AI 코딩 에이전트를 잘 쓰는 원칙 7가지

핵심부터

AI 에이전트의 결과 품질은 지시의 품질에 비례합니다. 모델을 바꾸기 전에 다음 7가지부터 점검하면 대부분의 문제가 사라집니다.

1. 태스크를 명확히 정의한다

"로그인 고쳐줘"가 아니라 "이메일 형식 검증이 빈 문자열을 통과시키는 버그를 고치고, 실패 케이스 테스트를 추가하라"처럼 결과와 완료 조건을 명시합니다.

2. 컨텍스트를 충분히, 그러나 과하지 않게

관련 파일·규칙·제약을 주되, 무관한 정보로 컨텍스트를 오염시키지 않습니다. 넓은 탐색은 서브에이전트에 맡기고 결론만 받는 방식이 효과적입니다.

3. 작은 단위로 쪼갠다

한 번에 하나의 결정. 큰 작업은 여러 단계로 나눠 각 단계를 검증 가능한 크기로 만듭니다.

4. 검증을 내장한다

"만들었다"가 아니라 "테스트로 확인했다"까지가 완료입니다. 에이전트에게 스스로 실행·검증하도록 요구하세요.

5. 역할을 나눈다

탐색·구현·리뷰를 각각 다른 관점으로 분리하면 품질이 올라갑니다. 특히 적대적 리뷰(만든 결과를 반증해 보게 하기)가 강력합니다.

6. 되돌릴 수 있게 작업한다

작은 단위로 자주 커밋하고, 위험한 변경은 격리된 작업 공간에서 진행합니다.

7. 관측 가능하게 만든다

에이전트가 무엇을 하는지 보이지 않으면 통제할 수 없습니다. 진행 상황을 추적하는 보드나 로그를 두세요.

도구가 이 원칙을 강제하게

마블로는 이 원칙들을 구조로 만듭니다 — 태스크를 티켓으로 정의하고, 에이전트에 역할을 배치하고, 칸반 보드로 진행을 추적합니다. 원칙을 기억하는 대신 흐름에 태우는 편이 오래 갑니다.