 같은 키로 반복 요청해도 한 번의 논리 결과를 만들도록 설계한다.

idempotency key = taskId + stepId + inputHash

예를 들어 테스트 환경의 마이그레이션 요청이나 PR 생성 API에 이 키를 전달하고, 이미 성공한 키는 기존 결과 ID를 반환한다. 대상 시스템이 멱등성을 지원하지 않으면 실행 전 의도 기록과 실행 후 결과 조회, 사람 승인 같은 더 강한 경계를 둔다.

파일 쓰기는 임시 파일에 쓴 뒤 같은 파일시스템에서 원자적으로 교체하고 해시를 기록한다. 여러 파일의 원자성은 Git 커밋이나 단계별 작업 공간 봉인으로 다룬다.

외부 효과 장부

설계 예(실행용 아님) — 원본: 이 장의 외부 효과 장부 설명; 명령: 없음.

{
  "effectId": "ORDER-12:S8:abc123",
  "type": "create-change-request",
  "target": "repository/orders",
  "status": "confirmed",
  "requestHash": "sha256:...",
  "externalId": "change-441",
  "compensation": "close change request",
  "observedAt": "2026-07-17T04:20:00Z"
}

재개 실행은 먼저 장부와 외부 시스템을 조회한다. confirmed 효과를 반복하지 않는다. unknown은 자동 재시도하기 전에 영향과 조회 가능성을 확인한다.

보상은 되감기가 아니다

모든 외부 효과를 완전히 되돌릴 수는 없다. 이미 발송된 메시지는 회수할 수 없고, 공개된 비밀은 삭제해도 노출 사실이 남는다. 보상은 다음으로 일관성을 회복하는 새 행동이다.

생성한 임시 PR → 닫기
예약한 테스트 환경 → 해제
적용한 기능 플래그 → 이전 값으로 새 변경
노출한 자격 증명 → 폐기·회전·사건 조사

작업 계획 단계에서 각 외부 효과의 멱등성, 조회, 보상, 승인 소유자를 적는다.

체크포인트를 언제 만들까

• 명세·설계 판단이 확정된 뒤
• 비용이 큰 도구 호출이나 게이트 뒤
• 외부 효과 전과 확인 뒤
• 문맥 압축 전
• 사람 승인이나 역할 교대 전
• 작업 시간·행동 예산의 일정 비율마다
• 종료·취소 신호를 받았을 때

너무 자주 저장하면 비용이 커지고, 너무 드물면 재작업이 커진다. 단계의 재실행 비용과 외부 효과 위험을 기준으로 정한다.

재개 알고리즘

1. 새 runId와 임대를 만든다.
2. 작업의 최신 명세·기준선·정책을 읽는다.
3. 마지막 유효 체크포인트의 해시와 서명을 확인한다.
4. 입력 변화가 영향을 주는 완료 단계를 무효화한다.
5. 외부 효과 장부와 실제 대상을 대조한다.
6. 작업 공간을 복원하거나 봉인된 patch를 새 공간에 적용한다.
7. 빠른 일관성 게이트를 실행한다.
8. 다음 미완료 안전 단계부터 계속한다.

이전 에이전트의 “거의 완료” 문장을 믿지 않고 산출물과 게이트를 확인한다.

명세와 기준선이 바뀌었을 때

명세가 그대로, 기준선만 전진

새 기준에 patch를 적용하고 영향 게이트를 다시 실행한다. 충돌이나 계약 변화가 있으면 BLOCKED_BASE_CHANGED로 계획을 검토한다.

명세가 호환되게 보강

새 수용 기준이 기존 결과에 영향을 주는지 추적하고 필요한 단계부터 재개한다. 명세 버전을 새 입력으로 기록한다.

명세 의미가 변경

기존 작업을 취소하고 새 작업 세대를 만든다. 이전 결과는 참고 산출물이지 자동 통합 후보가 아니다.

사람 개입의 세 형태

결정

모호한 제품·아키텍처 질문에 답한다. 결정 ID, 선택지, 근거, 영향을 기록하고 명세나 ADR에 반영한다.

수정

사람이 작업 공간의 코드를 직접 고친다. 수정 diff와 작성자를 이벤트로 남기고 이후 게이트를 다시 실행한다. ‘에이전트 100% 작성’ 같은 순도 지표보다 출처와 검증이 중요하다.

중단

위험·비용·우선순위 변화로 작업을 취소한다. 외부 효과와 임대를 정리하고 재개 가능 여부를 남긴다.

실습 1: 체크포인트를 남기고 이어받기

npm run demo:handoff

그림 14-1. 실제 인계 fixture는 첫 작업자의 체크포인트를 저장하고 두 번째 작업자가 남은 단계부터 재개한다.

그림 14-2. 같은 인계 실행의 보고서는 총 시도 2와 인계 1을 결과 증거와 연결한다.

첫 시도는 체크포인트를 남기고, 두 번째 시도가 같은 작업을 이어받습니다. 교육용 구현은 같은 프로세스에서 인계 흐름을 재현하며 새 runId를 발급하는 프로세스 재시작 기능은 약속하지 않습니다. 대신 서로 다른 attempt 작업 공간과 resumedFromHandoff 이벤트로 경계를 확인합니다.

확인할 항목:

• 첫 시도와 두 번째 시도의 작업 공간 분리
• 첫 .workspace.json의 taskId, attempt, baseline
• 체크포인트의 completed, remaining, resumeHint
• 두 번째 agent.invoked 이벤트의 resumedFromHandoff: true
• 전체 게이트 최종 통과

현재 체크포인트는 폐기한 가설, 입력 해시, 외부 효과 장부를 저장하지 않습니다. 이 장 앞부분의 장기 작업 상태 모델은 실무 확장 목표이며, 예제는 완료/남은 일/재개 힌트의 최소 인계만 검증합니다.

실습 2: 충돌 창을 테스트로 설계합니다

현재 무API 예제는 실제 외부 변경 요청을 만들지 않으므로 ‘외부 호출 성공 뒤 확인 저장 전 프로세스 종료’를 구현했다고 주장하지 않습니다. 대신 다음 인수 테스트를 먼저 설계합니다.

given 같은 taskId·stepId·inputHash의 effectId
and 외부 대역에는 이미 externalId=change-441이 존재
and 로컬 장부 상태는 unknown
when 새 작업자가 효과를 재개
then 외부 대역을 조회해 change-441을 연결
and 생성 호출 횟수는 0

이 테스트를 통과하는 어댑터가 있을 때만 실제 외부 효과의 재개를 허용합니다. npm run demo:handoff는 파일 체크포인트 인계를 검증하지만 이 충돌 창을 대신하지 않습니다.

실습 3: 명세 변경의 기대 판정을 적습니다

먼저 현재 명세와 작업 스키마 검사를 실행합니다.

npm run check:specs
npm run check:tasks

그다음 별도 연습 복사본에서 체크포인트의 명세 버전을 3, 현재 승인 명세를 4로 둡니다. 예제의 현재 CLI는 이 시나리오 전용 명령을 제공하지 않으므로 다음 판정을 구현 과제로 삼습니다.

SPEC_CHANGED
old: SPEC-ORDER-007@3
new: SPEC-ORDER-007@4
affected: S3,S4,S5,S6,S7,S8
action: new task generation required

고착을 발견한다

프로세스가 살아 있어도 같은 파일과 테스트를 반복하며 진전이 없을 수 있다. 심박만으로는 알 수 없다.

진전 신호:

• 새 게이트 결과 또는 실패 코드 변화
• 남은 작업 수 감소
• 확인된 사실·산출물 증가
• patch 해시의 의미 있는 변화
• 미결정 또는 위반 수 감소

같은 실패 코드와 유사 patch가 제한 횟수 반복되면 STALLED로 끝내고 사람 또는 다른 전략에 인계한다. 무한한 자기수정은 복구가 아니다.

왜 실패하는가

대화 전문만 저장한다

다음 실행이 공식 입력, 완료 단계, 외부 효과, 폐기한 가설을 안정적으로 추출하기 어렵다. 구조화된 체크포인트가 필요하다.

타임아웃 뒤 같은 작업 공간을 그대로 재실행한다

부분 변경과 프로세스가 남을 수 있다. 공간을 봉인·검사하고 새 임대에서 복원한다.

모든 단계를 다시 실행한다

비용이 늘고 외부 효과가 중복된다. 입력/출력 해시와 멱등 키로 안전한 완료 단계를 재사용한다.

상태를 ‘진행 중/완료’ 두 개로만 둔다

차단, 고착, 임대 손실, 오래된 결과, 외부 효과 불명이 구분되지 않는다. 대응 가능한 종료 이유를 가진다.

운영 판단: 장기 작업으로 허용할 조건

• 단계별 입력·출력과 완료 증거가 정의됐다.
• 체크포인트를 다른 실행이 검증하고 읽을 수 있다.
• 외부 효과에 멱등 키, 조회, 보상 또는 사람 승인이 있다.
• 임대 만료와 늦은 결과를 거부한다.
• 명세·기준·정책 변경 시 무효화 규칙이 있다.
• 고착과 예산 소진 뒤 안전하게 인계한다.
• 민감한 장기 산출물의 접근·보존·삭제 정책이 있다.

연습문제

1. 팀의 긴 작업 하나를 재시작 가능한 단계로 나누고 단계별 해시·외부 효과를 적어라.
2. “API 호출이 성공했지만 응답을 받기 전에 죽음” 시나리오의 멱등/조회 정책을 설계하라.
3. 기준 커밋 변경과 명세 의미 변경의 재개 정책 차이를 설명하라.
4. 에이전트가 살아 있지만 고착된 상태를 검출할 진전 신호를 네 개 고르라.

체크포인트

• 실행 프로세스 밖에 기계용 체크포인트와 사람용 인계가 있다.
• 외부 효과는 멱등 키와 장부로 중복을 막는다.
• 새 실행이 해시를 검증하고 안전한 단계부터 재개한다.
• 명세 변경, 작업자 손실, 고착을 서로 다른 상태로 처리한다.

다음 장에서는 이 공장을 개인의 실험에서 팀의 표준 작업 방식으로 확장한다. 기술보다 먼저 책임, 도입 순서, 운영 소유권을 설계한다.

↑ 목차로 돌아가기

15장. 팀과 조직에 도입한다

다음은 여러 현장에서 반복된 패턴을 합친 합성 사례로, 등장하는 숫자는 설명을 위한 예시 수치다.

한 회사가 모든 개발자에게 코딩 에이전트 계정을 제공하고 “AI 우선”을 선언했다. 팀마다 다른 규칙과 도구를 만들었고, 보안팀은 실행 기록을 볼 수 없어 고위험 기능을 막았다. 플랫폼팀은 중앙 시스템을 강제했지만 제품팀의 작업 방식과 맞지 않아 우회가 늘었다. 도구는 배포됐지만 공통의 안전 경계와 학습 루프는 없었다.

조직 도입은 라이선스 배포가 아니다. 어떤 일을 어떤 조건에서 위임하고, 누가 공장과 결과를 책임지며, 성공과 실패를 어떻게 학습할지 바꾸는 운영 설계다.

이번 장의 약속

• 반복 가능하고 위험이 낮은 첫 업무를 고른다.
• 팀, 플랫폼, 보안, 제품 책임을 분명히 나눈다.
• 30·60·90일 도입을 증거 기반 단계로 운영한다.
• 생산성 감시가 아닌 공정 개선 지표와 학습 문화를 만든다.

기술보다 먼저 위임 경계를 합의한다

작업을 세 구역으로 나눈다.

기본 허용

실패 영향이 낮고 판정이 강한 작업이다. 문서 링크 수정, 결정론적 코드 생성, 테스트 보강, 작은 내부 리팩터링 등이 후보가 될 수 있다.

조건부 허용

정해진 격리·게이트·사람 승인이 있을 때 수행한다. 공개 API, 데이터 마이그레이션, 새 의존성, 권한 변경 등이다.

금지 또는 별도 통제

검증되지 않은 운영 삭제, 비밀의 모델 입력, 승인 없는 외부 메시지·배포, 법적 판단 자동화처럼 현재 하니스가 위험을 제어하지 못하는 행동이다.

이 목록은 영구적이지 않다. 평가와 운영 증거가 쌓이면 조건부 업무를 넓힐 수 있고, 사건 뒤에는 좁힐 수 있다. 변경 권한과 검토 주기를 정한다.

책임 지도

생성된 변경의 책임은 도구에 귀속되지 않는다. 통합을 승인하고 운영하는 조직이 기존 소프트웨어와 같은 책임 체계를 유지한다.

플랫폼을 제품으로 운영한다

중앙 플랫폼은 다음을 제공한다.

• 작업·명세 스키마와 템플릿
• 격리 실행과 최소 권한 기본값
• 공통 게이트 어댑터와 이벤트 스키마
• 평가 세트 실행과 기준 비교
• 비용·WIP·실패 분포 관측
• 승인·감사·사건 대응 연결
• 실제 에이전트 교체를 위한 검증된 어댑터 계약과 주입 경계

제품팀은 도메인 명세, 지역 안내서, 제품 테스트, 위험별 승인자를 소유한다. 중앙 플랫폼이 모든 도메인 규칙을 알 수 없고, 각 팀이 샌드박스와 감사 체계를 제각각 만들 필요도 없다.

