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프런트엔드 AX 설계기 9편 - 외부 이슈 트래커 write 도구를 권한 경계 안에 가두기AI 엔지니어링 2026. 7. 24. 19:14
트래커 MCP를 붙인 날, 공들여 세운 권한 경계가 조용히 뚫렸다사내 워크플로에 외부 이슈 트래커(여기서는 'Jira류 이슈 트래커'로 부른다)의 MCP를 붙인 날이었다. 붙이자마자 에이전트는 플랜을 진행하다가 스스로 티켓을 만들고, 상태를 옮기고, 담당자를 바꿀 수 있게 됐다. 처음엔 좋아했다. "이제 플랜이랑 트래커가 알아서 붙는구나."다음 날 아침에 불편해졌다. 나는 이 시리즈 1·2·8편에서 슬래시 커맨드·에이전트·자율 모드의 권한을 한 겹씩 좁혀 왔다. 그런데 방금 붙인 이 write 도구는 그 경계를 전부 우회해서 팀 바깥 시스템을 바꾸고 있었다. 내가 문 앞에 세워 둔 검문소를, 뒷문으로 들어온 손님이 그냥 지나친 셈이다.MCP(Model Context Protocol)는 에이전트가 외부 도..
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프런트엔드 AX 설계기 8편 - 자율 모드에서 설계한 건 자동화가 아니라 멈추는 지점이었다AI 엔지니어링 2026. 7. 22. 19:06
에이전트에게 "이 기능, 한 번에 끝까지 끝내줘"라고 시키고 싶었다. goal 하나를 던지면 구현부터 검증까지 알아서 도는 end-to-end 패턴은 이미 손에 익었고, 남은 욕심은 "매 단계 확인을 그만 받고 싶다"였다. 그래서 /feature 커맨드에 --auto 플래그를 붙였다. 그런데 붙이자마자 첫 실행이 엉뚱한 데서 멈췄다. 격리 작업공간(worktree)을 만들 권한이 없다는 것이었다. 폴더 하나 만드는, 언제든 되돌릴 수 있는 일 앞에서 파이프라인이 손을 든 것이다. 그 순간 질문이 뒤집혔다. 문제는 "어디까지 자동화하나"가 아니라 "어디서 멈춰 사람에게 넘기나"였다.이 글은 그 뒤로 --auto의 권한 경계를 다시 그은 작업기다. AI에게 자율 실행을 맡겨보려는 사람이라면 같은 벽을 만난다..
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프런트엔드 AX 설계기 6편 - done은 직관으로 정하는 상태가 아니다AI 엔지니어링 2026. 7. 17. 17:51
에이전트에게 일곱 번째 task를 맡긴 참이었다. 구현 도중 에이전트가 두 번째 task —이미 done으로 닫아둔— 의 설계가 틀렸다는 걸 스스로 드러냈다. 나는 잠깐 멈췄다. 상태 판에는 분명 done이라 적혀 있는데, 그 done은 더 이상 사실이 아니었다. 팀에 AI 보조 개발을 들이면 이 장면을 반드시 만난다. 사람이 혼자 짤 때보다 에이전트는 더 자주, 더 빨리 앞선 결정을 무너뜨린다(빈도는 내 운영 관찰이지 벤치마크는 아니다 — 추정으로 읽어달라). 그런데 내가 쓰던 상태 도구에는 그 상황을 적을 칸이 없었다.이 글은 그 뒤로 done이라는 상태를 다시 설계한 작업기다. 두 군데가 나를 물었다. done에서 나오는 쪽과, 애초에 done으로 들어가는 쪽. 두 번 다 내 직관이 틀렸고, 두 번..
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프런트엔드 AX 설계기 4편 - LLM-as-judge는 왜 "다른 에이전트"가 채점해야 하는가AI 엔지니어링 2026. 7. 3. 19:47
1. 도입부 (Why This Matters)AI가 spec을 쓰고, 같은 세션에 "이 spec 괜찮아?"라고 물으면 거의 항상 "좋다"는 답이 돌아온다. 점수를 매기게 해도 마찬가지다 — 늘 0.85쯤에서 통과한다. 자동 검증을 붙였다는 안도감은 크지만, 실제로 돌아간 건 검증 연극(theater)에 가깝다.이 글은 그 자기 채점이 왜 항상 통과하는지(self-preference bias), 그걸 체크를 더 넣는 대신 구조로 어떻게 풀었는지(writer/evaluator 분리 + 절대 rubric + 실데이터 임계값 보정), 그리고 모델을 상위 티어로 올린 뒤에도 이 분리가 여전히 필요한지 A/B로 재측정한 결과까지 담는다. 읽는 데 8~10분. 다 읽고 나면 지금 돌리는 자동 검증이 theater인지..
