바이브코딩 연구소. 좋은 AI 도구는 왜 더 믿고 맡기기 쉬울까? — Harness Engineering의 실전 감각
왜 어떤 AI 도구는 단순히 똑똑해 보이는 수준을 넘어서, 실제로 더 믿고 맡기기 쉬운 느낌을 줄까요? 이번 글에서는 그 차이가 왜 권한, 안전장치, 실행 범위 같은 요소와 연결되는지 쉽게 정리해봅니다.
(Rappa lab.)
왜 어떤 AI 도구는 단순히 똑똑해 보이는 수준을 넘어서, 실제로 더 믿고 맡기기 쉬운 느낌을 줄까요? 이번 글에서는 그 차이가 왜 권한, 안전장치, 실행 범위 같은 요소와 연결되는지 쉽게 정리해봅니다.
왜 어떤 AI 도구는 단순히 똑똑해 보이는 수준을 넘어서 실제로 일을 맡길 만한 느낌을 줄까요? 이번 글에서는 그 차이가 왜 모델 성능만의 문제가 아닌지 쉽게 정리해봅니다.
요즘 AI 관련 글을 보다 보면 Prompt Engineering뿐 아니라 Harness Engineering이라는 말도 자주 보이기 시작했습니다. 처음엔 낯설지만, 핵심은 AI가 실제 작업 환경 안으로 들어오면서 도구와 규칙, 실행 구조가 더 중요해졌다는 점에 있습니다.