플랫폼 성공은 등록 저장소 수보다 다음으로 본다.

• 첫 성공 작업까지 걸리는 시간
• 실패 진단과 복구 시간
• 기본 경로를 우회하지 않는 비율
• 팀이 직접 추가한 재사용 게이트
• 업그레이드로 깨진 작업 수
• 지원 요청의 원인 분포

성숙도 네 단계

0. 개인 도구

사람이 대화를 통해 코드를 만들고 모든 단계와 책임을 직접 관리한다. 학습에는 유용하지만 재현성과 조직 관측은 약하다.

1. 안내된 단일 작업

저장소 안내, 승인 명세, 격리 공간, 공통 테스트, 사람 리뷰가 있다. 첫 도입 목표다.

2. 통제된 파이프라인

작업 계약, 구조 게이트, 이벤트, 위험 기반 승인, 평가 세트가 있다. 반복 업무를 안정적으로 위임한다.

3. 제한된 병렬 공장

DAG, WIP 한도, 독립 리뷰, 병합 큐, 장기 작업 복구가 있다. 독립 업무군에서 병렬 처리한다.

각 저장소와 업무군은 다른 단계에 있을 수 있다. 조직 선언으로 단계를 건너뛰지 않는다.

첫 업무 선택 워크숍

후보를 다음으로 평가한다.

빈도
판정 가능성
실패 격리
되돌리기
문맥 준비도
현재 사람 시간
도메인/보안 위험

첫 후보는 점수가 높고 팀이 실제로 귀찮아하는 일이어야 한다. 사용 빈도가 낮은 멋진 데모는 학습 데이터를 만들지 못한다.

좋은 후보 예:

• 정해진 패턴의 API 필드 추가
• 도메인 규칙에 대한 테스트 보강
• 버전 업과 호환성 수정
• 반복적인 코드 모드 변경
• 문서와 코드 링크 신선도 검사

주의할 후보:

• 요구가 계속 바뀌는 신규 제품 전체
• 운영 장애의 자동 수정·배포
• 소유자 없는 레거시 대수술
• 개인정보·금전 이동이 포함된 범용 작업

30일: 한 흐름을 닫는다

목표는 한 업무군의 기준선과 최소 공장이다.

1주

• 최근 작업 10~20개의 흐름·품질·사람 시간 기준선을 수집한다.
• 위임 경계와 중단 기준을 승인한다.
• 제품, 저장소, 플랫폼, 보안 소유자를 정한다.

2주

• 저장소 안내와 승인 명세 템플릿을 만든다.
• 결정론적 모의 어댑터로 성공·차단·정책 위반을 검증한다.

3주

• 작업자 주입 경계와 제품별 변환 어댑터를 구현해 실제 에이전트를 격리된 단일 작업에 연결한다.
• 모든 결과는 사람 리뷰 뒤 수동 통합한다.

4주

• 기준선과 리드 타임, 첫 시도 통과, 사람 시간, 실패 분포를 비교한다.
• 계속·수정·중단 결정을 문서화한다.

30일의 성공은 자동화율이 아니라 반복 가능한 증거와 학습이다.

60일: 공통 경계를 강화한다

• 반복 실패를 명세 검사·구조 게이트·저장소 안내 개선으로 옮긴다.
• 대표 작업과 실패 주입 평가 세트를 만든다.
• 이벤트 스키마와 개인정보 필터를 표준화한다.
• 낮은 위험 작업에 제한된 독립 리뷰를 도입한다.
• 팀 두 곳 이상에서 같은 온보딩 경로를 검증한다.
• 공장 자체의 온콜/지원과 변경 관리 소유자를 정한다.

팀마다 프롬프트 템플릿을 복제하는 대신 공통 하니스와 지역 도메인 지식의 경계를 찾는다.

90일: 증거가 있는 곳만 확장한다

• 실제 독립 작업에만 동시성을 2→4처럼 단계적으로 늘린다.
• 후단 WIP와 사람 리뷰 용량을 함께 제한한다.
• 낮은 위험·강한 판정 업무만 자동 통합 후보로 삼는다.
• 장기 작업 체크포인트와 작업자 손실 훈련을 실행한다.
• 모델·도구 변경을 평가 게이트 뒤에 배포한다.
• 분기별 위임 경계와 사건 학습 검토를 운영한다.

90일 뒤에도 제품 의미와 고위험 판단은 명시적 사람이 소유한다.

교육은 프롬프트 강의로 끝나지 않는다

역할별로 배울 내용이 다르다.

개발자

명세 예시와 불변 조건, 작은 작업 계약, 인계, 게이트 실패 진단, 생성 코드 리뷰를 실습한다.

테크리드

저장소 지도, 구조 규칙, 작업 그래프, 병렬성·통합 비용, 위험 기반 완료 정의를 설계한다.

플랫폼/보안

격리 위협 모델, 최소 권한, 이벤트 데이터 분류, 평가와 변경 배포, 사건 대응을 훈련한다.

리더

생성량이 아닌 흐름·품질·사람의 주의 지표, 도입 중단 기준, 책임 경계를 배운다.

좋은 교육 과제는 성공 데모뿐 아니라 명세 차단, 경로 공격, 불안정 테스트, 늦은 결과를 직접 복구하게 한다.

심리적 안전과 실패 기록

에이전트 작업 실패를 개인의 능력 평가에 사용하면 사람은 실패를 숨기고 수동 우회한다. 공정 개선을 위해 다음 원칙을 둔다.

• 실행 실패율을 개인 순위로 쓰지 않는다.
• 사람 개입을 자동화 실패가 아니라 필요한 판단 데이터로 분류한다.
• 사건 회고는 모델 탓으로 끝내지 않고 명세·도구·정책·게이트를 본다.
• 우회를 처벌하기 전에 기본 경로가 왜 불편했는지 측정한다.
• 고위험 행동을 안전하게 차단한 사례를 좋은 결과로 인정한다.

사건 대응

에이전트 관련 사건도 기존 소프트웨어 사건 관리에 통합한다.

탐지 → 영향 제한 → 실행/자격 증명 중단 → 증거 보존
    → 영향 분석 → 복구/회전 → 원인 분류 → 평가·게이트 개선

필요한 증거:

• 작업·실행·명세·정책 버전
• 도구 행동과 승인
• 작업 공간과 patch 해시
• 외부 효과와 자격 증명 범위
• 게이트·리뷰·통합 이벤트

모델의 숨은 사고 내용을 사건 근거로 기대하지 않는다. 관찰된 입력 출처와 행동을 기록한다.

빌드 대 구매와 벤더 교체

모델·도구를 평가할 때 데모 성능 외에 본다.

• 작업/도구/이벤트의 내보내기 가능성
• 격리와 데이터 경계
• 모델·도구 버전 고정과 변경 알림
• 사용량·비용 원시 데이터
• 정책·승인 통합
• 장애 시 대체·중단 경로
• 평가 세트에서의 실제 업무 프로필

공장의 작업 계약, 명세, 게이트, 산출물은 특정 벤더 대화 형식에 묶지 않는다. 어댑터를 얇게 유지해야 교체 실험이 가능하다.

실습: 팀 도입 문서 만들기

다음 한 페이지를 팀과 함께 채운다.

# 에이전트 공장 도입 계약

## 첫 업무군
## 범위 밖 업무
## 성공 가설과 중단 기준
## 제품/저장소/플랫폼/보안 소유자
## 필수 명세·게이트·사람 승인
## 제공할 데이터와 금지 데이터
## 기준 지표와 30일 검토일
## 사건 연락·실행 중단·자격 증명 회전
## 확장 조건

리더의 구두 승인보다 버전 관리되는 계약으로 남긴다.

왜 실패하는가

전사 도입을 먼저 선언한다

업무군별 판정 가능성과 위험이 다르다. 한 팀·한 흐름의 증거에서 시작해 재사용 경계를 찾는다.

자동화율을 목표로 둔다

사람 승인이 필요한 고위험 작업까지 억지로 자동화한다. 검증된 가치 흐름과 사람 주의의 이동을 측정한다.

중앙 플랫폼이 모든 규칙을 소유한다

도메인 의미가 낡고 팀이 우회한다. 중앙은 실행 안전과 공통 계약, 제품팀은 명세와 지역 게이트를 소유한다.

사건을 모델의 환각으로 끝낸다

왜 잘못된 행동이 권한을 얻고 게이트를 통과했는지 개선하지 못한다. 시스템 원인과 방어 공백을 찾는다.

운영 판단: 다음 팀으로 확장할 조건

• 첫 팀에서 같은 업무군을 여러 번 실행해 기준선과 비교했다.
• 정책 위반과 심각 결함이 정의된 한도 안이다.
• 실패의 대부분을 재현하고 소유자에게 라우팅할 수 있다.
• 온보딩 문서로 새 개발자가 도움 없이 첫 작업을 완료한다.
• 플랫폼 운영·사건·업그레이드 소유자가 있다.
• 제품팀이 지역 명세와 게이트를 실제로 소유한다.
• 확장이 후단 리뷰와 CI 용량을 초과하지 않는다.

연습문제

1. 팀 업무 열 개를 기본 허용, 조건부, 금지/별도 통제로 분류하고 근거를 적어라.
2. 제품팀과 플랫폼팀 사이의 책임 충돌 가능성이 큰 항목 세 개를 RACI 또는 책임 표로 정리하라.
3. 실제 업무군 하나로 30일 도입 가설, 중단 기준, 측정값을 작성하라.
4. 에이전트 생성 코드로 보안 사건이 났다고 가정하고 모델 밖의 시스템 원인을 다섯 번 ‘왜’로 추적하라.

체크포인트

• 업무군별 위임 경계와 책임 소유자가 승인됐다.
• 30일은 한 흐름, 60일은 공통 경계, 90일은 증거 있는 확장으로 설계됐다.
• 성과 지표가 개인 감시가 아니라 공정 개선에 쓰인다.
• 공장 변경, 장애, 보안 사건의 운영 소유권이 있다.

다음 장에서는 지금까지 만든 모든 층을 하나의 주문 처리 공장으로 조립한다. 깨끗한 환경에서 성공·실패·복구·병렬·리뷰·관측을 실행하고 출간용 화면까지 같은 결과에서 생성한다.

↑ 목차로 돌아가기

16장. 캡스톤—주문 처리 공장을 완주한다

이제 완성된 참조 하니스를 깨끗한 상태에서 실행해 빈 release/ 산출물 디렉터리에 주문 처리 애플리케이션을 만듭니다. 하니스 자체를 장마다 새로 작성하는 실습은 아닙니다. 이번 장은 새 개념을 더하지 않고, 앞의 15개 장에서 해부한 명세, 작업 그래프, 격리, 독립 리뷰, 품질 게이트, 이벤트, 실패 복구를 하나의 재현 가능한 흐름으로 닫습니다.

독자가 보는 본문 출력과 출판용 화면은 이 실습을 실제로 실행해 만든 같은 fixture를 사용합니다. 동적 시각과 개인 절대경로만 <DURATION>, <LAB_ROOT>로 정규화합니다. 상태, 작업 수, 게이트, 파일명은 손으로 바꾸지 않습니다.

이번 장의 약속

• 깨끗한 환경에서 코드·하니스·실패 경로를 한 명령으로 검증합니다.
• 다섯 작업의 의존성과 격리 공간, 통합 순서를 실제 이벤트로 복원합니다.
• 생성 앱의 도메인 불변식과 인수 테스트를 실행합니다.
• 성공·리뷰 재시도·명세 차단·인수인계 증거와 출간 화면을 같은 실행에서 만듭니다.

완성할 제품과 공장

제품은 메모리 안에서 동작하는 작은 주문 처리 앱입니다. 단순하지만 실제 시스템의 핵심 위험을 축소해 담습니다.

주문 생성
→ PENDING
→ CONFIRMED
→ SHIPPED

부분 취소: 상품 수량 × 단가만 환불
같은 requestId 재전송: 두 번째 환불 0원

공장은 다음 흐름을 구현합니다.

승인 명세와 seed
→ 준비된 작업 배치
→ 시도별 디렉터리 스냅샷
→ 결정론적 작업자
→ 독립 리뷰
→ 구문·구조 검사
→ 릴리스에 직렬 통합
→ 필수 파일·아키텍처·인수 테스트
→ JSONL 이벤트와 보고서

결정론적 작업자는 템플릿을 복사합니다. 구현 능력을 평가하려는 것이 아니라 하니스의 작업 그래프와 실패 통제를 같은 입력으로 검증하려는 선택입니다. 실제 코딩 에이전트는 이 배관이 모두 초록색인 뒤 교체합니다.

0단계: 시작 상태를 고정한다

실행 위치는 agent-software-factory/03-labs입니다. 원본 파일을 수정하지 않은 새 복사본에서 시작하는 것을 권합니다.

macOS/Linux/WSL:

cd /다운로드한/경로/agent-software-factory/03-labs
pwd
node --version

PowerShell:

Set-Location 'C:\다운로드한\경로\agent-software-factory\03-labs'
Get-Location
node --version

Node.js가 v20 이상인지 확인합니다. npm install은 실행하지 않습니다. 외부 의존성이 없습니다.

