AI로 일하는 방식

구현은 AI를 활용해 빠르게 하고, 기준은 장치로 고정합니다. 개발 밖의 일에도 같은 방식을 씁니다.

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개발 방식

THIS SITE · 하네스 엔지니어링

이 사이트

이 사이트도 같은 방식으로 만들었습니다.

문제: AI로 빠르게 만들면 결정의 이유와 확인 기준이 대화 속에 묻힙니다.
만든 것: 기능마다 기획(질문 라운드, 스토리보드) → 결정 기록 → 계획 승인 → 구현 → 검사 → 리뷰 → 기록 순서를 CLAUDE.md에 적었습니다. 커밋 전 민감정보 검사, 커밋 메시지 형식 검사, 훅을 건너뛰는 커밋을 막는 훅, CI 검사로 기준을 장치에 고정했습니다.
결과: 결정 기록, 작업 일지, 검사 설정이 모두 저장소에 공개되어 있습니다.

ADR 10개 · CI 검사 9가지결정 기록과 자동 검사 (빌드할 때 저장소에서 셉니다)

저장소 ADR 목록 작업 일지

CODE REVIEW · 리뷰 스킬

코드 리뷰 스킬

리뷰 축을 나눈 에이전트가 PR을 함께 봅니다.

문제: AI 리뷰는 지적이 많고, 진짜 문제를 골라내는 일이 다시 사람 몫이 됩니다.
만든 것: 코드 축 리뷰어 다섯(규칙, 버그, 변경 이력, 이전 PR 코멘트, 코드 주석)과 스펙 축 리뷰어 하나를 병렬로 띄웁니다. 지적마다 새 에이전트가 점수를 매겨 80점 이상만 남기고, 스펙 축은 설계 문서 문장을 인용해야만 지적할 수 있습니다. 구현한 세션이 자기 코드를 심사하지 않게 판정은 새 컨텍스트에서 합니다.
결과: 보고서를 먼저 보고, 기준을 넘은 지적만 PR 코멘트로 게시합니다. 이 사이트의 PR에 리뷰 코멘트가 남아 있습니다.

리뷰어 6명 · 80점 기준코드 축 5명과 스펙 축 1명

리뷰 코멘트 보기

PROWITH · 운영 하네스

ProWith 운영 하네스

문제: 정산 검증, 신규 업체 셋업, 보상플랜 반영을 매번 손으로 했습니다.
만든 것: 반복 운영 업무를 스킬 6종으로 고정하고, 검사 두 가지를 넣었습니다.
결과: 사람은 합격 기준만 정합니다.

스킬 6종 · 검사 2가지포트폴리오 원문은 /work에 있습니다

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제품에 넣은 AI

RECUEVE · AI 자동 채움

Recueve AI 자동 채움

문제: LLM 호출이 곧 돈이 나가는 트랜잭션입니다.
만든 것: 크레딧 차감부터 실패 시 환불까지 7단계 파이프라인입니다.
결과: 모두의 레코스의 카테고리와 설명이 이 파이프라인의 산출물입니다.

7단계AI 자동 채움 파이프라인

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개발 밖의 일

VIDEO · Recueve 소개 영상

영상 제작

편집 도구를 배우지 않고 영상을 만들었습니다.

문제: 서비스 소개 영상이 필요했지만 편집 도구를 다뤄 본 적이 없었습니다.
만든 것: 대본, 자막, 나레이션, 음악 배치를 정하면 computer use로 에이전트가 CapCut에서 나레이션을 만들고, ffmpeg로 자막, 전환, 음악을 조립합니다. 저는 말투와 음악이 나레이션을 덮는지 듣고 판단했고, CapCut 음악은 라이선스를 확인해 바꿨습니다.
결과: 유튜브에 올린 완성본입니다.

71.9초 · 6장면 · 1080p완성본

영상 보기

IMAGE MCP · 이미지 생성

이미지 MCP

이미지를 대화 안에서 만들고 고칩니다.

문제: 이미지가 필요할 때마다 다른 도구를 열고 파일을 옮겼습니다.
만든 것: 오픈소스 서버를 바탕으로 Gemini 이미지 모델을 쓰는 MCP 서버를 만들어 Claude Code에 연결했습니다. 텍스트로 만들기, 참조 이미지로 고치기, 모델 목록, 상태 확인 도구가 있고, 모델은 설정 하나로 바꿉니다.
결과: 대화 안에서 이미지를 만들고 고쳐 프로젝트 폴더에 바로 저장합니다. 저장소가 비공개라 링크는 없습니다.

MCP 도구 4개만들기 · 고치기 · 모델 목록 · 상태 확인

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개인 도구

JAKE WIKI · 개인 지식 위키

Jake Wiki

자료를 넣으면 AI가 정리하는 위키를 씁니다.

문제: 읽은 자료가 흩어져 다시 찾기 어렵습니다.
만든 것: Karpathy의 LLM Wiki 방식입니다. 자료를 넣으면 Claude가 요약하고 기존 페이지와 교차참조해 위키를 키웁니다. 정리 규칙은 schema 문서로 고정했습니다.
쓰는 법: 질문하면 위키 위에서 답하고, 좋은 답은 다시 위키에 넣습니다. 이제 막 쌓기 시작했고, 개인 자료라 내용은 공개하지 않습니다.

자료 → 요약 · 교차참조 → 위키정리 방식 · 개인 자료라 내용은 공개하지 않습니다

JAKE HERMES · 개인 비서

Jake Hermes

텔레그램으로 일을 맡기는 개인 비서를 띄웠습니다.

문제: 컴퓨터 앞에 없을 때도 일을 맡길 창구가 필요했습니다.
만든 것: 오픈소스 Hermes Agent를 내 컴퓨터에 설치하고, Ollama로 띄운 로컬 모델에 연결했습니다. 대화 창구는 텔레그램입니다.
쓰는 법: 텔레그램으로 말을 걸어 일을 맡기고, 정해 둔 시간에 돌 작업을 예약해 결과를 메시지로 받습니다.

로컬 모델 · 텔레그램내 컴퓨터에서 실행

Hermes Agent