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프런트엔드 AX 설계기 3편 — `done` 경계를 측정으로 설계한 이야기AI 엔지니어링 2026. 7. 1. 19:51
1. 도입부 (Why This Matters)done은 안전해 보이는 단어다. 그런데 AI 보조 개발에서 done은 두 번 위험하다 — 작업이 들어갈 때, 그리고 나온 뒤.나온 뒤부터 보자. 대부분의 PM 도구는 작업 상태를 단방향으로 본다. specification → planned → in-progress → done. 한번 done이면 끝. "완료된 작업은 완료된 채로 남는다"는 가정 위에 서 있다. 사람만 일하던 시절엔 버텼다. 그러나 AI 에이전트는 task 7을 구현하다 이미 done인 task 2의 설계 결함을 드러내고, 당신은 의도를 실시간으로 바꾼다. 단방향 모델에는 무효화된 done을 표현할 자리가 없다.들어갈 때도 함정이 있다. AI가 짠 코드를 사람이 다 읽을 수 없으니, AI가 A..
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프런트엔드 AX 설계기 2편 — 에이전트를 '자율 실행'에서 '명시적 동의'로AI 엔지니어링 2026. 6. 26. 19:16
1. 도입부 (Why This Matters)에이전트 도구를 처음 세팅하면 거의 모두 "자동"에 끌린다. 리뷰 에이전트, 문서 에이전트, 비평 에이전트를 만들어 두면 알아서 끼어들어 일을 거든다 — 적어도 그럴 거라 기대한다. 나도 그렇게 시작했다. 역할별 커스텀 에이전트 6개를 만들고, 요청이 들어오면 시스템이 알아서 적절한 에이전트를 골라 활성화하도록 했다.그리고 몇 주 뒤, 그 자동 활성화를 전부 껐다. 모든 에이전트를 명시적으로 호출할 때만 실행되는 '기본 OFF' 정책으로 되돌렸다.이 글은 그 회귀의 기록이다. 왜 자율성을 포기했는지, 그 대가로 무엇을 잃었는지, 그리고 "수백 개 에이전트를 상시 돌린다"는 마케팅을 최신 논문·토큰 데이터로 걸러낸 뒤 내린 절충안까지 다룬다. 도입을 고민하는 리..
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프런트엔드 AX 설계기 1편 — AI 에이전트 설정을 4개 레이어로 쪼갠 이유AI 엔지니어링 2026. 6. 24. 19:13
1. 도입부 (Why This Matters)에이전트 설정을 처음 만들 때는 보통 한 파일에 다 적는다. "이런 상황에선 이렇게 해라"(instruction)와 "그러면 커밋하고 푸시해라"(권한이 필요한 행동)를 같은 스킬 문서에 함께 둔다. 혼자 쓸 때는 문제가 없다.문제는 에이전트 도구가 스킬을 모델이 알아서 불러오는 기능(auto-invoke)을 갖추면서 시작된다. 모델이 "지금 이 스킬이 필요해 보인다"라고 판단하면 사용자가 부르지 않아도 그 문서가 로드된다. 그런데 그 문서 안에 "로드되면 git add → commit → push 한다"가 적혀 있다면? 스킬이 로드되는 것만으로 부수효과가 실행될 수 있는 구조가 된다. instruction을 담는 모듈과 권한을 부여하는 경계가 같은 곳에 있었기..
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프런트엔드 AX 설계기 0편 — 레거시 3개와 차세대 FE를 위한 워크플로우 설계기AI 엔지니어링 2026. 6. 19. 19:26
1. 도입부 (Why This Matters)React 15에 묶인 레거시 프로젝트 3개와, Next.js 기반 차세대 프로젝트들을 한 사람이 동시에 굴리는 상황을 떠올려 보자. 프로젝트마다 컨벤션이 다르고, 빌드 함정이 다르고, "여기서는 이렇게 하면 안 된다"는 암묵지가 다르다. 컨텍스트 스위칭 비용만으로도 하루가 샌다.여기에 AI를 얹으면 처음엔 빨라진 것 같다. 그런데 곧 다른 종류의 비용이 보인다. 채팅창에 그때그때 프롬프트를 복붙 하니 결과가 매번 다르고, AI가 건드리면 안 되는 곳을 건드려도 막을 경계가 없고, 잘 된 흐름을 재현할 수도 팀에 넘길 수도 없다. 산발적 사용의 한계는 속도가 아니라 운영 가능성에서 드러난다.이 글은 그 한계를 마주한 FE 한 명이 4개월에 걸쳐 AI 워크플로를..