생성 산출물만 정리합니다.

npm run clean

clean이 원본 specs/, tasks/, src/, test/를 지웠다면 즉시 중단합니다. 정상 구현은 .factory/ 아래의 생성 결과만 정리합니다.

1단계: 공장 자체를 검증한다

npm test

기대 종료 코드는 0입니다. 출간 fixture 기준 핵심 요약은 다음과 같습니다.

tests 26
pass 26
fail 0

테스트는 성공 경로만 검사하지 않습니다. 경로 탈출, 악성 간접 지시, 작업 그래프, 리뷰 반려와 재시도, 중단 뒤 인수인계, 수용 기준 없는 변경의 차단을 포함합니다.

‘수용 기준이 없으면 RED로 차단’ 테스트가 통과한 것은 모순이 아닙니다. 하니스가 위험 상태를 예상대로 거부했는지를 검증한 것입니다.

2단계: 명세와 작업 그래프를 읽는다

specs/capstone.json에는 seed, 다섯 작업, 최종 품질 규칙이 있습니다. 작업 의존성을 먼저 그립니다.

domain-model ──> repository-adapter ──> order-service ──> order-demo
      │                  │                    │
      +---------------+-----------------+

reader-docs  (독립 작업)

정확한 간선은 JSON의 dependsOn이 공식 원본입니다.

명세와 task 파일을 실행 전에 검사합니다.

npm run check:specs
npm run check:tasks
npm run queue -- --status ready --spec specs/capstone.json

준비 큐에서 첫 배치 후보는 domain-model과 reader-docs여야 합니다. 저장소·서비스·데모 작업이 모두 즉시 준비로 나오면 의존 판정이 깨졌습니다.

3단계: 전체 출간 검증을 실행한다

npm run verify

이 명령은 저자와 감수자가 예제 배포 전에 사용하는 골든 경로입니다.

환경 PASS — Node.js v20 이상
구문 PASS — ...개 파일
하니스 테스트 PASS
재시도 PASS — 작업 1, 시도 2
인계 PASS — 작업 1, 시도 2
최종 주문 앱 PASS — 작업 5, 시도 5

ALL GREEN ✓ — 코드·테스트·복구·최종 앱 검증 완료

구문 검사 파일 수와 실행 시간은 코드 개정과 컴퓨터에 따라 바뀔 수 있습니다. PASS 단계, 작업·시도 수, 마지막 ALL GREEN이 계약입니다.

verify가 실패하면 다음 실습으로 넘어가지 않습니다. 첫 번째 FAIL 단계의 원인을 고치고 처음부터 다시 실행합니다.

4단계: 주문 처리 공장을 가동한다

깨끗한 캡스톤을 실행합니다.

npm run demo

실제 캡처 fixture의 핵심 출력입니다.

에이전트 소프트웨어 공장: 주문 처리 앱 소프트웨어 공장
실행 ID: order-capstone | 작업 5개 | 어댑터 deterministic-mock

[배치 1] domain-model, reader-docs
  → domain-model 시도 1: 격리 작업공간 생성
  → reader-docs 시도 1: 격리 작업공간 생성
  ✓ domain-model: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합
  ✓ reader-docs: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

[배치 2] repository-adapter
  → repository-adapter 시도 1: 격리 작업공간 생성
  ✓ repository-adapter: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

[배치 3] order-service
  → order-service 시도 1: 격리 작업공간 생성
  ✓ order-service: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

[배치 4] order-demo
  → order-demo 시도 1: 격리 작업공간 생성
  ✓ order-demo: 리뷰·구문·구조 검사 통과 후 통합

GREEN ✓ — 주문 처리 앱 소프트웨어 공장
보고서: <LAB_ROOT>/.factory/runs/order-capstone/report.md
이벤트: <LAB_ROOT>/.factory/runs/order-capstone/events.jsonl

그림 16-1. 실제 npm run demo 실행은 다섯 작업을 의존 순서로 통합하고 GREEN으로 끝난다.

그림 16-1은 이 명령의 실제 캡처입니다. 그림에 없는 배치를 본문에서 발명하지 않습니다. 출력이 다르면 03-labs/capture/success/terminal.txt와 예제 버전을 비교합니다.

무엇을 관찰할까

첫 배치에서 두 작업이 함께 준비됩니다. 각각 전용 작업 공간에서 실행된 뒤, 통합은 안정적인 작업 ID 순서로 직렬화됩니다. 이후 작업은 선행 결과가 통합된 다음에만 준비됩니다.

작업자 실행이 끝난 시점과 릴리스가 GREEN이 된 시점은 다릅니다. 독립 리뷰, 지역 구문·구조 검사, 통합, 최종 게이트가 그 사이에 있습니다.

5단계: 실행 증거를 해부한다

.factory/runs/order-capstone/
├── input.json
├── queue.json
├── events.jsonl
├── workspaces/
├── gate-results.json
├── change.patch
├── handoff.md
├── report.md
├── summary.json
└── release/

입력

input.json에서 실행 ID, 기준 명세, 정규화된 작업을 확인합니다. 실행 뒤 원본 명세가 바뀌어도 당시 입력을 재구성할 수 있어야 합니다.

작업 상태

queue.json은 다섯 작업의 의존성, 시도, 상태를 보존합니다. 최종적으로 모두 completed, 총 시도는 5여야 합니다.

실행 이벤트

events.jsonl의 각 줄은 JSON 사건 하나입니다. sequence가 1부터 빠짐없이 증가하는지 확인합니다.

npm run report -- --latest --trace

trace 보기에서 다음 증거 사슬을 찾습니다.

workspace.created
→ agent.invoked
→ agent.file_written
→ review.completed
→ gate.completed
→ workspace.integrated
→ final_gate.completed

변경

change.patch는 기준 릴리스에 어떤 파일이 추가됐는지 보여 줍니다. 허용된 아홉 필수 파일 밖에 정책·하니스 파일이 들어가면 성공 결과를 신뢰하지 않습니다. 아홉 번째 파일은 수용 기준 문서와 테스트 이름을 연결하는 specs/order-acceptance.manifest.json입니다.

판정

gate-results.json과 summary.json에서 다음을 확인합니다.

status: GREEN
taskCount: 5
attempts: 5
retries: 0
handoffs: 0
reviewRejections: 0

required-files: PASS (9)
architecture: PASS (4 layers)
acceptance-tests: PASS (13 tests: AC 12 + smoke 1)

그림 16-2. 같은 성공 실행의 로컬 보고서는 작업·시도 각 5회와 required-files 9개·architecture 4개·acceptance-tests의 테스트 파일 1개 및 수용 기준 12개 추적 PASS를 보여 준다. 연결된 생성 앱 테스트 결과는 13/13(수용 기준 12개+smoke 1개)이다.

그림 16-2는 같은 summary.json으로 생성된 보고서 화면입니다. 터미널 캡처와 상태·작업·게이트 수가 일치해야 합니다.

6단계: 생성 제품을 독립 검증한다

공장이 만든 릴리스 디렉터리에서 테스트를 실행합니다.

macOS/Linux/WSL:

cd .factory/runs/order-capstone/release
node --test
cd ../../../../

PowerShell:

Set-Location .factory\runs\order-capstone\release
node --test
Set-Location ..\..\..\..

기대 종료 코드는 0입니다.

tests 13
pass 13
fail 0

열두 수용 기준 테스트와 한 smoke test가 증명하는 규칙:

1. 수량×단가의 합이 정수 원 단위 총액입니다.
2. 빈 주문을 거부합니다.
3. 수량 0을 거부합니다.
4. 비정수 수량을 거부합니다.
5. 음수 단가를 거부합니다.
6. 비정수 단가를 거부합니다.
7. 주문은 생성→확인→배송 순서로 전이합니다.
8. 확인을 건너뛴 배송을 거부합니다.
9. 존재하지 않는 주문의 상태 변경을 거부합니다.
10. 중복 주문 ID를 거부합니다.
11. 일부 상품 취소는 해당 금액만 환불합니다.
12. 같은 취소 요청 ID는 두 번째 환불을 0원으로 만듭니다.
13. 데모 주문 58,000원이 배송 상태에 도달합니다.

1~12번은 AC-ORDER-001부터 AC-ORDER-012까지 1:1로 연결되고, 13번은 SMOKE-ORDER-001입니다. 최종 게이트는 specs/order-acceptance.md, specs/order-acceptance.manifest.json, 실제 실행된 테스트 이름 사이의 ID와 이름이 모두 일치하는지도 검사합니다.

테스트 이름만 믿지 말고 test/order-flow.test.mjs의 입력과 assertion을 읽습니다. 특히 중복 취소 테스트는 저장소의 최종 refundTotal도 32,000원인지 확인합니다. 반환 값만 0으로 바꾸고 저장 상태가 두 배가 되는 결함을 막습니다.

7단계: 구조 경계를 확인한다

캡스톤의 의존 방향은 다음과 같습니다.

interface → application → domain
     │             ↑
     └──────> adapters

domain ─X→ application/adapters/interface

npm run test:architecture

그다음 의도된 위반 시나리오를 실행합니다.

npm run demo:architecture-violation

이 명령의 기대 결과는 비영 종료 코드와 구조 게이트 FAIL입니다. 위반 시나리오가 초록색이면 구조 검사가 중요한 경계를 대표하지 못합니다. 정상 캡스톤 릴리스는 오염되지 않아야 합니다.

8단계: 세 가지 실패를 학습한다

리뷰 반려 뒤 재시도

npm run factory -- --task tasks/attempt-policy-change.json

첫 시도는 TODO 때문에 독립 리뷰에서 반려되고, 두 번째 시도가 통과합니다. 전체 명령은 종료 코드 0, 최종 GREEN입니다.

taskCount: 1
attempts: 2
retries: 1
reviewRejections: 1

workspaces/attempt-policy-change-attempt-1의 반려 결과와 attempt 2, release를 비교합니다. 첫 공간의 미완성 파일이 릴리스에 섞이지 않아야 합니다.

검증할 수 없는 변경 차단

npm run factory -- --task tasks/missing-acceptance.json

이 명령은 의도적으로 종료 코드 1입니다.

RED ✗ — 수용 기준이 없어 차단되는 변경
실행 실패: 최종 품질 게이트 실패

필수 파일과 구조가 통과해도 실행 가능한 인수 테스트가 없으면 완료가 아닙니다. 그림 11-2의 빨간 상태는 독자가 잘못 실행한 화면이 아니라 성공적으로 차단된 학습 화면입니다.

중단 뒤 인수인계

npm run demo:handoff

첫 시도는 체크포인트를 남기고, 두 번째 작업자가 재개합니다.

attempts: 2
handoffs: 1
status: GREEN

handoff.md와 첫 작업 공간의 체크포인트가 완료한 것, 남은 것, 재개 지점에 답하는지 확인합니다. 이 실습은 같은 프로세스에서 재개하지만 상태가 파일로 보존됩니다. 프로세스 재시작 내구성을 완전히 제공한다고 과장하지 않습니다.

9단계: 병렬성과 통합 충돌을 따로 본다

npm run demo:parallel -- --concurrency 1
npm run demo:parallel -- --concurrency 2
npm run demo:parallel -- --concurrency 4

교육용 구현에서 독립 준비 작업의 배치와 최종 판정이 유지되는지 비교합니다. 컴퓨터의 wall time 차이를 보편적 속도 수치로 사용하지 않습니다.

충돌 시나리오:

npm run demo:conflict

각 작업 공간의 지역 성공과 최신 릴리스 통합 판정이 다를 수 있음을 확인합니다. 격리는 충돌을 없애지 않고 어느 변경에서 생겼는지 분리합니다.

10단계: 보안 경계를 공격한다

npm run test:security -- --case path-traversal
npm run test:security -- --case indirect-instruction

첫 검사는 ../, 절대경로, 선언된 출력 경계 밖 경로를 safeJoin과 명세 로더가 거부하는지 확인합니다. 두 번째는 고정 fixture 안의 “이전 지시를 무시하라”는 문자열을 결정론적 리뷰 규칙이 반려하는지 확인합니다. 실제 모델이 해당 문서를 읽고 도구 행동을 제안하거나 네트워크 egress가 거부되는 통합 테스트는 아닙니다. 두 테스트 자체는 기대 위반을 정확히 찾아 종료 코드 0으로 끝납니다.

SECURITY.md에서 이 예제가 제공하는 방어와 제공하지 않는 방어를 읽습니다. 디렉터리 스냅샷과 Node.js 경로 검사는 운영체제 수준의 완전한 샌드박스가 아닙니다.

11단계: 평가와 게이트 자체를 검증한다

npm run evaluate:gates
npm run eval

evaluate:gates는 가장 최근 run의 gate-results.json을 읽어 PASS/FAIL을 다시 출력합니다. 먼저 어떤 fixture를 실행했는지 확인합니다. eval은 현재 캡스톤 한 사례를 다시 실행해 3/3 PASS, 작업 5, 시도 5, 재시도·인계 0, GREEN을 요약합니다.

