사람들이 AI 코딩 에이전트(AI coding agents)를 사용할 때 겪는 대부분의 마찰은 모델의 문제가 아니라, 우리가 작업을 어떻게 전달하느냐에서 발생합니다. 몇 달 동안 매일 에이전트와 페어 프로그래밍(Pairing)을 한 결과, 저에게 가장 큰 차이를 만들어준 세 가지 작은 습관이 있었습니다.

1. 에이전트에게 스스로 검증할 수 있는 방법을 제공하세요

테스트를 실행하고, 출력을 읽고, 다시 시도할 수 있는 에이전트는 단순히 코드만 생성하는 에이전트보다 훨씬 더 가치가 있습니다. 변경 사항을 요청하기 전에, 에이전트가 성공 여부를 알 수 있도록 실행할 수 있는 명령어가 있는지 확인하세요. "이 함수를 작성해줘"보다는 "테스트를 통과하게 만들어줘"라고 말하는 것이 거의 매번 더 효과적입니다. 성공 여부가 당신이 확인해야 하는 것이 아니라, 에이전트가 스스로 확인할 수 있는 것이 되기 때문입니다.

2. 작업을 생각보다 더 작게 유지하세요

크고 모호한 요청은 검토하기 어려운 크고 모호한 디프(diffs)를 만들어냅니다. 요청의 범위를 단일 파일이나 단일 동작으로 제한하면 변경 사항을 검토하기 쉬워지고 피드백 루프(feedback loop)가 긴밀하게 유지됩니다. 작은 성공들을 모아 큰 성과를 낼 수는 있지만, 한 번에 방대하게 퍼진 변경 사항을 쉽게 되돌리기는 어렵습니다.

3. 지시사항(instruction)뿐만 아니라 의도(intent)를 작성하세요

에이전트에게 _무엇(what)_을 해야 하는지 말하면 한 가지 결과만 얻게 됩니다. 하지만 에이전트에게 왜(why) 해야 하는지 — 즉, 당신이 실제로 신경 쓰는 제약 조건이나 절대 깨져서는 안 되는 부분 — 를 말해주면, 당신이 명시하지 않은 수십 가지의 작은 결정들을 에이전트가 스스로 내릴 수 있게 합니다. 의도는 지시사항보다 더 멀리 전달됩니다.

이 중 어느 것도 특정 도구에 종속된 것이 아닙니다. 이는 에이전트를 목표가 구체적이고 확인 가능한 상태일 때 최선의 결과물을 내놓는, 빠르고 문자 그대로 실행하는 협업자(collaborator)로 대하는 것에 관한 것입니다.