정의
AI 에이전트가 코드를 작성할 때 발생할 수 있는 확률적 오류를 결정론적(Deterministic)으로 제약하고 강제하는 소프트웨어 공학적 보호막(Harness). 자연어 기반의 지시사항(Skill)이 가진 불확실성을 보완하여 코드의 일관성과 품질을 물리적으로 보장한다.
핵심 속성
- 결정론적 제약(Deterministic Constraint): 확률에 의존하는 LLM과 달리, 규칙 위반 여부를 이진법(Pass/Fail)으로 판정하여 예외 없는 통제를 가능케 한다.
- 자동 피드백 루프(Automated Feedback Loop): 커밋 전 Hook 등을 통해 에이전트에게 즉각적인 수정 기회를 제공하며, 인간의 개입 없이도 에이전트 스스로 오류를 교정하게 만든다.
- 확장된 검사 범위: 단순한 문법이나 스타일 교정을 넘어 파일 구조, 의존성 관계, 특정 API(예: useEffect)의 사용 제한 등 비즈니스 로직과 컨벤션을 포괄한다.
관계
- 20260522-constrain-ai-freedom-for-quality — 상위개념: 자유도를 제한함으로써 품질을 확보하는 전략
- 20260522-reflective-lint-rule-generation — 방법론: 인간의 실수와 회고를 Lint 규칙으로 치환하는 프로세스
인용
나는 Lint가 가장 저평가된 AI harness라고 생각한다. … ‘자유도를 좁혀야 AI의 코드 퀄리티가 올라간다’는 말을 했다. 그걸 하는 가장 좋은 방법이 Lint다.