AI로 뭔가를 만들어 본 사람이라면 하네스(harness)를 안 만들 수 없다. 모델 혼자 두면 엉뚱한 데로 새니까, 앞뒤로 뭔가를 덧대게 된다. 출력 포맷을 강제하고, 단계를 쪼개고, 검증을 붙이고, 실패하면 다시 부른다. 그렇게 덧댄 것들이 쌓여서 하나의 구조물이 된다.문제는 이 구조물이 영원히 자산으로 남지 않는다는 점이다. 어떤 하네스는 6개월 뒤에 짐이 되고, 어떤 하네스는 5년 뒤에도 필요하다. 이 둘을 구분하지 못하면, 없어져도 되는 걸 붙들고 유지보수하면서 정작 필요한 건 아무도 안 적어두는 상태가 된다.구분선은 의외로 단순하다. 모델이 못해서 만든 하네스인가, 우리가 안 정해서 만든 하네스인가. 실행 하네스: 모델의 부족함을 메우는 것실행 하네스는 모델의 능력 부족을 보완하려고 만든 것들..

AI 개발 도구, 단순한 코드 생산을 넘어 '기획-생산-학습'의 선순환으로최근 개발 생태계에서 Claude, Cursor와 같은 AI 도구들은 강력한 코드 생산 도구로 확고히 자리 잡았습니다. 간단한 프롬프트 몇 줄만으로도 상당한 수준의 코드가 즉각적으로 생성되며, 과거와는 비교할 수 없을 정도로 개발 속도가 비약적으로 향상되었습니다.하지만 이러한 AI 도구를 단순히 '코드를 빠르게 찍어내는 자동화 도구'로만 소비한다면, 장기적인 관점에서는 오히려 치명적인 독이 될 수 있습니다. AI가 생성한 코드의 동작 원리를 온전히 이해하지 못한 채 실무 서비스에 그대로 적용하게 되면, 시스템의 복잡도만 통제 불능 상태로 높아지고 결국 막대한 기술 부채(Technical Debt)로 돌아오기 때문입니다. 진정한 전문..