AI 네이티브 (AI-native) 소프트웨어 개발은 종종 개별 모델, 프롬프트 (prompts), 또는 생성된 결과물 (artifacts) 수준에서 평가됩니다. 이러한 프레임워크는 소프트웨어가 다양한 운영 맥락과 긴 시간 범위에 걸쳐 지속적으로 생산, 검증, 배포, 유지 관리 및 적응되어야 하는 운영 환경에는 불충분합니다. 본 논문에서는 메타 엔지니어링 하네스 (meta-engineering harness)를 제시합니다. 이는 운영 및 제품 기능 요구사항을 명시적인 계약 (contracts)으로 변환하고, 역할에 특화된 AI 에이전트 (AI agents)를 통해 작업을 라우팅하며, 독립적이고 적대적인 검증 (adversarial verification)을 수행하고, 구조화된 실패 분류 및 외곽 루프 보정 (outer-loop calibration)을 통해 스스로를 지속적으로 개선하는 소프트웨어 생산 아키텍처입니다. 이 하네스는 소프트웨어 전달이 일회성 프로젝트가 아니라 지속적인 운영 기능인 환경을 위해 설계되었습니다. 소규모 서비스 기업을 위한 '서비스형 CTO (CTO-as-a-service)'라는 동기 부여 사례 연구에서, 이 시스템은 웹사이트, 예약 흐름, 결제 시스템, 백오피스 워크플로우 자동화 및 AI 에이전트 인터페이스를 일회성 결과물이 아닌 지속적으로 진화하는 기술 인프라로 관리합니다. 우리는 2단계 계약 컴파일 (two-pass contract compilation), 전문화 기록을 포함한 지속적인 마크다운 메모리 (markdown memory), 어텐션 기반 (attention-based) 및 독립성 기반 검증, 4방향 실패 중재자 (four-way failure arbiter), 그리고 외곽 루프 보정을 포함한 계층적 아키텍처를 설명합니다. 우리는 몇 주에 걸쳐 17개의 기능을 아우르는 초기 운영 배포 결과를 보고하며, 여기에는 계약의 불완전성과 검증 경계 문제를 드러낸 상세한 인앱 결제 사례 연구가 포함됩니다. 이러한 관찰 결과는 하네스에 대한 타겟팅된 개선을 직접적으로 이끌어냈습니다. 본 연구의 기여는 AI 네이티브 서비스형 소프트웨어 (service-as-a-software) 생산을 시간이 지남에 따라 신뢰할 수 있고, 감사 가능하며, 개선 가능하게 만드는 구현되었고, 측정 가능하며, 확장 가능한 검증 아키텍처를 제공하는 것입니다.