AI 에이전트와의 작업에서 발생하는 실수는 인간의 피로도나 부주의의 문제가 아니라, 시스템의 ‘지식 누락’ 문제다. 한 번 발견된 버그나 설정 오류는 단순 수정을 넘어, 전체 시스템을 전수조사하는 ‘감사(Audit)’ 규칙으로 승격시켜야만 시스템의 엔트로피 증가를 막을 수 있다.
근거
개별 기능을 확인하는 테스트와 달리, 감사는 전체 시스템이 지켜야 할 ‘절대 원칙’을 검사한다. SEO 메타데이터 누락이나 보안 폴더 외부로의 데이터 유출 같은 문제는 특정 기능의 성공 여부와 관계없이 시스템 전반에서 상시 감시되어야 하는 대상이다.
이번에 발견한 문제가 다시 생기지 않도록 audit을 만들어줘. … 이 audit이 실패하면 PR을 머지하지 못하게 하는 방식까지 제안해줘.
실수를 통해 배운 지식을 AGENTS.md 같은 하드 룰(Hard Rule)이나 자동화된 감사 스크립트로 전환하는 프로세스가 갖춰질 때, 지식 파이프라인은 시간이 갈수록 견고해진다. 즉, 최고의 자산은 완성된 코드가 아니라, 그 코드를 보호하는 ‘작업 하네스’와 ‘감사 로직’의 축적이다.
연결된 생각
- 20260612-ai-agent-work-harness — 감사가 실행되는 구조적 기반
- 20260612-verification-is-the-new-coding — 감사를 설계하는 능력이 곧 개발자의 숙련도