핵심 요약
하네스 설계가 같은 모델의 결과 차이를 좌우하며, AGENTS.md, 자동 규칙 검사, 컨텍스트 관리, 진행 파일 등 외부 환경이 성능과 재현성에 큰 영향을 준다는 점을 공유합니다.
주요 경험
- AGENTS.md를 루트에 두고 세션 시 자동 읽기로 규칙을 지속적으로 반영했습니다.
- 규칙 위반은 자동 차단하고 오류 메시지로 원인과 개선 포인트를 피드백합니다.
- 단일/이중/오케스트레이션 루프와 LLM-as-judge로 자동화 파이프라인의 신뢰성을 높였습니다.
- 컴팩션, 하위 에이전트, 진행파일로 교대 인수인계를 명확히 했습니다.
얻은 인사이트
- 하네스가 성능 차이의 주요 원인으로 확인되었습니다.
- 외부 검증과 컨텍스트 관리가 반복 실수를 줄이고 개선 속도를 높입니다.
- 작은 시작으로 규칙을 천천히 확장하는 방식이 지속 가능하다는 것을 배우고 있습니다.
