HARNESS

01 · 일하는 방식

아이디어에서 출시까지, 매번 같은 길로.

기능 하나를 만들 때마다 즉흥으로 시작하지 않아요. 매번 같은 네 단계를 밟습니다. 앞에서 대충 넘어가면 뒤가 전부 흔들리거든요.

1. 01

   캐묻기

   코드를 한 줄도 쓰기 전에, AI한테 저를 인터뷰시켜요. "왜 필요해? 안 만들 건 뭐야? 엣지 케이스는?" 애매한 게 다 드러날 때까지요. 여기가 흔들리면 나머지가 다 헛돌거든요.

2. 02

   한 장 스펙

   캐물어서 나온 걸 합의된 한 장짜리 문서로 굳힙니다. 뭘 만들고 뭘 안 만들지가 여기서 끝나요. 이 문서가 이후 모든 판단의 기준선이 됩니다.

3. 03

   이슈로 쪼개기

   한 장 스펙을 테스트할 수 있는 작은 단위로 분해해요. 한 번에 하나씩, 머지할 수 있는 크기로. 큰 덩어리째 들고 가면 리뷰도 롤백도 안 되니까요.

4. 04

   테스트 먼저

   각 이슈는 테스트부터 씁니다. 빨강 → 초록 → 정리. AI가 코드를 빠르게 뱉을수록, 통과 기준이 코드보다 먼저 박혀 있어야 "그럴듯한데 틀린" 결과를 거를 수 있어요.

02 · 일상 자동화

“이거 내가 또 해야 하나?” 싶으면 자동화로.

자동화는 도구를 많이 깐다고 되는 게 아니에요. 반복되는 일이 보일 때마다 “이걸 내가 다시 해야 하나?”를 묻고, 아니면 한 번 만들어 다시 안 건드리는 구조로 넘깁니다.

매일 아침 발행

매일 같은 시각에 AI·개발 뉴스를 모아 한국어 다이제스트로 자동 발행해요. 수집 → 중복 제거 → 분류 → 편집 → 발행까지 사람 손 없이 돕니다. 제가 하는 건 가끔 결과를 들여다보는 것뿐이에요.

상시 대응

제가 앉아 있지 않은 시간에 들어오는 메시지·메일·알림을 먼저 받아 정리하고, 급한 건 골라 알려주는 상시 채널을 따로 둡니다. 세션형 작업이 꺼져 있는 빈 시간을 메워요.

음성 → 작업

걷다가 떠오른 메모를 음성으로 던지면, 그게 정리된 작업으로 바뀌어 큐에 쌓입니다. 책상 앞이 아니어도 일이 시작되게요.

새지 않게

모델이 빠르고 똑똑해도, 한 번 호출에 토큰을 흘리거나 컨텍스트가 raw 출력으로 가득 차면 답이 둔해져요. 일상 명령의 출력을 요약·인덱싱해서, 모델이 보는 창엔 꼭 필요한 것만 들어가게 매일 다듬습니다.

03 · 학습 루프

매 작업이 다음 작업의 재료.

오늘 한 번 틀린 패턴은 그냥 넘기지 않아요. 다음엔 같은 데서 안 걸리도록 규칙이나 체크리스트, 작은 자동 점검으로 굳혀 둡니다. 그래서 이 구조는 시간이 지날수록 손이 덜 가요 — 어제의 실수가 오늘의 기본값이 되니까요.

결과물

말보다, 이 방식으로 만들어 굴리고 있는 걸 보세요.