AI 위임 루프 — 에이전트 말고 매뉴얼을 만들어라

일마다 에이전트를 만들지 말고, 일 하나에 SKILL.md 하나를 만든다

스킬을 왜·어떻게 쓰는지에 대한 글이다. 핵심 주장은 하나 — 일마다 전용 에이전트를 만들면 배선이 늘어 일이 조금만 바뀌어도 부서지고, 그걸 고치는 사람은 결국 나다. 대신 범용 AI 하나에 '글로 적힌 내 업무 지식'을 폴더로 쥐여주라는 것. 근거로 두 사례를 든다. 에이전트 인프라를 파는 Vercel이 자사 데이터팀에 전문가 에이전트 체인을 깔았다가 반응이 '형편없다'였고, 범용 AI 하나 + 자기 파일 폴더 + 평범한 도구로 바꾸자 내부 점수가 대략 두 배가 됐다. Anthropic 엔지니어들도 일마다 에이전트를 만드는 걸 멈췄다. 부족했던 건 지능이 아니라 적혀 있지 않은 업무 지식이었다는 이야기다.

1. 01

   시작 전 — 내 도구가 파일을 쓸 수 있나

   여기서 많이 넘어진다. Claude Code처럼 파일을 읽고 쓰는 도구면 실제 폴더(~/playbooks/일이름)를 만들면 끝이고, 매뉴얼이 스스로 갱신되며 복리로 쌓인다. 브라우저 Claude·ChatGPT는 Project에 올린 파일을 AI가 다시 쓰지 못한다. 새 버전을 화면에 뱉어줄 뿐 저장·교체는 내 몫이다. 이때 예전 파일을 지우지 않고 두 번째로 추가하면, AI가 몇 주 전에 폐기한 지시를 따라가기 시작한다.

   Dropbox·Drive에서 올리면 링크가 아니라 복사본이 생긴다. 나중에 원본을 고쳐도 Project가 보는 건 안 바뀐다. 마스터는 딱 하나여야 한다.

2. 02

   첫 일감 고르는 기준 세 가지

   ① 주 1회 이상 한다 ② 나쁜 버전을 한눈에 알아본다 ③ 신입에게 설명하는 데 20분 안에 끝난다. 가장 복잡한 일이 아니라 가장 반복되는 일로 시작한다.

3. 03

   레이어 1 · 프로세스 — 내 판단을 꺼내 적는다

   순서를 직접 타이핑하면 안 된다. AI에게 인터뷰를 시켜야 한다. 내가 절대 스스로 적지 않는 부분이야말로 결과물을 나답게 만드는 부분이기 때문이다. SKILL.md에 들어갈 일곱 가지 — 한 줄 목적, 언제 쓰는지(실제로 입에 담을 말로), 입력과 위치, 번호 붙은 순서, 결정마다의 규칙, 완료의 정의, 예전에 나를 태운 예외 사례.

   너는 내가 반복해서 하는 일을, 나 없이도 네가 돌릴 수 있는 매뉴얼으로 만들어 줄 거다.
   
   일은: [한 줄로 설명].
   
   먼저 나를 인터뷰해라. 한 번에 질문 하나만 하고 답을 기다려라. 최소 여덟 개의
   질문을 하고 내가 끝났다고 말하기 전까지 파일을 쓰지 마라. 이걸 전부 다뤄라:
   - 이 일을 시작하게 만드는 계기와 빈도
   - 입력들과 각각의 정확한 위치
   - 실제로 내가 하는 순서대로 한 단계들
   - 내가 내리는 모든 결정과 그 뒤의 규칙
   - 결과물이 만족해야 하는 톤이나 기준
   - 나쁜 버전이 어떻게 생겼는지
   
   너 없이 이 일을 돌릴 수 있겠다 싶으면, [job-name]이라는 폴더를 만들고 그 안에
   SKILL.md를 써라. 섹션은: 목적(한 줄), 언제 쓰는지, 입력, 순서(번호, 쉬운 말,
   전문용어 없이), 결정(X면 Y다), 완료의 정의, 예외 사례.
   
