실전 루프 엔지니어링

AI 에이전트에 작업을 반복 실행시키는 핵심은 자율성을 높이는 것보다 완료 조건과 제약을 명확히 정의하고, 어떤 판단은 사람이 계속 맡을지 결정하는 데 있음 Claude Code의 /goal 은 측정 가능한 목표가 충족될 때까지 한 작업을 반복하고, /loop 는 일정 간격으로 같은 작업을 다시 실행해 외부 상태 확인이나 반복 업무를 처리함 루프는 테스트 통과 수, Lighthouse 점수, LCP 같은 결정론적 기준이 있을 때 효과적이며, "UI가 좋아질 때까지"처럼 인간의 취향이나 주관적 평가가 필요한 작업에는 적합하지 않음 작업을 수행한 에이전트와 검증하는 에이전트를 분리하고, 보안/인증/금융처럼 민감하거나 복잡한 작업은 사람이 직접 코드와 결과를 확인해야 함 /loop와 /goal, 스킬, 워크플로우, auto mode 등을 조합하면 PR/이슈 분류와 버그 수정 같은 장기 자동화를 만들 수 있지만, 작업 자체는 위임해도 취향과 판단까지 위임해서는 안 됨 루프 엔지니어링의 기본 개념 루프(loop)는 AI 에이전트가 특정 목표를 달성할 때까지 행동 → 결과 테스트 → 접근 방식 수정을 반복하는 자율적이고 자기 교정적인 피드백 사이클임 Addy Osmani는 보통 하루에 5~10개의 에이전트를 사용하며, 동시에 실행하는 수는 대체로 최대 5개 정도임 완료 조건과 제약이 분명한 작업은 거의 전적으로 위임함 복잡하거나 결과가 잘못될 가능성이 있는 작업은 에이전트가 만드는 코드를 직접 검토함 Claude Code에서 실용적으로 사용할 수 있는 두 가지 기본 요소를 구분함 /goal: 하나의 제한된 작업을 측정 가능한 완료 조건이 충족될 때까지 진행함 /loop: 정해진 시간이나 주기로 프롬프트를 다시 실행함 Bash 루프에서 내장 기능으로 Claude Code와 Codex에 관련 기능이 들어가기 전에는 직접 Bash 루프를 만들거나 Geoff Huntley의 Ralph loop 같은 방식을 실험했음 당시에는 개인 프로젝트가 주요 실험장이어서 루프가 실패하거나 막혀도 비용이 크지 않았음 지금은 Claude Code와 Codex가 제공하는 기능을 상당 부분 신뢰할 수 있게 됐지만, 목표와 제약을 충분히 정의하지 않은 채 방치하는 것은 여전히 위험함 사용자와 역사적 복잡성이 거의 없는 신규 코드베이스와 오래된 은행 시스템 같은 brownfield 코드베이스에는 같은 방식으로 적용하기 어려움 Claude Code 팀이 ...