DevOps

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Harness Engineering: AI 코딩 에이전트를 위한 환경 설계

Harness Engineering: AI 코딩 에이전트를 위한 환경 설계

AI 코딩 에이전트로 개발하다 보면 반복되는 경험이 하나 있습니다. 프롬프트를 아무리 잘 써봐야 에이전트가 프로젝트 맥락을 놓치고, 아키텍처는 무시한 채 엉뚱한 코드를 만들어내는 거죠. 사람이 뒤에서 계속 수습하느라 바쁩니다 😅 왜 이런 걸까요? 모델이 멍청해서? 아닙니다. 에이전트가 일할 수 있는 환경 자체가 안 갖춰져 있어서 그렇습니다. OpenAI가 최근 발표한 Harness Engineering이라는 글이 딱 이 지점을 짚는데요. 이번 글에서 그 내용을 정리해 보겠습니다. Harness란 무엇인가 Harness는 말 그대로

Railway: 에이전트 시대의 배포 플랫폼

Railway: 에이전트 시대의 배포 플랫폼

작은 서비스를 하나 만들었는데, 막상 배포하려고 하면 손이 멈출 때가 있습니다. 서버는 어디에 띄우지? 데이터베이스는 누가 만들지? 환경 변수는 어디에 넣지? 로그는 어떻게 보지? Dockerfile까지 써야 하나? 이런 질문들이 한꺼번에 밀려오죠. 요즘은 여기에 질문이 하나 더 붙습니다. AI 코딩 에이전트가 이 배포 환경을 얼마나 잘 이해할 수 있을까? 사람 혼자 터미널에서 손으로 맞추는 시대라면 대시보드 몇 번 클릭해도 괜찮았습니다. 하지만 Claude Code, Codex, Cursor 같은 코딩 에이전트와 함께 일하려면 배

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