“하네스 구성해줘” 한 마디면 도메인에 맞는 전문 에이전트 팀을 설계하고, 에이전트가 사용할 스킬까지 자동 생성해주는 메타 스킬이 공개됐다. 카카오 AI Native 전략 팀 리더 황민호 님이 개발한 Harness는 Claude Code의 에이전트 팀 시스템을 구조화된 방식으로 활용할 수 있도록 설계된 Claude Code 플러그인이다.
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AI 에이전트가 브라우저를 다뤄야 할 때, 선택지는 여러 가지입니다. Playwright MCP, Claude Chrome Extension, Playwright Skill — 그리고 dev-browser.
벤치마크에서 dev-browser는 가장 빠르고, 가장 저렴하고, 가장 적은 턴으로 작업을 완료했습니다. 어떻게 이게 가능한지, 그리고 어떻게 쓰는지 살펴보겠습니다.
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OpenAI가 agentic 코딩 도구 Codex를 실무에 바로 적용할 수 있는 12가지 유즈케이스를 공식 문서로 정리해 공개했습니다.
각 케이스에는 권장 팀/카테고리, 스타터 프롬프트, 활용 Skills 정보가 포함되어 있으며, Engineering·Front-end·Data·Integrations·Mobile·Evaluation 6개 카테고리로 분류됩니다.
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AI를 단순히 똑똑한 도구로 쓰는 단계를 넘어, 이제는 AI가 성과를 낼 수 있는 환경 을 설계하는 ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)‘이 주목받고 있습니다. 단순히 프롬프트를 잘 던지는 것이 아니라, AI가 일하는 방식과 규칙, 검증 절차를 시스템화하는 것이 핵심입니다.
이 글은 아래 영상을 기반으로, 하네스 엔지니어링의 개념부터 사주 분석 앱을 만드는 실전 사례, 그리고 피터 드러커의 MBO(Management by Objectives)를 결합한 관리 관점의 AI 운영 전략을 정리한 가이드입니다.
영상: 하네스 엔지니어링 따라하기 (Harness Engineering Practice feat. Management) 채널: Ask Dori! Dori와 따라하는 IT
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같은 모델에게 비슷한 수준의 일을 시켰는데 하나는 20분과 9달러만에 멈췄고, 다른 하나는 6시간과 200달러를 써서 실제로 플레이 가능한 결과물을 만들었다면 차이는 어디에서 생겼을까요? 이 영상의 핵심 주장은 모델 자체보다도 모델을 어떤 역할 구조와 검증 루프로 묶어 쓰느냐가 훨씬 큰 차이를 만든다는 데 있습니다.
영상은 이를 “하네스” 관점에서 설명합니다. 단일 에이전트에게 기획, 구현, 테스트, 자기평가를 모두 맡기면 실패 확률이 높아지고, 반대로 역할을 분리한 다중 에이전트 구조에 명확한 평가 기준과 도구를 붙이면 결과물의 품질이 급격히 올라간다는 이야기입니다.
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Claude Code에서 “파일 편집 후 항상 Prettier를 실행해 줘"라고 프롬프트하면 어떻게 될까요? 가끔은 작동하지만, Claude가 잊거나 속도를 우선시하거나 변경이 “너무 작다"고 판단하면 건너뜁니다. Hooks 는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 모델의 동작과 관계없이 특정 시점에 셸 명령을 반드시 실행하는 결정론적 자동화 시스템입니다.
이 글은 Blake Crosley의 Claude Code CLI: The Definitive Technical Reference를 핵심 참고 자료로 활용하여, Hooks 시스템의 전체 구조와 실전 활용법을 정리합니다.
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Claude Code를 쓰는 사람은 대부분 .claude/ 폴더가 있다는 사실은 압니다. 프로젝트 루트에 생기는 것도 봤고, 뭔가 중요한 설정이 들어 있을 것 같다는 감도 있습니다. 그런데 막상 열어 보지 않은 경우가 많습니다.
Daily Dose of Data Science의 “Anatomy of the .claude/ Folder” 는 바로 이 지점을 파고듭니다. .claude/ 는 그냥 숨김 폴더가 아니라, Claude Code가 프로젝트 안에서 어떻게 행동할지를 결정하는 제어 센터 라는 것이 글의 출발점입니다.
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