하네스
14편의 기록
측정하지 않은 것을 측정했다고 하지 않는다
조건 라벨을 뗀 수치는 측정이 아니라 주장이다. 라벨과 함께 쓸 수 없는 수치는 버린다.
에이전트는 모델이 아니라 배선이 결정한다
관측된 에이전트 실패는 전부 연결 방식과 강제 지점 문제였다. 모델 교체로 해결된 건 하나도 없다.
LobeHub이 자기 포지셔닝을 조용히 바꿨다
도구가 아니라 '에이전트 직원을 채용, 관리, 보고받는 운영 플랫폼'으로. 사람이 에이전트 팀의 매니저가 되는 프레임.
AI 에이전트 코드의 98.4%는 하네스다
Claude Code 유출 소스를 분석한 논문. 최소 스캐폴딩과 최대 하네스, 7겹 안전 레이어, 그리고 감독의 역설까지.
AI 하네스가 썩는 순간이 있다
모델이 바뀌어도 건드리지 않는 코어와 마음껏 깎는 어댑터. 이 경계가 무너지면 하네스는 썩는다. 6대 불변 원칙 정리.
AI 자동화에서 가장 어려운 설계가 뭘까?
에이전트 5개를 병렬로 돌리며 배운 것. 어디서 쓸 것인가보다 사람이 어디서 끼어들지가 더 어렵고 중요하다.
AI 에이전트 도구 20개 중 1개는 악성이다
OWASP Q1 보고서, 공격자는 이제 모델이 아니라 오케스트레이션 레이어와 도구 공급망을 노린다. MCP 설치 전 출처 검증은 필수다.
프레임워크를 전부 지운 592줄, self-healing 브라우저 하네스
부족한 도구를 에이전트가 helpers.py에 직접 써 넣는 자가 치유 구조. 592줄이 1만 줄 프레임워크에 던진 질문.
똑똑한 에이전트보다 상태가 보이는 에이전트가 먼저다
rule, hook, 셸 스크립트로 만든 자가학습 시스템을 진단하니 고아 파일 222건. 관찰 가능성이 통제의 시작점이라는 걸 배웠다.
커밋 후 /simplify, 프롬프트 체이닝 한 줄이면 끝
병렬 세션을 돌리면 사소한 2턴이 인지능력을 갉아먹는다. 한 턴에 명령을 엮는 체이닝으로 순서 보장과 대기 시간을 동시에 잡는 법.
AI가 짠 코드, 왜 리뷰하면 항상 뭔가 아쉬울까?
AI는 팀의 기준과 설계 의도를 모른다. code-convention과 ADR을 먹이고, sub agent와 fork를 컨텍스트 기준으로 갈라 쓰는 리뷰 워크플로우.
/simplify + /loop = 자동 코드 검수
플러그인 0개, 스킬 0개. 네이티브 커맨드 두 개 조합으로 개선점 0이 될 때까지 알아서 반복 리팩토링. 걸린 시간 5분 5초.
.claude/ 권한 버그, PermissionRequest hook으로 뚫는 법
문서와 코드가 다른 권한 버그를 코드 레벨로 추적, hook 자동 승인 워크어라운드를 테스트 20개로 검증하고 이슈에 남겼다.
"이래도 안돼?" 식 바이브코딩, 답은 리서치에 있다
바이브코딩이 안 되는 진짜 이유는 모델의 지식 컷오프. 최신 문서를 긁어 스택을 고정하는 리서치 기반 워크플로우 공개.