이 두 명령은 다중 결함 주입 평가 스위트가 아닙니다. 성공·정책 위반·올바른 차단·복구를 기대 상태별로 비교하는 평가는 13장의 현장 확장 과제입니다. 현재 하니스의 여러 실패 fixture는 npm test에서 회귀 검사합니다.

검증 질문:

• 기능 성공이 정책 위반을 상쇄하지 않는가?
• 의도된 차단을 모델 실패로 잘못 세지 않는가?
• 재시도와 인수인계를 작업 수에서 숨기지 않는가?
• 게이트가 0개 테스트를 성공으로 처리하지 않는가?

12단계: 책과 동일한 화면을 재생성한다

npm run capture:fixtures

이 명령은 성공, 리뷰 재시도, 차단, 인수인계의 실제 실행을 다시 만들고 capture/ 아래에 저장합니다.

capture/
├── manifest.json
├── minimal/{terminal.txt,summary.json,events.jsonl,report.html}
├── success/{terminal.txt,summary.json,events.jsonl,report.html}
├── retry/{terminal.txt,summary.json,events.jsonl,report.html}
├── blocked/{terminal.txt,summary.json,events.jsonl,report.html}
└── handoff/{terminal.txt,summary.json,events.jsonl,report.html}

출판용 그림 빌드는 이 manifest를 입력으로 사용합니다. 다음은 고정 계약이고 그림과 본문이 모두 일치해야 합니다.

그림의 상태나 숫자가 다르면 그래픽을 손으로 고치지 않습니다. fixture를 다시 만들고 원고·예제 버전의 불일치를 해결합니다.

최종 품질 확인

다음 항목을 실제 산출물로 확인합니다.

• [ ] npm test가 26개 테스트, 실패 0으로 끝났습니다.
• [ ] npm run verify의 마지막 줄이 ALL GREEN입니다.
• [ ] order-capstone 다섯 작업이 모두 completed입니다.
• [ ] 총 시도는 5이고 예상하지 않은 재시도가 없습니다.
• [ ] 첫 배치의 두 작업이 별도 작업 공간을 사용합니다.
• [ ] 최종 필수 파일 9개와 구조 계층 4개가 통과합니다.
• [ ] 생성 앱의 수용 기준 12개와 smoke 1개, 총 13개 테스트가 통과합니다.
• [ ] 부분 취소 32,000원과 중복 환불 0원을 확인했습니다.
• [ ] events.jsonl의 sequence와 증거 사슬이 이어집니다.
• [ ] 리뷰 재시도, 명세 차단, 인수인계가 기대 상태를 냅니다.
• [ ] 보안 공격 fixture가 정책에서 차단됩니다.
• [ ] 캡처 manifest와 본문·그림의 상태와 숫자가 일치합니다.
• [ ] npm run clean이 생성 산출물만 정리합니다.

실제 에이전트로 교체하기 전

이 책의 모의 작업자는 공장 배관을 검증합니다. 현재 Factory는 src/mock-agent.mjs의 작업자를 직접 생성하므로 파일 하나만 바꿔 끼우는 확장점은 제공하지 않습니다. 실제 코딩 에이전트를 연결할 때는 먼저 작업자 의존성 주입 경계를 만들고 제품별 입력·출력을 변환하는 어댑터를 구현합니다. 그 뒤에도 다음 의미 계약을 유지합니다.

작업 봉투와 명세 버전
작업 공간과 허용 경로
도구·시간·행동 예산
독립 리뷰와 필수 게이트
이벤트·summary·handoff 계약
재시도·차단·취소 상태
평가 fixture와 중단 기준

새 어댑터는 같은 평가 세트를 여러 번 실행합니다. 모의 작업자보다 ‘지능적’이라는 이유로 경로 정책이나 게이트를 완화하지 않습니다.

왜 실패하는가

verify보다 demo만 보여 줍니다

성공 화면은 만들 수 있지만 하니스의 경로·재시도·차단 회귀를 놓칩니다. 출간과 팀 배포는 골든 검증을 먼저 실행합니다.

생성 앱 테스트만 통과하면 공장도 맞다고 봅니다

작업자가 정책 파일을 건드리거나 증거가 끊겨도 제품 테스트는 통과할 수 있습니다. 과정 정책과 산출물 출처를 함께 봅니다.

실패 화면을 오류로 보고 삭제합니다

차단과 리뷰 반려는 공장의 학습 목표입니다. 예상 종료 상태와 이유가 맞는지 확인하고 출간 fixture로 보존합니다.

스크린샷의 숫자를 손으로 최신화합니다

본문·예제·그림이 갈라집니다. 깨끗한 실행에서 fixture와 모든 파생물을 다시 생성합니다.

현장 확장

실제 팀에 옮길 때 한 번에 모든 것을 교체하지 않습니다.

1. 캡스톤의 작업 스키마를 실제 반복 업무 하나에 맞춥니다.
2. 제품팀의 승인 명세와 실제 테스트를 연결합니다.
3. 디렉터리 스냅샷을 위험에 맞는 worktree/컨테이너/원격 샌드박스로 바꿉니다.
4. 모의 작업자와 실제 에이전트를 같은 평가 세트에서 비교합니다.
5. 모든 결과를 사람 리뷰로 통합하며 기준선을 수집합니다.
6. 낮은 위험·강한 판정 업무에서만 동시성과 자동 통합을 넓힙니다.

연습문제

1. agent.file_written 뒤 최종 GREEN 전에 필요한 사건을 실제 events.jsonl에서 찾아 순서대로 적습니다.
2. 작업 5개, 시도 7회, 재시도 1회, 인수인계 1회인 실행에서 ‘작업 수’만 보고하면 숨는 비용을 설명합니다.
3. 생성 앱의 중복 환불 테스트가 반환 값뿐 아니라 저장소의 누적 환불액도 확인해야 하는 이유를 설명합니다.
4. 팀의 반복 작업 하나를 캡스톤 스키마로 옮깁니다. 명세, 작업 DAG, 허용 경로, 게이트, 사람 승인, 실패 fixture를 포함합니다.
5. 실제 코딩 에이전트 어댑터의 입력·출력 계약을 작성하고, 하니스에서 절대 넘기지 않을 책임 세 개를 표시합니다.

체크포인트

• 깨끗한 환경에서 npm run verify와 캡스톤이 실제로 통과했습니다.
• 다섯 작업의 DAG, 작업 공간, 리뷰, 통합, 최종 게이트를 증거로 설명할 수 있습니다.
• 성공만이 아니라 재시도·차단·인수인계를 기대 상태로 재현했습니다.
• 생성 제품의 도메인 규칙과 멱등성을 독립 테스트로 확인했습니다.
• 본문 출력과 출판용 화면이 같은 캡처 manifest에서 생성됩니다.

이제 독자에게는 작은 공장이 남았습니다. 다음 단계는 에이전트 수를 늘리는 일이 아닙니다. 실제 팀의 업무 하나를 같은 하니스 원칙으로 옮기고, 실패를 관측하고, 한 번에 한 경계를 강화하는 일입니다.

맺음말 — 사람이 설계해야 할 것

에이전트 소프트웨어 참조 공장을 실행하고 해부한 뒤에도 모델은 틀린다. 요구는 바뀌고, 테스트가 놓치는 빈틈이 생기며, 병렬 작업은 예상 밖의 충돌을 만든다. 이 책의 목표는 그런 불확실성을 없애는 일이 아니었다. 불확실성을 관찰할 수 있는 상태로 만들고, 실패의 폭을 제한하며, 다음 실행이 이전 실행보다 나아질 근거를 남기는 일이었다.

우리가 만든 공장의 핵심은 화려한 에이전트 수가 아니다.

• 요구가 판정 가능한 명세로 남는다.
• 작업의 소유권과 의존성이 보인다.
• 변경은 격리된 경계 안에서 일어난다.
• 품질 기준은 말이 아니라 실행되는 검사다.
• 독립 리뷰와 최소 권한이 과신을 제어한다.
• 이벤트, 산출물, 결정 기록이 다음 작업자에게 기억을 건넨다.

이 구조가 있으면 더 나은 모델은 즉시 더 큰 효과를 낸다. 모델이 바뀌어도 팀의 운영 지식은 저장소와 하니스에 남는다. 반대로 구조가 없으면 더 빠른 생성은 더 빠른 혼란이 될 수 있다.

코드가 희소했던 시대에는 사람이 구현의 대부분을 직접 담당했다. 생성 능력이 풍부해지는 시대에 사람의 중요한 일은 목적과 경계를 정하고, 판정 기준을 만들고, 예외를 다루고, 시스템이 학습하도록 피드백을 남기는 쪽으로 이동한다. 이것은 개발자의 퇴장이 아니라 개발의 작업 단위가 커지는 변화다.

독자가 마지막 실습에서 만든 것은 작은 공장이다. 다음 단계는 에이전트를 더 많이 붙이는 것이 아니다. 실제 팀의 반복 작업 하나를 선택해 같은 원리를 적용하는 것이다. 실패 비용이 낮고 판정 기준이 명확한 작업부터 시작하라. 측정하고, 한 가지 병목을 고치고, 위임 경계를 조금씩 넓혀라.

좋은 공장은 사람을 배제하지 않는다. 사람이 가장 값진 판단에 집중할 수 있게 한다. 코드는 산출물이다. 우리가 설계해야 할 것은 그 산출물을 믿을 수 있게 만드는 시스템이다.

부록 A. 환경 구축과 문제 해결

이 부록의 목표는 독자가 실습 오류를 모델이나 코드 문제로 오해하기 전에 환경·경로·입력 상태를 빠르게 확인하게 하는 것입니다. 핵심 실습은 네트워크, API 키, npm install 없이 동작합니다.

A.1 지원 환경

책이 지원한다고 표시한 환경은 출간 전에 실제 재현 행렬에서 확인해야 합니다. 미확인 운영체제를 “아마 동작”으로 지원 목록에 넣지 않습니다.

A.2 3분 사전 점검

macOS/Linux/WSL:

cd /다운로드한/경로/agent-software-factory/03-labs
pwd
node --version
npm --version
test -f package.json
npm test

PowerShell:

Set-Location 'C:\다운로드한\경로\agent-software-factory\03-labs'
Get-Location
node --version
npm --version
Test-Path package.json
npm test

확인할 결과:

현재 경로의 마지막 디렉터리: 03-labs
Node.js: v20 이상
package.json 존재: true 또는 종료 코드 0
npm test: fail 0, 종료 코드 0

테스트 개수는 원고 개정으로 바뀔 수 있습니다. 출간본의 실제 캡처와 EXPECTED-OUTPUT.md를 우선합니다.

A.3 깨끗하게 다시 시작하기

npm run clean은 예제의 생성 산출물 .factory/만 지워야 합니다. 원본 명세, 작업, 소스, 테스트를 지우지 않습니다.

npm run clean
npm test
npm run demo

사용자의 다른 변경이 있는 저장소에서 광범위한 삭제나 Git 초기화 명령을 실행하지 않습니다. 원본 파일까지 바꿨다면 새 압축본을 별도 디렉터리에 풀고 다시 실행합니다. 기존 디렉터리를 덮어쓰지 않아 비교 증거를 남깁니다.

A.4 오류별 첫 관찰 지점

A.5 의도된 실패와 실제 환경 실패 구분

tasks/missing-acceptance.json은 종료 코드 1과 RED가 정상 학습 결과입니다. 다음 세 조건을 모두 만족해야 합니다.

실행기가 통제된 오류 메시지를 남겼다.
.factory/runs/missing-acceptance/에 산출물이 있다.
gate-results.json의 acceptance-tests만 의도된 이유로 실패했다.

스택 트레이스와 함께 산출물 생성 전 종료되거나 ENOENT, 구문 오류가 나면 의도된 실패가 아닙니다.

macOS/Linux에서 마지막 종료 코드를 봅니다.

npm run factory -- --task tasks/missing-acceptance.json
echo $?

PowerShell:

npm run factory -- --task tasks/missing-acceptance.json
$LASTEXITCODE

A.6 경로에 공백과 한글이 있을 때

Node.js 예제는 경로를 문자열 인자로 처리하므로 공백과 한글 경로에서도 동작해야 합니다. 셸에서 이동할 때 따옴표를 씁니다.

cd "/Users/example/My Books/agent-software-factory/03-labs"

Set-Location 'C:\Users\example\내 책\agent-software-factory\03-labs'

문제가 생기면 먼저 짧은 영문 사용자 경로의 새 복사본에서 재현합니다. 그곳에서만 성공한다면 코드 오류가 아니라 경로 처리 회귀입니다. 문제 경로를 숨기지 말고 테스트 사례로 등록합니다.

A.7 Windows 주의

• PowerShell의 경로 구분자는 \이지만 Node.js 코드에서는 node:path를 사용합니다.
• cat 대신 Get-Content, pwd 대신 Get-Location을 사용할 수 있습니다.
• 실행 정책 때문에 .ps1이 막혀도 이 책의 핵심 경로는 node와 npm 명령입니다.
• WSL과 Windows Node.js를 섞지 않습니다. WSL 터미널에서는 WSL에 설치한 Node.js와 Linux 경로를 사용합니다.
• 백신이나 동기화 폴더가 임시 파일 교체를 간섭하면 사용자 로컬의 새 실습 경로에서 재현합니다.

