FREEDOBY
—
2026
AI일수록,
클래식이다.
클래식이다.
클래식 위에, AI를 쌓아라.
AI가 바꾼 건 속도뿐이다.
TDD도, Clean Architecture도, Divide & Conquer도 — 원칙은 바뀌지 않는다.
TDD도, Clean Architecture도, Divide & Conquer도 — 원칙은 바뀌지 않는다.
Prologue
#two-years #fifty-years
02 / 18
Two Years vs Fifty
AI는 지난 2년을
바꿨다.
바꿨다.
매주 새 AI가 나온다. 썸네일은 '개발자의 종말'을 외친다.
그러나 소프트웨어 공학이 50년간 싸워온 문제는 —
하나도 사라지지 않았다.
그러나 소프트웨어 공학이 50년간 싸워온 문제는 —
하나도 사라지지 않았다.
Prologue · Two Years vs Fifty02 / 18 · → 50년의 세 가지 문제
The Classics · I
#complexity #divide-and-conquer
04 / 18
Classics I — 복잡성의 답
Divide & Conquer.
나눠서 정복한다.
나눠서 정복한다.
복잡성은 분할로 다룬다.
작은 조각으로 나누고, 각 조각에 집중하고, 추적 가능하게 잇는다.
큰 문제를 한 번에 풀려고 하면 실패한다.
AI가 와도 이 원칙은 바뀌지 않는다.
작은 조각으로 나누고, 각 조각에 집중하고, 추적 가능하게 잇는다.
큰 문제를 한 번에 풀려고 하면 실패한다.
AI가 와도 이 원칙은 바뀌지 않는다.
Classics · Complexity04 / 18
The Classics · II
#uncertainty #tdd
05 / 18
Classics II — 불확실성의 답
TDD.
테스트로
신뢰를 만든다.
테스트로
신뢰를 만든다.
요구사항을 테스트로 옮긴다.
먼저 실패부터 — Red → Green → Refactor.
맞다고 확신하는 것이 아니라,
틀렸음을 증명하는 구조.
먼저 실패부터 — Red → Green → Refactor.
맞다고 확신하는 것이 아니라,
틀렸음을 증명하는 구조.
Classics · Uncertainty05 / 18
The Classics · III
#boundary #clean-architecture
06 / 18
Classics III — 확장의 답
Clean Architecture.
코어는 닫고,
확장만 연다.
코어는 닫고,
확장만 연다.
어디까지가 이 레이어의 책임인가.
아키텍트는 확장의 방향을 설계하는 사람이다.
코어를 닫고 확장만 여는 구조. 그것이 없으면 변경이 전파된다.
아키텍트는 확장의 방향을 설계하는 사람이다.
코어를 닫고 확장만 여는 구조. 그것이 없으면 변경이 전파된다.
Classics · Boundary06 / 18
The Shift
#ai-era #same-problems
07 / 18
그리고 AI 시대가 왔다
문제는
그대로다.
그대로다.
실행이 10배 빨라졌다. 하지만 복잡성도 10배 빠르게 쌓인다.
불확실성도, 변경의 전파도 — 더 빠르게, 더 크게 터진다.
불확실성도, 변경의 전파도 — 더 빠르게, 더 크게 터진다.
[ AI 이전 ]
복잡성 → 느리게 쌓였다
불확실성 → 느리게 퍼졌다
확장 → 느리게 퍼졌다
[ AI 이후 ]
복잡성 → 10분 만에 폭발한다
불확실성 → 자신감 있는 오답이 빠르게 쌓인다
확장 → 하나를 고치면 열 곳이 터진다
The Shift · Same Problems07 / 18 · → 그러나 AI는 새 한계
The New Limits
#ai-limits #new-requirements
08 / 18
그러나 — AI에는 새 한계가 있다
AI의 한계가,
새 요구를 낳는다.
새 요구를 낳는다.
AI는 컨텍스트가 유한하다 — 넣을수록 썩는다.
AI는 자신감 있는 오답을 낸다.
AI는 보이지 않는 코드를 모른다.
50년의 문제는 그대로지만, AI라는 새 매체가 각 문제에 고유 한계를 덧붙인다.
그래서 엔지니어링이 진화로 답해야 했다.
AI는 자신감 있는 오답을 낸다.
AI는 보이지 않는 코드를 모른다.
50년의 문제는 그대로지만, AI라는 새 매체가 각 문제에 고유 한계를 덧붙인다.
그래서 엔지니어링이 진화로 답해야 했다.
The New Limits · AI's Constraints08 / 18 · → 엔지니어링의 진화
Evolution of Engineering
#prompt #context #harness
09 / 18
엔지니어링이 답한다
세 단계로
진화했다.
진화했다.
Prompt Engineering
"어떻게 말할까" — 1회 호출을 최적화
CoT · Role · Few-shot · Format
Context Engineering ← Divide & Conquer의 인프라
"무엇을 넣을까" — 1 세션을 최적화
RAG · MCP · 동적 주입
Harness Engineering ← TDD + Clean Architecture의 재구현
"어떤 구조로 실행할까" — 프로젝트 전체를 설계
Subagents · Hooks · Plan Mode · Skills
"Better prompts don't scale. Better systems do."