   그리고 파일 전체를 보여주고 두 가지를 물어라: 내가 뭘 잘못 뽑았는지, 내가
   알려주지 않은 게 뭔지.

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   첫 버전은 80%쯤 맞다고 보면 된다. 짜증나는 질문이 보통 진짜 중요한 질문이다. 고치는 건 채팅이 아니라 파일에서.

4. 04

   레이어 2 · 툴박스 — 매번 다시 짓지 않게

   이게 없으면 AI는 같은 스크립트·템플릿·포맷 규칙을 매번 처음부터 다시 짓는다. 넣을 것 — 기계적 단계를 하는 스크립트, 대괄호 자리표시자가 든 템플릿, 참조 데이터(고객 표기·가격·링크), 만족했던 완성본 예시, 규칙 파일(브랜드 보이스·금지 단어), 자주 쓰는 하위 프롬프트. 빼야 할 것 — 일회성 산출물, 비밀번호·키, 반쯤 된 초안. 첫날 신입에게 안 줄 것이면 폴더에도 안 넣는다.

   방금 만든 [스크립트 / 템플릿 / 이메일 / 체크리스트]를 봐라.
   
   내가 이걸 또 필요로 하게 되면, 다음을 전부 해라:
   1. [job-name]/files/에 설명적인 이름으로 저장해라. 예: numbers-pull.py,
      update-template.md. 이름에 날짜나 버전 번호를 넣지 마라.
   2. 내 상황에 특화된 부분을 대괄호 자리표시자로 바꿔 재사용 가능하게 만들고
      바로 아래에 채워진 예시 하나를 참조로 남겨라.
   3. SKILL.md를 업데이트해서 이게 필요한 단계가 파일을 이름으로 가리키게 하고,
      언제 쓰고 언제 안 쓰는지도 적어라.
   4. [job-name]/files/INDEX.md에 한 줄 추가해라: 파일명, 용도, 오늘 날짜.
   
   일회성 산출물, 비밀번호나 API 키가 담긴 것, 내가 승인하지 않은 초안은
   저장하지 마라.
   
   그리고 전체 일을 처음부터 다시 돌리고, 어떤 저장된 파일을 썼고 무엇을
   백지에서 다시 지었는지 알려라. 다시 지은 것은 전부 툴박스 후보니, 다음에
   뭘 저장할지 말해라.

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   툴박스는 두 번째 실행에서 진짜 채워진다. 뭐가 다시 지어졌는지 그때 보이기 때문이다. 폴더는 매달 검토해 용도 하나에 파일 하나만 남긴다 — 비슷한 파일이 둘이면 AI가 엉뚱한 걸 고른다.

5. 05

   레이어 3 · 증명 — 90%짜리 결과를 끊는다

   거의 모두가 건너뛰는 레이어다. AI가 자기 초안을 읽고 '괜찮아 보인다'고 하는 건 아무 가치가 없다. 진짜 검증은 초록 바깥의 증거를 만든다 — 원본 파일까지 추적되는 숫자, 실제로 열리는 링크, 렌더 결과 스크린샷, 도는 테스트, 인용문과 대조한 주장, 단어 수, 참조 파일과 대조한 표기. 실패할 수 없는 검증은 검증이 아니다.

   [job-name]의 SKILL.md에 완료의 정의 섹션을 추가해라.
   
   이 일에 특화된 검증 항목 5~10개를 써라. 모든 항목은 네 자기 의견 바깥의
   증거로 확인 가능해야 한다: 원본 파일까지 추적되는 숫자, 로드되는 링크,
   렌더링 결과의 스크린샷, 도는 테스트, 인용문과 대조된 주장, 개수, 참조
   파일과 대조된 값. "명확한", "전문적인", "고품질" 같은 애매한 품질 단어는
   쓰지 마라.
   
   이제부터 이 일을 마칠 때마다, 내게 아무것도 보여주기 전에:
   1. 모든 검증 항목을 돌려라.
   2. 실패한 걸 고쳐라.
   3. 다시 돌려라.
   4. 항목마다 근거와 함께 한 줄짜리 통과/실패를 내놔라.
   5. 확인할 수 없는 것은 뭔지, 왜인지를 말해라. 통과한 걸로 가정하지 마라.
   
