[AI] 하네스 엔지니어링은 AI 시대의 플랫폼 엔지니어링일까?

이 글은 아래 글을 읽고 느낀 점과 개인적인 생각을 정리한 글입니다.

• Software 3.0 시대, Harness를 통한 조직 생산성 저점 높이기

 

최근 토스의 김용성 님이 작성한 **「Software 3.0 시대, Harness를 통한 조직 생산성 저점 높이기」**를 읽었다.

글을 읽으며 가장 인상 깊었던 것은 "좋은 프롬프트"가 아니라 조직이 AI를 사용하는 방식을 시스템으로 만들자는 관점이었다.

기존에는 AI를 얼마나 잘 사용하는지가 개인의 역량이었다면, 앞으로는 그것을 조직이 관리하고 배포하는 시대가 될 수도 있겠다는 생각이 들었다.

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Software 1.0에서는 코드를 공유했다

Software 1.0 시대에는 반복되는 문제를 해결하기 위해 공통 라이브러리와 플랫폼을 만들었다.

• 인증 SDK
• 공통 UI Component
• Logging Library
• CI/CD Pipeline
• Design System

이러한 자산은 뛰어난 개발자 한 명의 생산성을 높이는 것이 아니라 팀 전체의 생산성을 높이기 위한 것이었다.

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Software 3.0에서는 Workflow를 공유하게 될지도 모른다

AI 시대에는 공유 대상이 조금 달라질 수 있다.

예전에는 코드를 공유했다면

앞으로는

• Workflow
• Prompt
• Agent
• Context
• Evaluation
• Approval Flow

 

를 공유하는 방향으로 발전할 가능성이 있다.

중요한 것은 AI 자체가 아니라 AI가 일하는 방식을 표준화하는 것이다.

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가장 공감했던 문장 : Raising the Floor

글에서 가장 마음에 들었던 표현은

Raising the Floor

였다.

많은 조직은 최고의 개발자를 더 뛰어나게 만드는 것보다

평균적인 개발자가 일정 수준 이상의 결과를 만들 수 있도록 만드는 것이 훨씬 큰 효과를 낸다.

이것은 플랫폼 엔지니어링이 추구하는 방향과도 매우 비슷하다.

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Harness는 AI를 위한 플랫폼이 될 수도 있다

Harness라는 단어를 처음 들으면 단순히 프롬프트 모음집처럼 느껴질 수 있다.

하지만 나는 조금 다르게 이해했다.

Harness는

사람
↓
Harness
↓
LLM

 

사이에 존재하는 실행 환경이다.

예를 들어 "리팩토링 해줘" 라는 요청을 받으면

Harness가 먼저

• 프로젝트 구조
• 코딩 컨벤션
• Git 규칙
• Architecture
• 테스트 전략

등을 자동으로 읽고 AI에게 전달한다.

즉 개발자가 매번 설명하지 않아도 되는 환경을 만드는 것이다.

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이것은 RAG와 경쟁하는 개념은 아니다

원문에서는 Marketplace 방식과 RAG를 비교하지만, 개인적으로는 둘이 경쟁 관계라기보다 서로 보완 관계라고 생각한다.

예를 들어

정적인 정보는

• Coding Convention
• Git Policy
• Architecture

같은 Harness가 담당하고

자주 변경되는 정보는

• Wiki
• ADR
• API 문서
• 장애 이력

등을 RAG가 제공하는 구조가 현실적이라고 생각한다.

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결국 중요한 것은 "AI를 잘 쓰는 사람"이 아니다

많은 사람들이

"좋은 프롬프트"

에 관심을 가진다.

하지만 조직 관점에서는

좋은 프롬프트 하나보다

좋은 Workflow 하나가 더 가치 있을 수도 있다.

한 명의 전문가가 만든 Workflow를

팀 전체가 동일하게 사용할 수 있다면

AI 활용 능력은 개인의 센스가 아니라 조직의 자산이 된다.

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개인적으로 해보고 싶은 것

최근 AI Router 프로젝트를 진행하면서도 비슷한 생각을 자주 했다.

좋은 프롬프트를 만드는 것보다

좋은 Context를 어떻게 자동으로 구성할 것인가

그리고

어떻게 하면 개발자가 별다른 고민 없이 동일한 Workflow를 사용할 수 있을까

라는 문제가 훨씬 중요했다.

앞으로는 프로젝트마다

• CLAUDE.md
• AGENTS.md
• Workflow
• Slash Command
• Evaluation Rule

등을 하나의 Harness처럼 관리하는 방식도 충분히 가능성이 있다고 생각한다.

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마무리

AI 시대에도 결국 생산성을 결정하는 것은 모델 자체보다 작업 환경과 시스템일 가능성이 크다.

Software 1.0에서 공통 라이브러리와 플랫폼이 조직 생산성을 높였듯이, Software 3.0에서는 Harness가 그 역할을 일부 이어받을 수 있을지도 모른다.

아직은 발전 초기 단계지만, 앞으로 AI 개발 문화가 어떤 방향으로 자리 잡을지 기대된다.

AI 생성 이미지