정의
LLM이 코드 생성 시 현재 컨텍스트 창 내에서만 최적해를 선택하고, 장기 아키텍처·코드베이스 지속 가능성에는 무관심한 구조적 특성. 감독 없이 방치하면 기술 부채가 AI의 코드 생성 속도만큼 빠르게 누적된다.
핵심 속성
- 원인: LLM의 어텐션 범위는 컨텍스트 창으로 제한 — “미래”는 모델의 최적화 대상이 아님
- 증상: 매 이터레이션마다 당면 프롬프트는 해결되지만 아키텍처가 점진적으로 오염됨
- 가속 효과: AI의 코드 생성 속도 >> 사람의 검토 속도 → 경험 없는 운영자는 코드베이스를 빠르게 잃음
- AGENTS.md 한계: “고품질 코드”, “지속 가능한 아키텍처” 같은 지시문은 구조적 문제를 해결하지 못함
- 하네스 상한선: 하네스 엔지니어링의 품질 상한은 사용자의 지적 능력을 초과할 수 없음 (스트라디바리우스-파가니니 역설)
- AI가 해결한 것: 구현 속도 + 빠른 플래닝. 아직 해결하지 못한 것: 스펙 기획, 아키텍처 결정
관계
- 20260522-thin-harness-principle — 연장: 얇은 하네스 원칙은 이 맹점을 인지하고 사람 개입 지점을 PRD로 집중시킴
- 20260515-harness-knowledge-hook-three-pillars — 관련: 하네스 3기둥 패턴이 이 맹점을 보완하는 구조적 접근
- 20260522-lint-as-deterministic-ai-harness — 관련: 결정론적 Lint가 컨텍스트 맹점을 부분 보완
인용
“LLM은 미래에 관심이 없기 때문에 지속가능한 코드베이스나 아키텍처보단 당면 프롬프트 해결에만 주안점을 두고 작업함”
“AI가 코드를 찍어내는 속도가 워낙 빠르기 때문에 경험없는 사람이 다루는 레포는 나중에 손을 댈 수 없을 정도로 빠르게 더러워짐”