A.8 보고용 진단 묶음

문제를 제보할 때 비밀과 개인 경로를 제거한 다음을 제공합니다.

운영체제와 셸
node --version / npm --version
실행한 정확한 명령
종료 코드
오류의 첫 원인 줄과 마지막 30줄
해당 run의 summary.json
gate-results.json
events.jsonl 중 오류 앞뒤 이벤트
원본 파일을 수정했는지 여부

홈 경로, 사용자 이름, 토큰, 내부 호스트, 전체 환경 변수는 보내지 않습니다.

A.9 재현 완료 기록

출간 감수와 독자 베타테스트에서 아래 표를 채웁니다.

지원 표기는 이 표의 실제 통과 결과와 일치해야 합니다.

부록 B. 바로 쓰는 명세·작업·운영 템플릿

템플릿은 생각을 대신하지 않습니다. 비어 있는 중요한 결정을 눈에 보이게 하고, 사람·에이전트·검사가 같은 계약을 읽게 합니다. 각 템플릿에서 필요 없는 항목은 이유를 남기고 제거합니다. 의미 없는 N/A를 채워 완성처럼 보이게 하지 않습니다.

B.1 저장소 작업 안내서

# Repository work guide

## 제품 목적
이 저장소가 제공하는 사용자 결과를 3문장 이내로 씁니다.

## 공식 입구
- 도메인 용어: `docs/domain-glossary.md`
- 저장소 지도: `docs/repository-map.md`
- 승인 명세: `specs/README.md`
- 아키텍처 결정: `docs/decisions/`

## 신뢰할 명령
- 빠른 검사: `<명령>`
- 전체 검사: `<명령>`
- 로컬 실행: `<명령>`

## 변경 경계
- `<경로>` 변경 시 `<테스트/문서>`를 함께 확인합니다.
- 승인 없이 수정하지 않을 경로: `<정책/CI/보안>`
- 생성 산출물 경로: `<경로>`

## 완료 정의
- 승인 명세 버전: 확인
- 필수 게이트: `<목록>`
- 인계·잔여 위험: 기록

## 더 구체적인 지역 규칙
- `<하위 경로>/AGENTS.md`

B.2 실행 가능한 명세

---
id: SPEC-<DOMAIN>-<NNN>
version: 1
status: draft
owner: <제품/도메인 소유자>
approved_at: null
---

# <관찰 가능한 결과>

## 문제와 사용자 결과
현재 문제, 대상 사용자, 완료 뒤 달라지는 결과를 씁니다.

## 범위
### 포함
- 

### 제외
- 

## 용어와 상태
| 용어/상태 | 이 명세에서의 의미 |
|---|---|
|  |  |

## 규칙
- R-01:
- R-02:

## 결정표
| 조건 A | 조건 B | 기대 행동 |
|---|---|---|
|  |  |  |

## 수용 기준
- AC-01 정상 경로:
- AC-02 경계값:
- AC-03 잘못된 입력:
- AC-04 권한/데이터:

## 불변식
- INV-01:

## 비기능 요구
- 성능: 기준 환경/기준값/허용 변화/측정 명령
- 보안·개인정보: 금지 데이터/권한/증거
- 호환성: 유지할 공개 계약과 검증
- 복구: 실패 행동과 되돌리기

## 미결정
| ID | 질문 | 등급(A~D) | 소유자 | 마감 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
|  |  |  |  |  |  |

## 증거 연결
| 기준 | 자동/수동 증거 | 경로/명령 | 상태 |
|---|---|---|---|
| AC-01 |  |  | 예정 |

B.3 작업 봉투

설계 예(실행용 아님) — 원본: 부록 B.3 작업 봉투 템플릿; 명령: 없음.

{
  "id": "TASK-001",
  "title": "관찰 가능한 결과를 동사로 씁니다",
  "spec": { "id": "SPEC-DOMAIN-001", "version": 1 },
  "outcome": "완료 뒤 외부에서 확인할 상태",
  "dependsOn": [],
  "inputs": [],
  "allowedPaths": ["src/domain/", "test/domain/"],
  "forbiddenPaths": ["policy/", ".github/"],
  "requiredGates": ["unit", "architecture", "security"],
  "risk": "low",
  "approvals": [],
  "budget": {
    "attempts": 3,
    "actions": 20,
    "wallSeconds": 120,
    "changedFiles": 8
  }
}

B.4 작업 분해 검토표

## 결과
- 작업 하나가 관찰 가능한 결과 하나를 완성하는가?
- 독립 게이트로 판정할 수 있는가?

## 경계
- 예상 변경 집합과 허용 경로가 충분히 좁은가?
- 정책·테스트 우회 경로가 포함되지 않았는가?

## 의존성
- 선행 작업의 어떤 산출물을 소비하는가?
- 순환 또는 숨은 의미 의존이 없는가?

## 병렬성
- 데이터, 파일, 제품 의미 충돌을 각각 확인했는가?
- 격리·검증·리뷰 비용보다 대기 절감이 큰가?

## 위험
- 외부 효과, 비밀, 데이터, 공개 계약 변화가 있는가?
- 필요한 사람 승인과 되돌리기가 있는가?

B.5 아키텍처 결정 기록

# ADR-<NNN>: <결정 제목>

- 상태: proposed | accepted | superseded
- 날짜:
- 소유자:
- 관련 명세/작업:

## 상황
결정해야 하는 문제와 제약을 씁니다.

## 고려한 선택지
1. 선택지와 장단점
2. 선택지와 장단점

## 결정
무엇을 선택했고 어떤 범위에 적용하는지 씁니다.

## 결과와 위험
좋아지는 점, 비용, 실패 가능성, 되돌리는 법을 씁니다.

## 기계식 규칙
이 결정을 지키는 구조 테스트·게이트·관측을 연결합니다.

B.6 품질 게이트 계약

설계 예(실행용 아님) — 원본: 부록 B.6 게이트 계약 템플릿; 명령: 없음.

{
  "id": "architecture",
  "version": "1",
  "risk": "forbidden dependency",
  "required": true,
  "command": ["node", "--test", "test/architecture"],
  "timeoutSeconds": 60,
  "success": {
    "exitCode": 0,
    "minimumChecks": 1
  },
  "failureOwner": "platform-architecture",
  "artifacts": ["artifacts/gates/architecture.json"]
}

B.7 인수인계 패킷

# Handoff: <taskId>/<runId>

## 공식 입력
- 명세: `<id>@<version>` / hash
- 기준선: commit/hash
- 정책·도구 버전:

## 목표와 현재 상태
- 상태: SUCCEEDED | FAILED | BLOCKED | CANCELED
- 종료 이유 코드:

## 확인한 사실
- 사실 + 출처 경로/hash

## 적용한 변경
- 경로 + 목적

## 게이트와 증거
| 게이트 | 결과 | 산출물 |
|---|---|---|
|  |  |  |

## 폐기한 가설
- 가설 / 폐기 근거

## 외부 효과
- effect ID / 상태 / 조회 / 보상

## 남은 위험과 결정
- 

## 다음 안전 행동
1. 

B.8 평가 사례

설계 예(실행용 아님) — 원본: 부록 B.8 평가 사례 템플릿; 명령: 없음.

id: EVAL-<DOMAIN>-001
category: api-change
difficulty: local
risk: low
fixture: <고정 기준 저장소>
task: <작업 계약 경로>
expected_status: SUCCEEDED
must_pass:
  - AC-01
  - ARCH-001
must_not:
  - modify: policy/**
  - expose_fields: [secretField]
budget:
  actions: 20
  wall_seconds: 120
trials: 5
manual_rubric:
  maintainability: 0..2
  evidence_quality: 0..2

B.9 파일럿 도입 계약

# 에이전트 공장 파일럿

## 업무군과 사용자 문제
## 범위 밖·금지 행동
## 도입 전 기준선
## 성공 가설과 중단 기준
## 제품/저장소/플랫폼/보안 책임
## 데이터 분류와 제공하지 않을 정보
## 명세·격리·게이트·승인
## 평가 세트와 운영 관측
## 사건 대응과 긴급 중지
## 30일 검토일과 확장 조건

B.10 사건 기록

# Incident <ID>

## 영향과 시간선
## 관련 request/task/run/change/deploy ID
## 명세·정책·하니스·모델·도구 버전
## 관찰된 행동과 외부 효과
## 즉시 제한·자격 증명 회전·복구
## 원인 분류
- 명세 / 컨텍스트 / 권한 / 도구 / 게이트 / 리뷰 / 통합 / 운영
## 방어가 잡았거나 놓친 지점
## 평가 사례·게이트·문서에 반영할 변경
## 소유자와 완료 증거

부록 C. 역할 중심 도구·어댑터 지도

이 부록은 제품 순위를 매기지 않습니다. 공장의 역할과 교체 경계를 먼저 정한 뒤, 2026년 7월 17일 기준 공개된 제품·프로토콜을 예시로 연결합니다. 기능과 지원 범위는 바뀌므로 인쇄본의 명령보다 각 공식 문서와 온라인 호환표를 다시 확인합니다.

C.1 역할부터 선택한다

한 제품이 여러 역할을 제공해도 내부 경계를 유지합니다. 작업자 제품의 세션 ID가 공장의 유일한 taskId가 되거나, 관측 백엔드의 span 형식이 작업 계약을 지배하지 않게 합니다.

C.2 코딩 작업자 어댑터

현재 실습 구현의 계약

완성된 참조 하니스는 실제 제품 어댑터를 끼워 넣는 구조까지 구현하지 않는다. Factory가 DeterministicMockAgent를 직접 만들며, 현재 호출과 반환 모양은 다음과 같다.

현재 구현 설명(실행용 아님) — 아래 타입은 03-labs/src/mock-agent.mjs의 실행 코드를 설명하기 위해 TypeScript로 옮긴 것이다.

type CurrentMockRequest = {
  task: NormalizedTask;
  attempt: number;
  workspace: {
    path: string;
    operations: Operation[];
    outputs: Record<string, string>;
  };
  previousHandoffs: HandoffCheckpoint[];
};

type CurrentMockResult =
  | { status: "completed"; changedPaths: string[] }
  | { status: "handoff"; checkpoint: HandoffCheckpoint };

따라서 외부 작업자를 현재 하니스에 그대로 대입할 수 있다고 주장하지 않는다. 먼저 Factory에 작업자 의존성을 주입하고, 제품별 상태를 공통 상태로 정규화하고, 취소·예산·이벤트를 연결한 뒤 같은 게이트로 검증해야 한다.

현장 확장을 위한 목표 계약

다음은 그 확장을 설계할 때 사용할 수 있는 목표 모양이다. 책의 현재 코드에 구현되거나 테스트된 API가 아니다.

설계 예(실행용 아님) — 실제 제품을 연결하기 전에 구현·검증해야 할 목표 어댑터 계약이다.

type WorkerRequest = {
  taskId: string;
  goal: string;
  spec: { id: string; version: number; path: string };
  workspace: string;
  allowedPaths: string[];
  budget: { actions: number; wallMs: number };
};

type WorkerResult = {
  status: "done" | "blocked" | "failed";
  summary: string;
  changedPaths: string[];
  questions: string[];
  usage?: Record<string, number>;
};

현장용 어댑터를 구현할 때 추가로 해야 할 일:

• 제품 고유 지시 파일과 옵션을 공장 계약에 매핑
• 비대화형 종료와 타임아웃 처리
• 도구/파일 이벤트를 공통 형식으로 변환
• 모델·제품 버전과 사용량 기록
• 취소 신호와 프로세스 트리 종료
• 원문 출력에서 비밀·개인정보 제거

어댑터는 제품이 “성공”이라고 말한 결과를 공장 성공으로 바꾸지 않습니다. 필수 게이트와 리뷰가 별도로 판정합니다.

C.3 공개 구현에서 배울 역할

하니스·작업자 루프

OpenAI는 Codex의 루프를 사용자 입력, 모델 추론, 도구 호출 실행, 도구 결과 추가, 종료 메시지의 반복으로 설명합니다. App Server 사례는 세션 수명 주기와 이벤트 스트림을 작업자 코어 밖 클라이언트와 연결합니다. 이는 책의 2장 경계를 비교할 사례이지 모든 에이전트의 표준 API가 아닙니다.

• Unrolling the Codex agent loop
• Unlocking the Codex harness

명세 중심 흐름

GitHub Spec Kit은 /specify, /plan, /tasks처럼 의도·기술 계획·작업을 분리하는 공개 툴킷입니다. 설치 명령과 버전은 빠르게 바뀌므로 핵심 실습은 이 도구에 의존하지 않습니다.

• github/spec-kit

오케스트레이션

OpenAI Symphony의 공개 명세는 이슈 트래커, 작업별 격리 workspace, 실행 수명 주기, 재시도와 관측을 연결합니다. Draft v1 참조 명세이며 보편 표준이나 제품 보장이 아닙니다.

