AI와 앱을 만들 때 막연한 요청을 바로 코드로 바꾸기보다 프로젝트 규칙과 목표를 정하고, 작업을 나누어 검증하면 변경 내용을 이해하기 쉽습니다. 영상은 Matt Pocock의 스킬을 활용한 여덟 단계 흐름을 소개합니다. 스킬을 사용해도 오류가 없는 결과가 보장되는 것은 아닙니다.
시작 전 확인
공식 스킬 저장소는 에이전트별 설치와 업데이트 방식을 구분합니다. 사용하는 도구와 버전에 맞는 안내를 확인하고 기존 프로젝트의 파일과 권한을 살펴보세요. 스킬 이름과 명령은 업데이트될 수 있습니다.
영상에서 소개한 작업 순서
1. 프로젝트 환경을 정리합니다
기존 프로젝트의 구조, 저장소와 도구 사용 조건을 확인합니다. 기존 코드나 사용자 작업을 변경하기 전 현재 상태를 이해하는 것이 중요합니다.
2. 질문으로 요구사항을 구체화합니다
grill-with-docs는 기존 문서와 프로젝트 용어를 대조하며 모호한 개념을 질문하는 접근을 소개합니다. 용어와 질문 가이드에서 사례를 볼 수 있습니다.
3. 목표와 완료 기준을 문서화합니다
누가 무엇을 사용할지, 어떤 결과를 확인해야 하는지와 제외할 범위를 기록합니다. 문서는 실제 구현과 사용자 결정이 바뀌면 함께 갱신해야 합니다.
4. 작은 작업으로 나눕니다
의존 관계를 고려해 각 단계의 입력과 결과를 정합니다. 사용자에게 확인 가능한 작은 기능 단위로 나누면 피드백을 받기 쉽습니다.
5. 구현과 테스트를 연결합니다
작은 변경을 만들고 적절한 테스트로 기대 동작을 확인합니다. 테스트 우선 방식은 선택지 중 하나이며, 테스트 통과가 모든 문제의 부재를 뜻하지는 않습니다.
6. 오류를 재현하고 원인을 찾습니다
오류 메시지와 발생 조건을 확인하고 가설을 좁힌 뒤 수정합니다. 같은 문제가 다시 발생하는지와 관련 동작을 점검합니다.
7. 결과를 별도로 검토합니다
요구사항과 코드 변경, 프로젝트 규칙, 테스트와 보안 영향을 대조합니다. 다른 에이전트의 리뷰도 도움이 될 수 있지만 독립성과 정확성을 자동으로 보장하지 않습니다.
8. 이해하기 쉬운 설명을 요청합니다
모르는 용어나 선택의 이유를 질문하고, 다른 사람의 결정이 필요한 항목을 정리합니다. 어려운 개념을 이해한 뒤 다음 결정을 내리는 것이 중요합니다.
영상은 특정 토큰 수를 넘으면 반드시 성능이 급락한다거나 스킬이 오류를 완전히 막는다고 설명하지만, 이런 고정 기준을 모든 모델과 작업에 적용할 근거는 확인되지 않았습니다. AI 코딩 워크플로우도 함께 참고하세요.
다음 한 걸음
내 환경에서 막힌 부분은 실행 단계와 함께 질문해 주세요. 바꿔 만든 결과도 함께 나눌 수 있습니다.