프로젝트에 오신 것을 환영합니다

이곳은 Learn Harness Engineering의 실습(hands-on) 섹션입니다. 강의를 읽는 것만으로는 충분하지 않습니다. 직접 환경을 구축하고, 서로 다른 규칙 아래에서 Codex, Claude Code 또는 다른 AI 에이전트(agent)가 어떻게 동작하는지 관찰해야 합니다.

프로젝트 개요

이 강의는 신뢰할 수 있는 에이전트 작업 환경을 처음부터 구축하는 방법을 가르치는, 단계적으로 심화되는 6개의 실습 프로젝트로 구성되어 있습니다.

1. 프롬프트 단독 vs. 규칙 우선(Rules-First): 프롬프트만 사용하는 경우와 기초 하네스(harness)를 갖춘 경우의 에이전트 성능을 비교합니다.
2. 에이전트 가독성 있는 작업 공간: 저장소를 AI 친화적으로 구조화하는 방법과 핸드오프(handoff) 메커니즘을 확립하는 방법을 학습합니다.
3. 멀티 세션 연속성(Multi-Session Continuity): 에이전트가 세션 간에 작업을 원활하게 재개할 수 있도록 상태(state) 파일과 초기화(initialization) 스크립트를 설계합니다.
4. 런타임 피드백과 범위 제어: 에이전트가 자신의 코드를 테스트하고 실행 중 오류를 수정할 수 있는 도구를 도입합니다.
5. 자기 검증과 역할 분리: 환각(hallucination)과 섣부른 완료 선언을 방지하기 위한 독립적인 리뷰 메커니즘을 구축합니다.
6. 완전한 하네스(캡스톤): 관찰 가능하고(observable) 완성된 엔드-투-엔드 에이전트 작업 환경을 조립합니다.

진행 방법

각 프로젝트 폴더에는 일반적으로 다음이 포함됩니다.

• starter/: 시작 작업 공간입니다.
• solution/: 참조 구현체(막히면 참고하세요)입니다.
• 배경 지식과 구체적인 목표를 설명하는 작업 지침입니다.

starter/ 디렉터리 안에서 원하는 AI 코딩 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Trae)를 사용하여 작업을 완료하시기 바랍니다.