• openai/symphony SPEC.md

장기 작업

Anthropic의 공개 엔지니어링 글은 기능 목록, 진행 파일, Git 기록, E2E 검증, 구조화된 인수인계로 세션 사이 상태를 잇는 실험을 설명합니다. 특정 모델과 실험의 관찰을 이 책의 유일한 정답으로 쓰지 않습니다.

• Effective harnesses for long-running agents

C.4 프로토콜은 역할을 대신하지 않는다

MCP

Model Context Protocol은 host-client-server 구조에서 도구와 자원 연결, JSON-RPC 메시지, 전송과 권한 일부를 정의합니다. 2025-11-25 명세 기준입니다. MCP를 쓴다고 작업 그래프, 샌드박스, 품질 게이트, 조직 승인이 자동으로 생기지는 않습니다.

• MCP specification 2025-11-25

A2A

Agent2Agent Protocol은 서로 다른 에이전트 시스템의 기능 발견, 작업 협업, 메시지와 산출물 교환을 위한 공개 프로토콜입니다. MCP의 후속이나 대체라고 단순화하지 않습니다. 이 책의 로컬 작업 큐에는 필수가 아닙니다.

• A2A specification

프로토콜을 선택할 질문:

• 경계를 넘는 데이터와 권한은 무엇인가?
• 작업 ID·상태·취소·산출물을 손실 없이 매핑할 수 있는가?
• 상대 시스템의 출력을 신뢰하지 않고 검증할 수 있는가?
• 인증 토큰을 다른 시스템으로 그대로 전달하지 않는가?
• 버전·기능 협상 실패 시 안전한 종료가 있는가?

C.5 격리 선택표

Git 공식 문서는 linked worktree가 HEAD와 index 등은 분리하지만 공통 저장소와 refs를 공유한다고 설명합니다. 컨테이너 rootless 모드도 피해를 줄이는 한 수단이지 완전한 보안 보장은 아닙니다.

• git-worktree manual
• Docker rootless mode

C.6 관측 매핑

책의 JSONL 이벤트를 외부 관측 시스템에 보낼 때 내부 의미를 잃지 않습니다.

OpenTelemetry 생성형 AI 의미 규약은 2026년 7월 확인 시 여러 그룹이 Development 상태입니다. 스키마 버전을 저장하고 안정 표준이라고 표현하지 않습니다.

• OpenTelemetry GenAI semantic conventions

C.7 교체 시험

작업자나 오케스트레이터를 바꿀 때 같은 평가 세트로 비교합니다.

1. 기준 저장소·명세·예산·게이트 고정
2. 모의 작업자로 하니스 회귀 통과
3. 기존/후보 어댑터를 여러 trial 실행
4. 결과·정책·효율·복구 프로필 비교
5. 낮은 위험 작업군에 제한 배포
6. 운영 trace와 사람 개입 확인
7. 되돌리기 가능 상태에서 범위 확대

제품 기능 표 한 장보다 이 교체 시험이 우리 공장에 더 직접적인 선택 근거입니다.

부록 D. 지표 사전과 평가 루브릭

지표는 같은 이름보다 같은 정의가 중요합니다. 분모, 시작·종료 사건, 제외 조건, 집계 단위를 코드와 문서에 함께 고정합니다.

D.1 식별자와 집계 단위

“성공률”에는 반드시 어느 단위의 성공인지 붙입니다. 실행 성공률과 작업 완료율은 다릅니다.

D.2 흐름 지표

작업 리드 타임

change.integrated 시간 - task.ready 시간

• 단위: 작업
• 취소: 별도 분포, 성공 리드 타임에 넣지 않음
• 보고: 중앙값, 상위 90%, 표본 수

활동 시간

실제 실행·검증·리뷰 활동 구간의 합입니다. 병렬 구간을 달력 시간처럼 중복 합산하지 않습니다.

대기 시간

준비 후 실행, 실행 후 게이트, 게이트 후 리뷰, 리뷰 후 통합의 대기를 나눕니다. 전체 리드 타임에서 활동 시간을 뺀 값만으로 원인을 알 수 없으므로 단계 이벤트를 사용합니다.

검증 완료 처리량

기간 안에 필수 게이트·리뷰를 통과해 통합된 작업 수입니다. 생성된 PR·실행 수를 세지 않습니다.

WIP

READY 이후 DONE/CANCELED 이전 작업 수입니다. 단계별 WIP를 함께 봅니다.

D.3 품질 지표

첫 시도 통과율

첫 run에서 기대 완료 상태를 얻은 완료 작업 수 / 완료 작업 수

의도된 BLOCKED가 기대 상태인 평가 사례와 실제 제품 작업의 성공을 섞지 않습니다.

재작업률

결함 때문에 리뷰·통합 후 다시 수정한 작업 / 통합 작업

요구 변경은 결함 재작업과 별도 분류합니다.

유출 결함률

배포 후 발견된 공장 관련 결함 / 배포 또는 통합 작업

분모를 선택해 고정하고 심각도 분포를 함께 냅니다. 탐지 문화가 좋아져 보고가 늘어난 현상을 품질 악화로 단순 해석하지 않습니다.

정책 위반률

필수 정책을 위반한 실행 수/전체 실행 수입니다. 한 번의 고심각 위반을 평균으로 희석하지 않고 ‘발생 여부’도 별도 차단 조건으로 둡니다.

D.4 사람의 주의

작업당 사람 개입 분

(명세 + 질문 응답 + 리뷰 + 복구 + 승인) 사람 분 / 완료 작업

개입 유형을 분리합니다. 명세에 더 쓴 20분으로 운영 결함 2시간을 막았다면 총량과 가치가 다릅니다.

차단 응답 시간

human.intervention.requested부터 결정 기록까지입니다. 제품 판단, 보안 승인, 플랫폼 복구를 분리해 소유자 병목을 찾습니다.

만족·인지 부담

짧은 주기 설문과 인터뷰로 “결과를 믿을 수 있는가”, “중단 없이 집중하는가”, “실패 원인을 찾을 수 있는가”를 봅니다. 활동량만으로 개발자 생산성을 정의하지 않습니다.

D.5 자원 지표

성공 작업당 자원

전체 run의 모델/도구/CI 자원 / 필수 게이트를 통과한 작업

실패와 재시도 자원을 포함합니다. 가격이 바뀌므로 토큰·초·CI 분 같은 원시값을 보존합니다.

작업당 실패 복구 비용

실패 실행 자원과 사람 복구 시간을 함께 보여 줍니다. 화폐로 환산하면 시간 단가와 기준일을 명시합니다.

D.6 평가 사례 루브릭

하드 실패를 먼저 판정합니다.

[ ] 금지 경로/도구/외부 효과
[ ] 비밀·개인정보 노출
[ ] 필수 수용 기준 누락
[ ] 필수 게이트 우회·테스트 0개
[ ] 승인 없는 고위험 행동

하나라도 해당하면 총점과 관계없이 실패입니다.

결과 품질: 0~4

변경 품질: 0~3

증거 품질: 0~3

효율 프로필

점수로 합치지 않고 다음 원시값을 비교합니다.

wall time / actions / attempts / changed files / diff size
model usage / tool seconds / CI minutes / human minutes

D.7 평가 안정성

실제 모델은 같은 사례를 여러 번 실행합니다.

• trial: 같은 사례의 한 실행
• pass@k: k번 중 한 번 이상 성공할 확률을 보는 방식
• pass^k: k번 모두 성공할 확률을 보는 방식

두 지표는 다른 운영 질문에 답합니다. 여러 후보를 생성해 하나를 선택할 수 있으면 pass@k가 관련될 수 있습니다. 반복 작업이 매번 안정적이어야 하면 pass^k가 더 엄격한 관점을 줍니다. 표본과 독립성 가정을 표시하고 작은 차이를 과대해석하지 않습니다.

D.8 최소 팀 계기판

기간/업무군/난이도 분포
검증 완료 처리량
리드 타임 median/p90와 단계별 대기
첫 시도 통과율·재작업·유출 결함 심각도
작업당 사람 개입 분과 이유
성공 작업당 자원
상위 실패 코드와 정책 위반
WIP와 통합 충돌

개인별 코드 줄·실행 수·실패율 순위를 넣지 않습니다.

부록 E. 용어집

AI 에이전트(AI agent): 목표를 받고 상태를 관찰하며 모델 또는 규칙으로 다음 행동을 선택하고 도구 결과를 다시 관찰하는 실행 주체. 모델 자체와 구분합니다.

가드레일(guardrail): 위험한 행동이나 결과의 범위를 제한하는 규칙·통제의 총칭. 통과/실패가 기계적으로 정해진 품질 게이트보다 넓은 말입니다.

격리 작업 공간(isolated workspace): 한 실행의 입력과 변경을 다른 실행 및 기준선에서 분리한 파일 작업 공간. 프로세스·네트워크 샌드박스와 같은 말이 아닙니다.

관측 가능성(observability): 외부로 나온 이벤트·메트릭·트레이스와 산출물에서 시스템의 내부 상태와 실패 원인을 추론할 수 있는 성질.

기준 브랜치(base branch): 통합 대상이 되는 승인된 코드 흐름. 예제에서 이름이 main이어도 개념은 특정 이름에 묶이지 않습니다.

기준선(baseline): 비교 또는 실행의 고정 출발 상태. 코드 커밋, 지표 기간, 평가 결과를 뜻할 수 있으므로 대상을 붙입니다.

기억(memory): 실행 사이에 보존하는 상태나 지식. 작업 체크포인트, 승인된 결정, 검색 저장소를 구체적으로 구분합니다.

도구(tool): 에이전트가 파일 읽기, 쓰기, 검색, 명령, 외부 API 같은 행동을 수행하는 인터페이스. 도구 제공은 권한 제공입니다.

런(run): 하나의 작업을 수행하는 한 번의 실행 시도. 하나의 작업은 재시도로 여러 런을 가질 수 있습니다.

모델(model): 입력에서 출력 또는 행동 후보를 생성하는 추론 엔진. 파일·셸 도구와 실행 상태를 포함한 에이전트 전체가 아닙니다.

멱등성(idempotency): 같은 논리 요청을 반복해도 외부 상태에 중복 효과를 만들지 않는 성질. 결과 값이 바이트 단위로 같다는 뜻에 한정되지 않습니다.

명세 중심 개발(spec-driven development): 승인된 요구와 수용 기준을 구현·계획·검증의 기준점으로 삼는 방식. 특정 제품 하나의 이름이 아닙니다.

불변식(invariant): 허용된 시스템 상태나 입력 범위에서 계속 참이어야 하는 성질.

사람 승인(human approval): 고위험 행동·제품 결정·예외를 책임 있는 사람이 영향과 증거를 보고 허용하거나 거부하는 통제. 단순 확인 버튼과 구분합니다.

산출물(artifact): 실행이 만든 patch, 테스트 결과, 보고서, 체크포인트, 패키지처럼 보존·검증 가능한 결과.

샌드박스(sandbox): 코드 실행이 접근할 파일, 프로세스, 네트워크, 시스템콜, 자격 증명 등의 범위를 강제하는 환경. 어떤 자원을 가두는지 명시해야 합니다.

스팬(span): 트레이스 안의 한 작업 구간과 시간·속성을 나타내는 관측 단위.

실행 가능한 명세(executable specification): 기계 또는 명시적 사람 판정으로 예·아니오 결과를 낼 수 있는 수용 기준을 가진 명세.

에이전트 소프트웨어 공장(agentic software factory): 명세, 저장소 지식, 작업 그래프, 에이전트 하니스, 격리, 품질 게이트, 통합, 관측과 운영 책임을 반복 가능한 흐름으로 묶은 시스템.

역압(backpressure): 후단 공정의 용량이 부족할 때 새 작업 시작이나 상류 처리량을 줄여 WIP와 실패 확산을 막는 제어.

오케스트레이션(orchestration): 여러 작업과 실행자의 준비, 배치, 상태, 임대, 재시도, 취소, 통합 순서를 조정하는 기능.

위임 경계(delegation boundary): 에이전트가 승인 없이 선택·실행할 수 있는 목표, 경로, 도구, 예산, 외부 효과의 범위.

인수인계 패킷(handoff packet): 다른 사람이나 에이전트가 작업을 이어받도록 공식 입력, 확인 사실, 변경, 게이트, 폐기한 가설, 남은 위험, 다음 행동을 묶은 상태.

작업 그래프(task graph): 작업 간 선행 의존성을 나타낸 그래프. 병렬 실행에는 방향성 비순환 그래프(DAG)와 실제 충돌 검토가 필요합니다.

작업 봉투(task envelope): 목표, 명세, 입력, 허용 경로, 도구 권한, 게이트, 예산, 위험을 묶은 실행 계약.

작업자(worker): 한 작업 봉투를 받아 격리 공간에서 변경을 수행하는 역할. 모델 기반 에이전트, 결정론적 모의 구현, 사람이 이 역할을 구현할 수 있습니다.

재시도(retry): 실패 뒤 새 런과 정책으로 같은 작업을 다시 시도하는 것. 같은 작업 공간에서 무한 반복하는 것과 다릅니다.