Engineering Evolution · Three Layers09 / 18 · → 세 axis 디테일
Axis I · Clean Context
#complexity → #clean-context
10 / 18
복잡성의 AI 시대 요구
Clean Context.
AI의 컨텍스트 윈도우는 유한하다.
넣을수록 썩는다 — Context Rot.
이 요구를 Context Engineering이 푼다 —
필요한 것만 고르고, 나머지는 격리한다.
Divide & Conquer의 구조가 그대로다.
넣을수록 썩는다 — Context Rot.
이 요구를 Context Engineering이 푼다 —
필요한 것만 고르고, 나머지는 격리한다.
Divide & Conquer의 구조가 그대로다.
Needle in a Haystack · Lost in the Middle (Liu et al., TACL 2024) · Context Rot
Complexity → Clean Context10 / 18 · Axis I of III
Axis II · Verifiable Output
#uncertainty → #verifiable-output
11 / 18
불확실성의 AI 시대 요구
Verifiable Output.
AI는 자신감 있는 오답을 낸다.
53개 모델 중 42개가 세차장에 걸어가라고 했다.
이 요구를 Harness Engineering이 푼다 —
요구사항에서 TC를 만들고, Mock이 아닌 실제 환경으로 검증한다.
실제 환경에서만 진실이 드러난다. TDD의 철학이 그대로다.
53개 모델 중 42개가 세차장에 걸어가라고 했다.
이 요구를 Harness Engineering이 푼다 —
요구사항에서 TC를 만들고, Mock이 아닌 실제 환경으로 검증한다.
실제 환경에서만 진실이 드러난다. TDD의 철학이 그대로다.
Car Wash Test · Opper.ai (2026) · 42 of 53 said walk
Uncertainty → Verifiable Output11 / 18 · Axis II of III
Axis III · Extension Gate
#boundary → #extension-gate
12 / 18
확장의 AI 시대 요구
Extension Gate.
코어는 닫고, 확장만 연다 — AI가 건드릴 수 있는 범위를 Gate로 잠근다.
판단(Judgment)은 사람의 몫이다. Gate는 그 판단의 산물이다.
이 요구를 Harness Engineering이 푼다 —
Subagents · Hooks로 확장 지점만 열어두고, Permission Scope · Human in the Loop으로 Gate를 강제한다.
판단(Judgment)은 사람의 몫이다. Gate는 그 판단의 산물이다.
이 요구를 Harness Engineering이 푼다 —
Subagents · Hooks로 확장 지점만 열어두고, Permission Scope · Human in the Loop으로 Gate를 강제한다.
Blind Context · Change Ripple Effect · HBM physical limit
Boundary → Extension Gate12 / 18 · Axis III of III · → 종합
The Only Difference
#speed #leverage
14 / 18
단 하나의 변화
속도.
AI가 바꾼 것
실행이 10배 빨라졌다.
문제가 10배 빠르게 터진다.
원칙이 10배 더 중요해졌다.
AI는 속도의 레버리지일 뿐이다.
판단은 결국 개발자의 몫이다.
문제가 10배 빠르게 터진다.
원칙이 10배 더 중요해졌다.
AI는 속도의 레버리지일 뿐이다.
판단은 결국 개발자의 몫이다.
The Only Difference · Speed14 / 18 · → 원칙으로 하네스
Bridge · Principles into Harness
#principles #harness-build
15 / 18
Bridge · Principles into Harness15 / 18 · → Fin
Fin
#ai일수록-클래식이다
16 / 18
Fin.
원칙은
버전이 없다.
버전이 없다.
복잡성 · 불확실성 · 확장.
50년 전에도 지금도 같은 문제다.
AI는 그 원칙 위에서 달리는 속도일 뿐이다.
50년 전에도 지금도 같은 문제다.
AI는 그 원칙 위에서 달리는 속도일 뿐이다.
github.com/FREEDOBY/halo-workflow →
AI일수록, 클래식이다 — FREEDOBY
16 / 18 · → 클래식의 구현
Synthesis · HALO
#halo #classics-implementation
17 / 18
클래식의 구현
HALO는 AI 시대의 세 요구를
하나의 Harness로 엮는다.
하나의 Harness로 엮는다.
Clean Context · Verifiable Output · Extension Gate
— 그 안에서 AI가 자율적으로 움직인다.
H
Harness
↳ 복잡성 → Clean Context
구조가 AI를 제어한다.
A
Agentic
↳ 하네스 안의 자율
정해진 제약 안에서 자율적으로 실행한다.
L
Loopback
↳ 불확실성 → Verifiable
TDD처럼 실패를 구조화.
O
Orchestration
↳ 확장 → Extension Gate
서브에이전트·Phase를 엮는다. 조합은 사람이 설계한다.
HALO · Harness · Agentic · Loopback · Orchestration17 / 18 · → See it Live