보리스 체르니 워크플로우 시리즈의 마지막 장은 AI 협업의 궁극적인 지향점인 ‘자율성’과 ‘연속성’을 다룬다. 앞선 단계들이 AI의 지능을 교정하고 결과물의 품질을 높이는 데 집중했다면, 이번 단계는 사용자의 개입을 최소화하여 업무의 흐름이 끊기지 않게 만드는 운영 시스템에 관한 것이다. 1. 사용자의 맥락 전환 비용과 AI의 수동성 문제 업무 현장에서 발생하는 가장 큰 비효율 중 하나는 AI가 스스로 … 더 읽기
AI가 내놓은 결과물이 “그럴듯해 보인다”는 것과 “실제로 완벽하게 작동한다”는 것 사이에는 거대한 간극이 존재한다. 보리스 체르니 워크플로우의 세 번째 단계는 AI의 근본적인 한계인 ‘할루시네이션(환각)’과 ‘타협하는 속성’을 제어하여, 결과물의 품질을 시니어 전문가 수준으로 격상시키는 엄격한 검증 시스템에 대해 다룬다. 1. “다 됐습니다”라는 말을 의심해야 하는 이유 많은 사용자가 AI에게 업무를 맡긴 후 가장 당혹스러워하는 지점은 AI가 … 더 읽기
AI와 협업하며 가장 허망한 순간은 한참 동안 결과물을 만들어온 AI가 “사실은 우리 프로젝트 방향과 전혀 맞지 않는 방식”으로 작업했음을 깨달았을 때이다. 보리스 체르니 워크플로우의 두 번째 단계는 AI의 성급한 실행을 억제하고, 유한한 지능 자원을 효율적으로 분배하여 이러한 자원 낭비를 원천 차단하는 데 목적이 있다 1. ‘일단 실행’이 불러오는 비효율과 자원 낭비 인공지능과 협업해 본 경험이 … 더 읽기
보리스는 클로드 코드를 “말을 잘 듣는 도구”가 아니라 “검증 루프를 빠르게 돌리는 팀원”으로 정의한다. AI와의 협업은 이제 선택이 아닌 필수가 되었지만, 많은 사용자가 “어제 가르쳐준 걸 왜 오늘 또 틀릴까?”라는 근본적인 의문에 봉착한다. Anthropic의 보리스 체르니가 제안한 ‘복리로 성장하는 엔지니어링’의 핵심이자, AI의 망각 문제를 해결하는 외부 장기 기억 장치인 CLAUDE.md 전략에 대해 이야기 해보고자 한다. … 더 읽기
