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Dev.toAI/ML
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Prompt Engineering을 넘어 JSON Contract 기반의 System Engineering으로 AI 스킬 고도화
The Ten Levels of AI Skill Construction - From Prompt to Business Closure System
AI 요약
Context
단일 프롬프트 기반의 단순 스킬 구성으로는 복잡한 비즈니스 워크플로우 처리 및 예외 상황 대응에 한계 노출. 단순 텍스트 지침만으로는 데이터 참조, 조건부 로직 수행, 다단계 프로세스 오케스트레이션 구현이 불가능한 구조적 제약 존재.
Technical Solution
- Separation of Concerns 원칙을 적용하여 지침, 지식, 스크립트, 설정을 분리한 컴포넌트 기반 설계 도입
- Markdown 내 명시적 분기 로직 정의를 통한 Workflow Skill 구현으로 결정 트리 기반의 단계적 처리 수행
- Phase-Orchestrator를 통해 독립적인 Sub-agent를 실행하고 JSON 기반의 구조화된 데이터 계약으로 상태를 전달하는 Orchestration 구조 채택
- YAML 설정 파일 및 게이트 레이어를 통한 보안 및 룰 기반 검증 로직의 물리적 분리
- 기술적 실행 계층과 비즈니스 로직 계층을 완전히 분리하여 확장성과 유지보수성을 확보한 Business Closure System 구축
실천 포인트
- 프롬프트 내에 'if-then' 조건문이 반복된다면 Workflow Skill로의 전환 검토 - 에이전트 간 데이터 교환 시 자유 형식 텍스트 대신 엄격한 JSON Schema 정의 및 적용 - 지식 베이스, 유효성 검사 스크립트, 프롬프트를 별도 파일로 분리하여 관리하는 Component 구조 도입 - 복잡도가 높은 태스크의 경우 단일 에이전트가 아닌 단계별 Sub-agent를 배치하는 Orchestration 설계 적용