정의
Agent Settings Layer Separation은 로컬 AI 에이전트 환경에서 전역 지침, 프로젝트 지침, rules, skills, subagents, output-styles, hooks, MCP, permissions의 역할을 분리해 중복과 충돌을 줄이는 구성 원칙이다. 각 설정 레이어가 언제 읽히고 어떤 결정을 담당하는지 명확히 나누는 것이 목적이다.
핵심 속성
- 전역 지침: 사용자 정체성, 언어, 보안, 공통 작업 원칙처럼 모든 프로젝트에 적용되는 최소 규칙만 둔다.
- 프로젝트 지침: 특정 repository의 빌드, 테스트, 배포, 도메인 컨텍스트를 담는다.
- Rules / Skills: 반복 절차와 조건부 행동을 분리한다. 항상 읽을 필요 없는 긴 절차는 skill로 이동한다.
- Subagents: 병렬 작업과 역할 분담을 담당하되, 쓰기 권한과 도구 범위를 과도하게 열지 않는다.
- Output-styles: 반복되는 응답 형식과 톤을 시스템 지침이 아니라 출력 스타일로 분리한다.
- Hooks / MCP / Permissions: 자동 실행과 외부 권한은 최소 권한 원칙으로 감사한다.
관계
- 20260703-read-only-agent-environment-audit — 감사 대상: 설정 레이어 분리가 잘 되어 있는지 점검한다.
- 20260603-harness-is-the-new-source-code — 구현 원칙: 자연어 지시문과 스킬이 에이전트 harness의 소스코드 역할을 한다.
- 20260610-agent-harness-as-performance-differentiator — 성능 요인: 같은 모델도 harness 구조에 따라 결과 품질이 달라진다.
인용
CLAUDE.md, 스킬, rules, output-style의 역할이 잘 분리되어 있는지