Cocrates Agent Harness

같은 AI를 쓰는데 왜 결과는 다를까? 차이는 모델이 아니라 사용자의 태도에서 시작된다.

AI가 만든 결과를 이해하고 판단하고 승인하지 못한다면, 그것은 아직 당신의 산출물이 아니다.

OpenCode에 Cocrates Harness를 설치하고 사용해 본다.

정답을 받아 적는 대신, 질문에 답하며 능동적으로 학습한다.

바로 만들지 않는다. 먼저 구조를 검토하고, 구조를 기반으로 생성/검증한다.

한 번 쓸 결과물이 아니라, 계속 재사용할 생성 스킬을 AI와 함께 설계/생성한다.

하나의 만능 프롬프트가 아니라, Agent와 Skills로 구성된 하네스다.

왜 Cocrates는 바로 설명하지 않고 질문할까? 성장하게 만드는 학습 원리를 살펴본다.

배우고, 기록하고, 다시 검증한다. 세 스킬이 지식을 내 것으로 만드는 방식을 본다.

좋은 산출물은 구조에서 나온다. 구조 기반으로 산출물을 생성하는 일반적인 워크플로우를 이해한다.

결정, 명세, 생성, 검증을 담당하는 스킬들이 어떻게 품질을 지키는지 파고든다.

AI에게 일을 시키는 법 자체를 만든다. 스킬을 만드는 메타 스킬의 구조를 본다.

Cocrates는 완성품이 아니다. 사용자와 함께 진화하는 하네스다.

AI를 맹신하지 않고, 주도권을 넘기지 않고, 끝까지 성장하겠다는 선언이다.