팀 맞춤형 AI 환경 구축: 하네스 엔지니어링으로 생산성 UP!
AI 코딩 도구 사용 시, 프로젝트 컨벤션을 인지하지 못해 반복적인 설명이 필요했던 비효율을 해결하기 위해 하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 개념을 도입
Rules를 통해 코딩 컨벤션을 정의하고, Skills로 반복적인 작업 흐름을 자동화하여 AI의 작업 효율을 향상시킴
전처리 스크립트를 활용하여 AI가 탐색해야 할 데이터량을 줄여 응답 속도 향상 및 토큰 비용 절감 효과를 얻음
팀 내 AI 활용 가이드라인을 자동화하고, 일관된 코드 생산을 통해 개발 생산성 향상을 이끌어냄
하네스 엔지니어링(Harness Engineering)의 핵심: Rules와 Skills
본문에서는 AI가 프로젝트의 코딩 컨벤션(Coding Convention)을 따르도록 하기 위해 Rules를 활용하고, 반복적인 작업 흐름을 자동화하기 위해 Skills를 사용한다고 설명한다.
Rules: 프로젝트의 코딩 규칙을 정의하여 AI가 일관된 코드를 생성하도록 유도. 예시로 React Query 훅 작성 규칙, API 호출 방식 등을 정의
Skills: 스크립트(Node.js, Bash 등)나 CLI 도구를 실행하여 실제 데이터를 가져오고 가공하는 워크플로를 정의. API 연동, 타입 생성, 테스트 코드 생성 등 자동화
Rules와 Skills의 역할 분리: Rules는 프로젝트 규칙, Skills는 작업 워크플로를 담당하여 토큰 낭비를 줄이고 유지보수를 용이하게 함.
전처리 스크립트를 활용한 컨텍스트 최적화
AI가 프로젝트 내 모든 파일을 탐색하는 경우, 불필요한 정보까지 포함되어 컨텍스트 윈도우(Context Window)를 낭비하고 AI 환각(Hallucination)을 일으킬 수 있다. 이를 해결하기 위해 전처리 스크립트를 활용한다.
전처리 스크립트: AI가 필요로 하는 메타데이터만 추출하여 JSON 형태로 제공. API 엔드포인트, 쿼리 키, API 메서드 등 핵심 정보만 포함
AI 자율 탐색 방식 vs 전처리 스크립트 방식 비교: 전처리 스크립트 적용 후 AI가 처리해야 할 데이터량이 평균 96.5% 절감
결과: AI의 응답 속도 향상, 환각 문제 예방, 일관성 있는 결과물 획득. 전처리 스크립트는 Node.js 스크립트, 정규식, openapi-typescript 등의 도구를 활용하여 구현.
Rules 적용 전후 비교: AI 코딩 생산성 향상
Rules 적용 전에는 AI에게 매번 프로젝트 규칙을 설명해야 했지만, Rules 적용 후에는 단 한 줄의 요청만으로 원하는 코드를 얻을 수 있게 되었다. 이는 인지적 피로도(Cognitive Load) 감소와 생산성 향상으로 이어진다.
Before(Rules 적용 전): AI에게 프로젝트 규칙을 일일이 설명해야 했음. 예: “React Query 사용”, “queryKey는 queryKeys.ts에서 관리” 등
After(Rules 적용 후): Rules에 정의된 규칙을 기반으로 AI가 프로젝트 컨벤션을 인지하여, 간결한 요청만으로 원하는 코드 생성
결과: 불필요한 설명, 코드 수정 요청, 재요청 과정이 생략되어 개발 시간 단축. 팀 내 코드 스타일 통일 및 PR(MR) 리뷰 시간 절감.
하네스 엔지니어링(Harness Engineering) 적용 시 고려 사항
하네스 엔지니어링(Harness Engineering)을 효과적으로 활용하기 위해서는 몇 가지 기준을 고려해야 한다.
LLM의 기본 지식 활용: React 컴포넌트 작성 방법, TypeScript 기본 문법 등 LLM이 이미 알고 있는 내용은 Rules에서 제외하여 컨텍스트 비대화를 방지
프로젝트 구조 및 패턴 명확화: 프로젝트의 폴더 구조와 핵심 비즈니스 로직의 패턴을 Rules에 명확히 정의하여 AI가 코드베이스를 효율적으로 탐색하도록 유도
팀 단위 AI 협업 체계 구축: 팀 내 AI 활용 가이드라인을 Rules로 정의하여, 개발자 간의 코드 스타일 통일 및 AI 활용 능력 향상
결과적으로, 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)은 AI 코딩 도구의 활용도를 극대화하고, 팀의 개발 생산성(Development Productivity)을 향상시키는 데 기여한다.
Skills의 활용: API 훅 생성 자동화
Skills를 활용하면 반복적인 작업 흐름을 자동화하여 개발 생산성을 높일 수 있다. API 훅 생성 Skill을 예시로, Swagger 기반 API 스킬을 통해 API 스펙 문서를 기반으로 TypeScript 타입 생성, API 클래스 생성, React Query Hook 생성, 테스트 코드 생성 등의 과정을 자동화한다.
Swagger 데이터 fetch 및 분석
TypeScript 타입 생성
API 클래스 생성
React Query Hook 생성
테스트 코드 생성
결과: 개발자는 뼈대(boilerplate)를 잡는 대신, 생성된 코드가 비즈니스 로직에 맞는지 리뷰하고 다듬는 데 집중할 수 있다. API 연동과 관련된 초기 세팅(boilerplate) 과정을 자동화하여 개발 시간을 단축.
