그녀가 지난달 프로덕션에 2,500개 PR을 어떻게 올렸는지

그녀가 지난달 프로덕션에 2,500개 PR을 어떻게 올렸는지

에이전트를 믿을 수 있는 시스템을 만드는 이야기를 풀어내고 있네요.

SpaceXAI, Cursor, Meta, Netflix에서 일했던 경험에서 여러 인사이트들이..

에이전트 속도의 병목은 작성이 아니라 검증.

실제 아티팩트.. 테스트 실행, Chrome DevTools Protocol로 앱을 돌리고 다양한 방식으로 증명해야 하죠.

그래서 하는 일은 이렇구요.

"Verification"

Control Glass 등으로 에이전트가 CLI + DevTools로 앱을 직접 실행하고 측정하게 함.

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"Skills (pstack / poteto-mode)"

시니어 엔지니어처럼 일하게 가르치는 플레이북.

디버깅, 기능 개발, 성능, TDD, unslop, swarm, loop 등..

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"에이전트 친화적 아키텍처"

인간이 읽기 조금 나빠지더라도, 컨텍스트를 최소화하고 프로세스 경계가 트리에서 보이게 리팩터링.

Feature map으로 기능 진입점, 조작, 의미를 코드에 남김.

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"교정할 때마다 시스템에 넣기"

코드베이스, lint/CI, rules/bugbot, skills, 스타일 가이드에 바로 반영.

이런 방식이 바로 코드베이스를 에이전트의 메모리로 보는 것.

최소한의 컨텍스트만 주고, 나머지는 워크스페이스와 코드에서 찾게 함.

이렇게 되면 Grok Bot으로 바깥 루프(슬랙 버그, X 불만, 아이디어)를 모아 다음에 무엇을 시킬지 정하고..
+
Cloud agents + Agent SDK로 24시간 돌리고,,
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에이전트가 자기 PR을 스스로 merge (인간 리뷰 없음)
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tech debt 삭제, paved path 유지, anti-pattern 목록으로 계속 가꾸기..

코드가 스스로를 형식적으로 검증할 수 있으면 code review가 사실상 해결된다!

결국은 2,500 PR은 검증/스킬/코드베이스 설계/자동화를 쌓아서,, 에이전트가 혼자 일해도 되는 공장을 만든 결과라는거.