제어면(control plane): 작업·정책·임대·예산·승인·상태를 관리하는 영역. 제품 코드를 수정·실행하는 작업면과 분리합니다.

체크포인트(checkpoint): 프로세스가 사라져도 검증 후 재시작할 수 있도록 단계, 입력/출력 해시, 외부 효과, 남은 행동을 보존한 상태.

컨텍스트 엔지니어링(context engineering): 현재 결정에 필요한 정보를 선택·배치·압축·갱신하고 출처와 권위를 관리하는 설계.

텔레메트리(telemetry): 시스템이 외부로 내보내는 로그, 이벤트, 메트릭, 트레이스 데이터.

통합 큐(merge queue): 승인된 변경 후보를 최신 기준선에 순서대로 적용하고 재검증한 뒤 통합하는 제어 흐름.

트레이스(trace): 하나의 요구·작업이 여러 실행, 도구, 게이트, 리뷰, 통합을 거치는 인과 경로.

평가(evaluation, eval): 대표 업무에서 에이전트와 하니스의 결과·과정·효율·복구 능력을 반복 실행과 채점기로 비교하는 체계.

품질 게이트(quality gate): 대표 위험에 대해 통과·실패와 다음 행동이 기계적으로 정해진 검사.

하니스(harness): 에이전트의 입력과 문맥을 조립하고 도구·권한·상태·예산·검증·관측·복구를 제공하는 실행 체계.

회로 차단기(circuit breaker): 공통 실패가 연속될 때 관련 새 실행을 일시 중단하고 제한된 탐침으로 회복을 확인하는 제어.

부록 F. 출처 장부·팩트체크·정오표 운영

기술책의 오류는 문장 오탈자만이 아닙니다. 실행되지 않는 명령, 실제 화면과 다른 캡처, 지원하지 않는 운영체제 표기, 바뀐 제품 기능, 사례 수치의 과장도 사실 오류입니다. 이 책은 문장과 코드를 같은 검증 흐름으로 관리합니다.

F.1 근거 등급

검색 결과 요약과 AI 응답은 원출처를 찾는 단서이지 최종 근거가 아닙니다.

F.2 출처 장부 필드

고유 ID
문서 제목·발행 주체·URL
발행/갱신일과 접근일
버전·태그·커밋·절
책에서 검증할 최소 주장
근거 등급과 일반화 한계
본문 장·그림·홍보 문구 위치
라이선스와 인용/각색 조건
재검증 상태와 검증자

실제 장부는 책 패키지의 02-sources/source-ledger.md와 ID로 연결된 02-sources/source-verification-ledger.md 두 파일입니다. 첫 파일은 주장·활용 위치·일반화 한계를, 두 번째는 버전/절·인용/각색·권리·검증자·재확인 상태를 관리합니다. 현재 행의 INTERNAL-CHECKED / HUMAN-PENDING은 공식 원문을 내부 대조했지만 독립 사람 팩트체크와 출판사 권리 검토는 끝나지 않았다는 뜻입니다.

F.3 수치 문장 검산

수치마다 적습니다.

주체 / 기간 / 표본·시행 / 분자 / 분모 / 단위
기준선 / 비교군 / 평균·중앙값·백분위
불확실성 / 제외 조건 / 원문 위치 / 반올림

500% 증가와 5배가 됨은 같지 않습니다. benchmark의 작업 점수를 현실의 개발 기간이나 매출로 바꾸지 않습니다. 한 조직의 추정치를 독자의 기대 ROI로 제시하지 않습니다.

F.4 코드와 화면의 단일 원본

본문 명령과 예상 출력, 출판용 화면은 다음 흐름으로 생성합니다.

깨끗한 예제 기준선
→ 고정 fixture와 clock으로 실제 명령 실행
→ stdout/stderr/종료 코드/산출물 캡처
→ 캡처 manifest 검증
→ 같은 데이터로 본문 출력과 SVG/PNG 생성
→ 원고의 명령·파일명·상태 문자열 대조

화면을 손으로 다시 그려 실제처럼 보이게 하지 않습니다. 동적 절대경로와 시각은 의미를 보존하는 고정 fixture로 정규화했다는 사실을 캡션에 밝힙니다. 각 그림은 다음을 가집니다.

그림 번호 / 장 / 원본 파일 / 생성 명령 / 입력 fixture
예제 버전 / 기대 종료 코드 / 캡션 / 대체 텍스트
화면 문자열 검증 / 제작·라이선스

F.5 출간 전 재확인 목록

• 제품·프로토콜·표준의 살아 있는 문서 버전
• Node.js/Git 지원 하한과 실제 재현 행렬
• 본문의 모든 npm run 명령이 package script에 존재
• 예상 출력과 실제 캡처 문자열·테스트 개수
• 실패 실습이 의도한 이유와 종료 코드로 실패
• 외부 링크와 각주가 직접 해당 주장을 지지
• 직접 인용 길이와 그림/표 라이선스
• 표지·보도자료의 생산성·판매 문구가 본문보다 강하지 않음
• EPUB에서 코드 줄, 표, 대체 텍스트, 링크 동작
• 종이 흑백 교정쇄에서 상태가 색 없이 구분됨

F.6 정오표 심각도

‘대응 목표’는 출판 계약과 운영 인력에 맞춰 확정합니다. 지키지 못할 시간을 홍보 문구로 약속하지 않습니다.

F.7 독자 제보 양식

제목: [장/그림/실습] 한 문장 증상

- 책 판/전자책 버전:
- 운영체제·셸·Node.js:
- 장/쪽/파일/그림:
- 실행한 정확한 명령:
- 기대 결과:
- 실제 결과와 종료 코드:
- 최소 재현 단계:
- 비밀을 제거한 관련 로그/산출물:
- 제안 수정(선택):

제보자의 이름·연락처·로그를 공개 정오표에 허락 없이 싣지 않습니다.

F.8 수정 릴리스

제보 접수
→ 재현과 심각도 분류
→ 코드/원고/그림의 단일 원본 수정
→ 전체 `npm run verify`와 캡처 재생성
→ 기술 검수
→ 예제 버전·전자책·정오표 갱신
→ 수정 범위와 남은 제한 공개

오류 문장만 고치고 예제와 그림을 그대로 두지 않습니다. 한 원본에서 파생된 모든 산출물을 다시 빌드합니다.

F.9 시의성 운영

인쇄 본문에는 오래가는 역할과 실패 원리를 둡니다. 최신 모델명, 가격, UI 경로, 컨텍스트 한도, 제품별 지시 파일 지원 행렬은 온라인 호환표로 분리합니다. 전자책 갱신에서도 기준일을 조용히 바꾸지 않고 판과 변경 기록을 남깁니다.

연습문제 해설과 설계 루브릭

정답이 하나인 확인 문제는 기준 답을 제시합니다. 조직·저장소에 따라 달라지는 설계 문제는 모범 답 하나를 강제하지 않고 반드시 포함할 판단 기준을 제공합니다. 답을 먼저 읽기보다 실행 산출물과 자신의 설계를 적은 뒤 비교합니다.

↑ 목차로 돌아가기

1장 해설

1. “개발 속도 4배”에서 빠진 것

구현 활동 시간만 비교했습니다. 요청부터 검증·통합까지의 리드 타임, 리뷰 대기, WIP, 재작업, 유출 결함, 사람 개입 시간이 빠졌습니다. 구현 3시간을 줄였지만 리뷰 대기가 48시간 늘었다면 전체 전달은 느려졌을 수 있습니다.

2. 명세 부채의 증거

예: “원한 것이 아니다” 수정은 리뷰 코멘트와 요구 변경 이력, 용어 충돌은 명세·API·화면 문구의 검색 결과, 임의 기본값은 patch와 차단 질문 기록으로 관측합니다. 좋은 답은 신호마다 확인할 실제 자료와 소유자를 연결합니다.

3. 자동화 후보 채점

점수 자체보다 근거가 중요합니다. 첫 후보는 반복성·판정 가능성·격리·문맥 준비도가 높고 실제 빈도도 높아야 합니다. 금전·개인정보·운영 삭제는 총점과 별도로 위험 승인을 둡니다.

4. 더 강한 리뷰 문장

예: “모든 변경은 형식·단위·계약·구조·비밀 게이트를 먼저 통과하고, 사람 리뷰어는 제품 의도·공개 계약·잔여 보안 위험을 승인합니다. 고위험 변경은 최신 기준선에서 재검증한 뒤 통합합니다.” 기계와 사람의 판정 대상을 분리했는지 봅니다.

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2장 해설

1. 네 역할 대응

• 모델: 다음 행동 후보를 생성하는 추론 엔진
• 에이전트: 관찰·선택·도구·확인을 반복하는 작업자
• 하니스: 작업 봉투, 권한, 예산, 게이트, 이벤트를 제공하는 실행 환경
• 오케스트레이터: 여러 작업의 준비·배치·재시도·통합을 조정하는 제어면

제품 하나가 여러 역할을 구현해도 개념은 분리합니다.

2. 테스트 삭제 삼중 방어

• 입력 계약: 구현 task의 allowedPaths에서 핵심 회귀 테스트/게이트 설정 제외
• 도구 권한: 보호 경로 쓰기 거부
• 게이트: 기준선 대비 테스트 삭제·skip 증가·테스트 0개 검출

독립 리뷰는 테스트가 명세 의미를 약화했는지도 확인합니다.

3. 타임아웃 재시도

같은 ID와 공간을 쓰면 첫 실행의 부작용과 늦은 결과가 섞입니다. 새 runId, 새 임대, 새 공간을 만들고 parentRunId, 입력 해시, 오류 분류를 연결합니다. 일시 오류만 제한적으로 재시도하고 이전 외부 효과를 먼저 조회합니다.

4. 최소 이벤트 필드

eventId, time/sequence, taskId, runId/attempt, type/status, tool/gate, reasonCode, artifact/hash 가운데 최소 여섯 개입니다. 원문보다 원인·대상·판정·증거를 복원할 수 있는지가 기준입니다.

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3장 해설

1. 성공률 분모

실행 성공률은 성공 run/전체 run, 작업 완료율은 완료 task/전체 task입니다. 제시된 값만으로 30%가 어느 정의인지 모릅니다. 취소·의도된 차단 포함 여부와 관찰 기간도 필요합니다.

2. 균형 계기판

예: 흐름=검증 완료 리드 타임, 품질=유출 결함 심각도, 사람=작업당 개입 분, 비용=성공 작업당 모델/CI 자원. 생성 줄 수는 보조 활동 지표로만 둡니다.

3. 난이도 편향 태그

예상 파일/모듈 수, 공개 계약 여부, 외부 시스템, 명세 완전성, 테스트 준비도, 데이터·권한 위험, 신규 설계 판단을 사용합니다. 도입 전후의 같은 태그 층에서 비교합니다.

4. 실패 분류

좋은 분류는 원인과 다음 행동을 연결합니다. 예를 들어 SPEC_MISSING은 제품 소유자, TEST_FLAKE는 테스트 소유자, TOOL_TRANSIENT는 제한 재시도, POLICY_VIOLATION은 재시도 중단과 보안 검토로 라우팅됩니다.

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4장 해설

1. 먼저 검증할 수직 흐름

“고정 작업 계약 하나가 새 격리 공간에서 실행되어 허용 경로·필수 게이트·독립 리뷰를 통과하고 재구성 가능한 산출물을 남기는 흐름”이면 충분합니다. 클라우드 큐는 이 계약 뒤의 확장입니다.

2. input.json 부재

원본 task가 나중에 바뀌면 어떤 목표·명세·기준·예산으로 실행했는지 알 수 없습니다. 결과 patch와 이벤트가 있어도 같은 입력을 재현하거나 오래된 결과를 판정할 수 없습니다.

3. 테스트 0개

최종 상태 RED/FAILED, 이유 NO_TESTS_EXECUTED가 적절합니다. 러너 종료 코드 0을 게이트 어댑터가 실패로 바꿔야 합니다.

4. 실패 주도 테스트

예: 심볼릭 링크 경로 탈출, 테스트 삭제/skip 증가, 명세 해시 변경 뒤 늦은 결과, 비밀 문자열이 handoff에 나타나는 경우. 좋은 답은 실제 부작용이 없다는 음성 assertion까지 포함합니다.

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5장 해설

1. 작업 입구와 제품 소개

작업 입구에는 공식 문서 경로, 신뢰 명령, 변경 경계, 완료 정의를 둡니다. 비전, 사용자 기능, 설치 소개는 제품 README에 둘 수 있습니다. 한 문서에 있어도 제목과 읽기 경로를 분리합니다.

2. 모듈 네 줄 예

책임: 주문 상태 전이와 금액 규칙
공개 경계: domain 함수와 값 객체
금지: DB/HTTP/공장 모듈 import
증거: 단위·속성·ARCH-DOMAIN-001

3. 명령 통합

CI와 문서의 긴 옵션을 npm test 같은 버전 관리 스크립트로 모으고 사람·에이전트·CI가 같은 이름을 호출합니다. 스크립트 존재와 종료 코드를 자동 검사합니다.

4. 10분 탐색 테스트

막힌 질문을 “새 팀원이 몰라서”로 끝내지 않고 저장소 입구 결함으로 기록합니다. 경로, 소유자, 개선 후 재시험 기준이 있어야 합니다.

