AI 에이전트는 점점 더 혼란스럽게 변해가는데, 이는 도구가 좋지 않아서가 아니라 작업이 너무 크고, 수용이 불분명하며, 수정 범위가 통제 불능 때문이다. 해결책은 모델을 바꾸는 것이 아니라, 작업을 "이해, 수정, 검증"의 세 단계로 나누는 것이며, 각 단계는 검증 가능한 결과를 가져야 합니다.
1단계: 그냥 이해하게 해
아직 에이전트가 파일을 바꾸게 하지 마세요. 관련 코드를 검색하고, 호출 체인을 나열하며, 가능한 원인을 표시하고, 변경할 파일을 설명하게 하세요. 다음 단계로 넘어가기 전에 반드시 올바른 위치에 있어야 합니다.
관련 문서조차 말하지 못한다면, 그냥 구현하게 두면 오류가 더 커질 뿐입니다.
2단계: 최소 범위만 변경하세요
한 번에 한 문제만 해결하세요. 예를 들어, "로그인 실패 프롬프트 수정"은 폼 스타일, 인터페이스 캡슐화, 권한 로직, 경로 점프를 동시에 변경하지 마세요. 최대 2개에서 4개의 파일을 변경하도록 요청하고, 각 파일에 변경 목적을 명시하세요.
프로젝트의 절반을 리팩토링하겠다고 한다면, 왜 작은 변경만으로는 충분하지 않은지 설명하게 하세요. 대부분의 비즈니스 문제는 아키텍처를 다시 작성할 필요가 없습니다.
3단계: 명령으로 수락하기
변경 후에는 검증을 실행해야 합니다: 유닛 테스트, 타입 검사, 린트, 빌드, 그리고 작업과 관련된 최소 하나의 명령어 선택. 시험이 없을 때는 수동 승인 단계를 적어달라고 요청하세요.
수락이 실패하면 수요를 계속 늘리지 말고, 실패의 이유로 돌아가세요. AI 에이전트는 실패 후에도 계속 패치를 반복하다가 결국 프로젝트를 망치게 됩니다.
고정 팁 줘
"아직 편집하지 마세요" 같은 말을 하세요. 첫 번째 단계는 코드만 읽고 계획을 제시하는 것입니다; 두 번째 단계는 확인 후 최소한의 변경만 하는 것입니다; 3단계: 검증을 실행하고 실패 결과를 바탕으로 수정합니다. 각 단계의 파일과 이유를 나열하세요. ”
이 방법은 Codex, Cursor, Claude Code, Windsurf에서 작동합니다. AI 에이전트는 큰 작업을 수행할 수 있지만, 큰 작업은 단계별로 받아들여야 합니다. 그렇지 않으면 개발에 도움이 되지 않고 불확실성을 더 많은 파일로 퍼뜨리는 셈입니다.
