AI에이전트 하네스 TDD 구조가 진화할때

codex 는 이미 AI 멀티 에이전트 + 하네스 + TDD 로 작업을 합니다

정말 강력합니다

여기서 어떤 사람들은 자체의 DB(벡터DB, 옵시디언 등등)를 구축하고

리서치, 기획, 계획안, 평가안, 가드레일 등 md파일도 열심히 만들고

코드에 주석도 열심히 추가합니다

하지만 이렇게 하는 것은 물론 성장하는 것은 맞지요

그런 자료들이 쌓일수록 노하우와 더불어 향후 작업을 더 쉽고 훨씬 깊이 있고 강력하게 할 수 있습니다

근데 여기까지만 하면 진화하지 않는 겁니다

선형적인 성장인거죠

기하급수적인 질적인 성장을 하려면 단순히 자료를 축적하고 정리하는 것이 아니라

codex로 작업할때 어떻게 하면 양적인 수평적인 확장이 아니라 질적인 수직적인 상승을 만들 수 있을까

고민해봐야 됩니다

그러니까 codex로 작업하면서 codex를 따라가기에 급급하면 안되고

codex 머리 꼭대기에 앉아서 codex가 거듭거듭날 수 있는 방법론을 계속 고민하면서 작업을 해야 한다는거죠

제가 뉴로모픽 신경망 작업하면서 4달째인데 관련 폴더의 크기가 500GB가 넘어가네요

LLM이라든지 커다란 파일은 없습니다

그냥 수십개의 하부폴더와 수만개의 md csv 파일들과 코드와 빌드 바이너리죠

가드레일이 단순히 이거하지마라 이거 이렇게 해라의 고정된 룰이 아니라 인간이 일일히 개입해서 요렇게 해봐라 저렇게 해봐라가 아니라

전체 프로젝트가 돌아가면서 그 가드레일이 동적으로 현재까지의 결과물과 노하우에 따라 만들어지고 단순히 하지마라 해라가 아니라 이렇게 하면 더 좋더라 그리고 다음에는 이쪽으로 좀 더 생각해 보자 이렇게 진화할 수 있는 구조가 만들어지면 거의 프로젝트 자체가 스스로 성장하고 진화하는 것처럼 보이게 됩니다

그 이후에는 인간이 개입하지 않아도 내용에 내용을 더하는 것이 아니라 구조에 구조를 더합니다. 왜냐하면 내용에 구조에 구조를 더하라고 적혀있고 이제까지 그런 작업의 history가 어딜봐도 많으니까 그렇게 합니다.

구조에 구조를 더한다는 것은 워크스페이스 내의 사상과 정보에 갇히는 것이 아니라 끊임없이 최신논문과 실증자료를 찾아보고 인간의 통창력을 더해서 내가 가진 자산(코드,문서)와 비교하고 업데이트하고 보간하고 도약하고 다음 단계 더 큰 그림을 보도록 설계가 되어 있다는 거죠