상위 1% AI 네이티브들은 프롬프트 안쓰고 '하네스 깎기'에 수백시간 투자합니다. (DIO FDE 김지운님)
본 영상은 AI 모델의 출력 결과 일관성을 보장하기 위한 '하네스 엔지니어링' 기법을 소개합니다. CPS(Context, Problem, Solution) 프레임워크를 활용한 기획, 린터(Linter)를 이용한 코드 강제화, 그리고 조직 맞춤형 AI 평가 지표 설정을 통해 어떤 AI 모델을 사용하더라도 멱등성 있는 결과물을 도출하는 방법을 제시합니다.
핵심 요약
- 하네스 엔지니어링 기법을 통해 Claude, Gemini 등 어떤 AI 모델을 사용해도 일관되고 강건한 소프트웨어 결과물을 얻을 수 있습니다.
- 고객의 비정형적인 요구사항을 CPS(Context, Problem, Solution) 프레임워크로 구조화하여 설계 세계관을 일치시키는 과정이 필수적입니다.
- 코드 레벨에서 린터(Linter)를 사용하여 파일 명명 규칙부터 아키텍처까지 강제함으로써 AI가 생성하는 코드의 품질과 멱등성을 보장합니다.
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