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Dev.toAI/ML
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모호성 제거와 증거 기반 검증으로 AI 에이전트의 Rework 및 Hallucination 해결
Two tiny Claude Code skills that fixed my two biggest agent problems
AI 요약
Context
AI 코딩 에이전트의 모호한 작업 해석으로 인한 잦은 코드 재작성(Rework) 및 실효성 없는 리뷰 결과의 신뢰성 결여 문제 발생. 모델의 코드 생성 능력보다 상위 단계의 설계 결정 및 하위 단계의 검증 프로세스 부재가 핵심 병목으로 작용.
Technical Solution
- 의사결정 시점을 전면 배치한 /spec 스킬을 통한 요구사항 구체화 및 13개 섹션 템플릿 기반의 Spec 파일 생성
- Fresh-context Sub-agent를 활용한 Spec 자체의 구현 가능성 사전 검증 및 모호성 제거 루프 설계
- 모든 수락 기준을 실행 가능한 Command 또는 번호 기반의 Visual Check로 정의하여 Potemkin Completion 방지
- 6개 축(Correctness, Wiring, Security, Test Efficacy, Spec Compliance, Regression) 기반의 Read-only Audit 수행
- File:line 및 Grep/Run 결과와 같은 구체적인 증거(Evidence) 제시 시에만 Audit 완료 상태로 인정하는 엄격한 검증 로직 적용
- 단일 Prompt 파일 구조를 통한 Zero-dependency 및 호출 에이전트 컨텍스트 내 실행으로 오버헤드 최소화
실천 포인트
- AI 에이전트 작업 시작 전, 모델이 추론할 수 없는 부분을 다지선다형 질문으로 추출하여 결정하는 단계 추가 - '정상 작동함'과 같은 추상적 보고 대신, 특정 파일의 라인 번호나 실행 로그 등 물리적 증거를 요구하는 검증 프로세스 도입 - 복잡한 검증 작업 시 컨텍스트 오염을 막기 위해 Fresh-context Sub-agent를 통한 교차 검증 체계 검토