개요
AI 코딩 하네스(harness) 실천론을 LinkedIn에 연재하는 한국 프론트엔드 개발자. “자유도를 좁혀야 AI의 코드 퀄리티가 올라간다”는 관점 아래, 확률적 Skill보다 결정적 Lint를 핵심 통제 수단으로 쓰는 방법론을 전파한다.
핵심 정보
- 직군: 프론트엔드 개발자 (React 생태계 — useEffect 규칙 사례를 직접 다룸)
- 핵심 주장: Lint는 가장 저평가된 AI harness다. Skill은 확률적이라 AI가 규칙을 벗어나지만, Lint는 결정적으로 강제한다.
- 실천 방식: hook으로 Agent 커밋 전 Lint 강제 실행 → Agent 자가 수정 → 쫀쫀한 피드백 루프 형성
- 규칙 생성법: 남의 규칙 세트 대신 AI 세션 종료마다 회고 → 실수 기록 → 주기적으로 Lint 규칙화. Lint 작성 자체도 AI에게 맡긴다.
- 운영 규모: 관리하는 코드베이스에 커스텀 Lint 규칙 40개 이상
- 기타 관심사: 1시간 시간 블록 활용법, 노트 작성법 등 개인 생산성 주제도 연재 (20260614-bumgeun-song-1h, 20260621-bumgeun-song-note-taking 참조)
주요 발언 / 기여
“나는 Lint가 가장 저평가된 AI harness라고 생각한다. … Skill은 근본적으로 확률적이다. … 결정적인 방법으로 막아야겠다 생각이 들었다.”
“주변을 보면 Skill은 다들 100개씩 있는데, Lint는 거의 신경 안 쓴다. 기본 harness 갖췄다면, 다음은 Lint다.”
관계
- 20260522-lint-as-ai-harness — 제안·전파자
- 20260610-best-custom-lints-come-from-ai-session-retrospectives — 그의 회고 기반 규칙 생성 루프에서 도출된 인사이트
- 20260522-skill-is-probabilistic-lint-is-deterministic — 그의 핵심 프레임(확률적 vs 결정적)
출처
- 📎 클리핑: 20260623-bumgeun-songs-post