많은 개발자가 AI에게 “똑똑하게 짜달라”고 부탁하며 더 넓은 자유도를 주려 하지만, 이는 AI의 본질인 ‘확률적 생성’을 가속화할 뿐이다. AI가 창의성을 발휘해야 할 영역과 반드시 지켜야 할 규격(Boundary)을 분리하지 않으면, 에이전트는 매번 다른 결과물을 내놓는 ‘막춤’을 추게 된다.
근거
자연어 지시사항인 ‘Skill’은 에이전트에게 가이드라인을 제공하지만, LLM은 본질적으로 확률적 모델이기에 이를 무시하거나 왜곡할 가능성이 상존한다. 반면 Lint와 같은 결정론적 도구는 AI가 넘지 말아야 할 선을 물리적으로 긋는다. 자유도가 좁아질수록 AI는 고민의 범위를 좁히게 되고, 결과적으로 우리가 의도한 ‘좋은 코드’에 수렴하게 된다.
AI가 계속 그 규칙에서 벗어나는 상황이 발생했다. … 결정적인 방법으로 막아야겠다 생각이 들었다. lint를 직접 만들어 도입하기 시작했다.
연결된 생각
- 20260522-ai-lint-harness — 자유도를 제한하기 위한 구체적인 도구로서의 린트
- 20260522-reflective-lint-rule-generation — 제한할 자유도의 기준을 설정하는 방법