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6장 해설

1. 성능 기준

예: “고정 데이터 10만 건, Node.js 20, 전용 CI runner에서 30회 측정한 검색 p95가 기준 커밋보다 10% 초과 악화되면 경고, 20% 초과면 실패합니다.” 측정 환경, 기준선, 반복, 허용 변화가 있습니다.

2. 할인 결정표

조건은 주문 상태, 할인 종류, 할인액과 소계 관계, 통화 유효성 등이 될 수 있습니다. 빠진 조합 예는 할인액>소계, 취소 주문+쿠폰, 통화 누락입니다. 각 행이 행동 또는 오류로 닫혀야 합니다.

3. 테스트-명세 연결

테스트 이름에 AC ID가 있는지만 보지 않습니다. 입력이 규칙의 경계와 오류를 실제로 만들고 assertion이 공개 결과·부작용을 확인하는지 봅니다.

4. 결정 등급

C: 지역 변수명, 작은 내부 함수 분리, 동일 계약 안의 자료구조. A: 할인 하한, 개인정보 노출, 데이터 삭제, 금전 반올림. 영향과 가역성으로 분류합니다.

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7장 해설

1. 검색 기능 수직 작업 예

1. 검색 계약·고정 fixture와 인수 테스트
2. 한 인덱스의 기본 검색+단위/계약 증거
3. 권한 필터+보안 회귀
4. UI 흐름+브라우저/성능 증거

각 작업이 관찰 가능한 결과를 닫고 선행 산출물을 명시해야 합니다.

2. 순환 해소

공통 인터페이스/스키마를 선행 작업으로 빼면 A·B·C가 같은 계약을 읽습니다. 경계가 실제로 분리되지 않고 항상 함께 유효해야 한다면 원자 작업으로 합칩니다. 조정 비용과 독립 판정 가능성으로 선택합니다.

3. 의미 충돌

백엔드는 총액을 세금 포함으로 계산하고 프런트엔드는 별도 파일에서 세금 제외 라벨을 표시할 수 있습니다. 파일은 다르지만 제품 의미가 충돌합니다. 승인 명세와 계약 테스트가 필요합니다.

4. 입력 해시

하위 작업이 spec@3과 산출물 해시 A를 읽었는데 계획이 spec@4와 해시 B로 바뀌면 성공 결과는 현재 입력의 증거가 아닙니다. STALE_RESULT로 보존하고 영향 게이트를 다시 실행합니다.

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8장 해설

1. 네 컨텍스트 분류

보안·완료 정의는 고정 규칙, 목표·명세·경계는 작업 계약, 관련 코드·ADR은 검색 지식, 최근 실패·변경·예산은 실행 상태입니다. 한 긴 문자열에서도 출처와 역할을 메타데이터로 분리합니다.

2. 충돌 판정

승인된 현재 명세가 코드·오래된 README보다 제품 의도 권위가 높습니다. 그러나 draft 명세라면 현재 공개 계약을 자동 덮어쓰지 않습니다. 상태·버전이 불명확하면 차단합니다.

3. 인계 체크포인트

공식 입력과 해시, 확인 사실과 출처, 변경 파일, 게이트 결과, 폐기 가설, 남은 행동·예산이 있어야 합니다. 새 작업자가 같은 탐색을 반복하지 않고 첫 안전 행동을 선택할 수 있어야 합니다.

4. 간접 지시 방어

• 입력: 불신 콘텐츠와 공식 지시를 분리하고 출처 표시
• 도구: 하니스 정책이 경로·네트워크·권한을 독립 거부
• 출력: 외부 전송·비밀·정책 위반을 검사하고 이벤트 보존

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9장 해설

1. 브랜치와 컨테이너

Git 브랜치는 버전 이력을 분리합니다. 컨테이너는 설정에 따라 프로세스, 파일시스템 view, 사용자, 네트워크, 의존 환경을 추가로 제한할 수 있습니다. 잘못된 마운트·자격 증명은 여전히 위험합니다.

2. 접두사 우회

허용 루트 /work/run/src에 /work/run/src-evil은 startsWith를 통과할 수 있습니다. ../와 외부 심볼릭 링크도 문제입니다. 절대화→실제 부모 해석→path.relative→상위/절대 상대경로 거부→쓰기 직전 확인이 기본입니다.

3. 격리 선택

신뢰된 로컬 코드와 낮은 위험은 worktree, 생성 코드를 CI에서 실행하면 비루트 컨테이너와 제한 네트워크, 다수 테넌트·비밀·불신 코드면 원격 일회성 환경이 후보입니다. 위협별 근거가 있어야 합니다.

4. 보존과 삭제

산출물을 데이터 분류하고 민감 원문은 최소화·암호화·접근 제한합니다. 사건 증거의 법적/운영 보존 기간과 개인정보 삭제 절차를 승인받고, 해시·메타데이터만 보존 가능한지 검토합니다.

↑ 목차로 돌아가기

10장 해설

1. WIP 설계

실행 슬롯 10이어도 테스트 2, 리뷰어 1이면 RUNNING을 3~4, VERIFYING 2, REVIEWING 1, INTEGRATING 1처럼 시작할 수 있습니다. 실제 대기·diff·리뷰 시간을 보고 조정합니다.

2. 재시도 분류

일시: 네트워크 타임아웃, 임시 runner 손실, rate limit—백오프와 제한 재시도. 결정적: 구문 결함, 정책 위반, 명세 누락—같은 입력 자동 재시도 금지. 외부 효과 여부를 먼저 확인합니다.

3. 늦은 결과 필드

taskGeneration, specHash, baseRevision, leaseId/expiresAt, runId, status를 비교합니다. 현재 세대·입력·유효 임대와 맞지 않으면 STALE_RESULT입니다.

4. 단일/다중 역할

좋은 논증은 작업 독립성, 전문성, 자동 판정, 조정 메시지, 격리 시작, 결과 합성, 리뷰 용량을 비용으로 비교합니다. 에이전트 수 자체를 장점으로 쓰지 않습니다.

↑ 목차로 돌아가기

11장 해설

1. 위험-게이트 공백

제품 테스트가 없는 보안·구조·운영 위험을 찾는 것이 핵심입니다. 위험마다 예방/검출 게이트, 소유자, 실패 행동이 있어야 합니다.

2. DB 경계 구조 테스트

입력은 모듈 import graph, 판정은 허용 계층만 DB 패키지/어댑터를 import, 오류는 규칙 ID·source·forbidden target·이유·수정 방향을 냅니다. 문자열 검색의 한계를 언어 파서로 보완합니다.

3. 간접 의존

공통 타입이나 환경 설정 변경이 여러 모듈 테스트에 영향을 주지만 파일 경로 기반 선택기가 놓칠 수 있습니다. 의존 그래프를 보강하고 통합 전 전체 필수 게이트를 실행합니다.

4. 불안정 테스트

낮은 위험·대체 증거가 있고 소유자/기한이 있을 때 제한 격리를 검토합니다. 공개 계약, 금전, 권한, 핵심 회귀는 flake 상태로 자동 통합하지 않습니다. 첫 실패는 보존합니다.

↑ 목차로 돌아가기

12장 해설

1. 기능 테스트 밖 위험

비밀 로그, 과도한 권한, 새 의존성 설치 스크립트, 외부 전송, 데이터 마이그레이션 되돌리기, 라이선스, 관측 누락 등이 있습니다. 실제 서비스 경계에 맞게 적습니다.

2. 리뷰 패킷

승인 명세, 작업 봉투, base/patch hash, 게이트, 새 권한·의존성·외부 호출, 잔여 위험, handoff를 줍니다. 작업자 대화는 보조 자료입니다.

3. 공급망 체크

기능 필요성, 표준 라이브러리 대안, 정확한 버전·무결성, 공식 출처, 설치 스크립트, 하위 의존성, 라이선스, 취약점, 제거 계획을 포함합니다.

4. 병합 큐

각 change를 최신 기준에 적용하고 다시 검사합니다. 앞 change가 통합되면 뒤 후보의 base가 바뀌므로 재적용·재검증합니다. 실패 후보는 증거와 함께 반환하고 이후 독립 후보를 계속할 수 있습니다.

↑ 목차로 돌아가기

13장 해설

1. 제품 테스트 통과·평가 실패

예: 금지 경로 수정, 지나치게 큰 diff와 사람 복구 2시간, 테스트 설정 약화 뒤 0개 실행, 외부 네트워크 무단 호출. 제품 결과만 맞아도 과정·정책·효율에서 실패합니다.

2. 20개 평가 목록

실제 빈도에 비례해 유형을 넣고 각 유형에서 정상·경계·도구 실패·명세 모호함을 섞습니다. 표본 20개가 보편적 충분성을 뜻하지 않으며 초기 회귀 세트입니다.

3. 첫 원인

첫 비정상 span/event를 찾고 직전 공식 입력과 도구 결과를 봅니다. 같은 reason code가 여러 후속 실패를 만들면 파급으로 묶습니다. 별도 입력에서 독립적으로 시작한 오류는 별도 원인 후보입니다.

4. 메트릭/trace 필드

runId, taskId, 전체 URL처럼 고유·고카디널리티 값은 trace/log에 둡니다. 메트릭 라벨은 작업 유형, 상태, 오류 분류, 위험 등 제한된 집합을 씁니다.

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14장 해설

1. 장기 단계

각 단계에 입력/출력 해시, 재실행 비용, 외부 효과, 완료 증거, 무효화 조건이 있어야 합니다. “70% 완료” 같은 주관 상태만 두지 않습니다.

2. 응답 전 사망

논리 효과 ID를 요청 전에 기록하고 외부 API에 멱등 키를 보냅니다. 재개는 같은 키로 조회해 기존 결과를 연결합니다. 조회·멱등성이 없으면 자동 재시도 대신 사람 확인을 요구합니다.

3. 기준선과 명세 변경

기준선 전진은 patch 재적용과 영향 게이트로 호환을 볼 수 있습니다. 명세 의미 변경은 기존 결과의 목적 자체를 바꾸므로 새 작업 세대가 필요합니다.

4. 고착 신호

같은 실패 코드 반복, 유사 patch hash 왕복, 남은 항목 불변, 새 사실/산출물 없음, 예산만 감소 등이 있습니다. 제한 횟수 뒤 STALLED로 인계합니다.

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15장 해설

1. 위임 구역

분류 근거는 판정 가능성, 실패 영향, 데이터·권한, 되돌리기, 문맥 준비도입니다. 고위험 업무를 단순히 “사람 리뷰 있음”으로 기본 허용하지 않습니다.

2. 책임 충돌

예: 공통 정책(플랫폼/보안)과 도메인 예외(제품), 하니스 장애(플랫폼)와 제품 테스트(저장소 팀), 명세 승인(제품)과 자동화 범위(리더). 결정권자와 실행·협의·통보를 명시합니다.

3. 30일 파일럿

좋은 답은 같은 업무군 기준선, 성공/중단 수치, 한 흐름, 소유자, 데이터 금지, 모든 결과의 사람 리뷰, 30일 판단 날짜를 포함합니다.

4. 다섯 번 왜

“모델이 비밀을 로그에 넣음”에서 멈추지 않습니다. 왜 비밀이 작업 공간에 있었나, 왜 로그 어댑터가 허용했나, 왜 게이트가 못 잡았나, 왜 리뷰 패킷에 데이터 변화가 없었나, 왜 운영 탐지가 늦었나를 추적합니다.

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16장 해설

1. 생성 뒤 GREEN 전 사건

실제 fixture에서 review.completed, 지역 gate.completed, workspace.integrated, 최종 final_gate.completed를 찾아야 합니다. 이벤트 이름의 정확한 순서는 events.jsonl이 정본입니다.

2. 작업 5·시도 7

작업 수만 보면 두 번의 추가 실행, 격리 공간, 도구·게이트 시간, 실패 진단, 사람 또는 자동 복구 비용이 숨습니다. 재시도와 인계 이유를 함께 봅니다.

3. 중복 환불 상태 assertion

두 번째 반환 값만 0이어도 첫 효과가 저장소에 두 번 누적될 수 있습니다. 외부에 관찰되는 영속 상태가 한 번의 논리 효과인지 확인해야 멱등성을 증명합니다.

4. 실제 업무 캡스톤 루브릭

다음을 각각 0~2점으로 채점합니다.

• 승인 명세와 오류/권한 경계
• 독립 판정 가능한 DAG와 산출물 계약
• 파일·프로세스·네트워크 위험에 맞는 격리
• 기능·구조·보안·운영 게이트
• 사람 승인과 책임 소유자
• 성공·차단·재시도·중단 fixture
• 이벤트·인계·되돌리기

어느 항목이 0이면 자동화 범위를 그 경계 앞에 둡니다.

5. 실제 작업자 어댑터

입력에는 task/spec/base/workspace/allowed paths/budget, 출력에는 status/changed paths/questions/usage를 둡니다. 어댑터에 넘기지 않을 책임은 최종 성공 판정, 정책 변경, 사람 승인입니다. 이 셋은 하니스와 조직이 소유합니다.

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