정의
AI 에이전트(Codex)가 사용자의 반복 작업을 자동으로 탐지하여 Skill, Subagent, Automation 등으로 패키징하게 하는 프롬프트 구조. 단순 지시가 아니라 판단 기준(condition)과 최소 형태 선택(smallest form), 사전 검증(shortlist) 및 보고 체계를 통해 에이전트의 자율적 결정을 유도한다.
핵심 속성
- 탐색 범위 제한: “Look back over my recent work from the last 30 days” — 시간과 데이터 소스(Sessions → Memories → Chronicle → 기존 skill/agent)를 우선순위로 제한하여 무분별한 생성을 방지.
- 8개 작업 영역: coding, research, writing, planning, communication, operations, analysis, personal administration — 코딩 외 반복 작업(회의 요약, 보고서 작성 등) 자동화 효과가 더 큼.
- 4가지 생성 조건: (1) 최소 2회 반복 또는 반복 가능성 높음, (2) 안정적 입력·절차·출력, (3) 속도·품질·일관성·신뢰도 실질적 개선, (4) 기존에 커버되지 않음.
- 최소 형태 선택(smallest appropriate form): Skill(반복 워크플로우) / Custom subagent(위임 가능 전문 작업) / Automation(스케줄 기반) / Skip(일회성·모호·근거 부족).
- Shortlist 사전 검증: “First produce a compact shortlist with: 반복 작업/근거와 날짜/빈도와 확신도/추천 형태/만들지 말지 이유” → high-confidence 항목만 실제 생성.
- 마무리 보고서 구조: “what you created or extended / what you deliberately skipped / what needs more evidence” — 다음 세션의 출발점으로 사용.
관계
- prompt-engineering — 상위개념: 프롬프트 설계 일반 원칙
- meta-prompt — 연장: 에이전트에게 자체 판단 기준을 주는 메타 레벨 프롬프트
- ai-agent-autonomy-framework — 연장: 에이전트 자율성과 통제의 균형
- 20260531-ai-agent-needs-standards-not-instructions — 하위개념: 구체적 사례 (garden 노트)
인용
“보통 프롬프트는 만든 것만 보여주고 끝나요. 하지만 아래 문구는 작업의 연속성을 유지하도록 만들어줍니다. … 여기에서 ‘deliberately skipped’와 ‘needs more evidence’를 만들어두면서 다음 실행 때 어디서 이어갈지 알 수 있게 만들었습니다.”
“이 프롬프트가 잘 작동하는 이유는 ‘지시’가 아니라 ‘기준’을 주기 때문입니다. 무엇을 만들라고 시키는 게 아니라 무엇을 만들면 안 되는지까지 알려주어야 해요.”