   첫 패스에서 두 개보다 많은 항목이 실패하면 멈추고, 결과물을 땜질하지 말고
   어느 프로세스 단계가 원인이었는지 말해라.

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   좋은 검증 예 — '모든 수치가 뽑힌 데이터 파일에 존재할 것', '숫자 없는 형용사 금지', '200단어 이하', '고객 이름이 참조 파일 표기와 일치'. 나쁜 예 — '명확한', '전문적인', '고품질'.

6. 06

   루프 — 채팅이 아니라 매뉴얼을 고친다

   AI가 틀렸을 때 채팅에서 고치고 넘어가면, 채팅이 닫히는 순간 교훈도 사라지고 다음 주에 같은 수정을 또 친다. 모든 수정을 폴더에 되돌려 넣는 습관이 루프다. 이 시스템이 쓸수록 좋아지고 에이전트가 쓸수록 나빠지는 이유가 이것이다. 고치기 전에 어느 레이어가 실패했는지부터 진단한다.

   그 결과물이 틀렸다. 이유는: [무엇이 어떻게 잘못됐는지 정확히].
   
   먼저 어느 레이어가 실패했는지 진단해라:
   - 프로세스: 단계가 빠졌거나 순서가 틀렸거나 결정 뒤의 규칙이 적히지 않았다
   - 툴박스: 이미 있는 걸 다시 지었거나, 저장된 파일이 낡았거나 틀렸다
   - 증명: 이걸 잡았을 검증이 존재하지 않는다
   
   어느 것이었고 왜인지 두 문장으로 말해라.
   
   그리고 그 레이어에 가장 작은 내구성 있는 수정을 해라. 매뉴얼 전체를 다시
   쓰지 마라. 같은 실수가 이제 두 번 일어났다면 부드러운 리마인더가 아니라
   그걸 막는 명시적 규칙을 추가해라.
   
   [job-name]/notes.md에 오늘 날짜, 무엇이 잘못됐는지, 무엇을 바꿨는지 한 줄을
   추가해라.
   
   그리고 같은 작업을 처음부터 다시 돌리고 수정 전과 후를 보여줘라. 고침이
   통했는지 내가 볼 수 있게.

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   notes.md는 한 달에 한 번 읽는다. 같은 레이어에 기록이 반복되면 그 일이 진짜 어렵다는 뜻이고, 보통 그게 다음으로 제대로 자동화할 가치가 있는 일이다.

7. 07

   다 만들어진 폴더 모양

   모든 일을 담은 큰 폴더 하나가 아니라, 일 하나당 폴더 하나다. 두 일이 자꾸 섞이면 문제는 각 SKILL.md 첫 줄이다.

   [job-name]/
     SKILL.md              목적, 언제 쓰는지, 입력, 순서, 결정, 완료의 정의, 예외 사례
     files/
       INDEX.md            저장된 파일마다 한 줄: 이름, 용도, 날짜
       numbers-pull.py     기계적 단계를 수행하는 스크립트
       update-template.md  [자리표시자]가 든 템플릿
       tone-rules.md       내 기준을, 내 말로
     examples/
       2026-09-08-good.md  만족했던 완성 작업
     notes.md              수정 기록, 최신이 위로

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   ※ 네 프롬프트 모두 끝에 이 문장이 붙어 있다 — 파일을 못 쓰는 도구(브라우저 Claude·ChatGPT)를 위한 안전장치다: "파일을 직접 쓸 수 없다면 쓴 척하지 마라. 전체 파일 내용을 채팅에 출력하고, 정확한 파일명과 폴더 안 위치를 알려주고, 업로드된 예전 복사본을 지우고 새걸로 교체하라고 나에게 상기시켜라."

8. 08

   첫 30분

   가장 자주 하는 일을 고른다 → 프롬프트 1을 돌리고 인터뷰에 정직하게 답한다(15분) → 일을 한 번 돌리고 제대로 나온 걸 프롬프트 2로 저장 → 프롬프트 3으로 검증 항목 추가 → 두 번째로 돌린다.

   한 번으로 멈추면 안 된다. 두 번째 실행에서 설명이 얼마나 줄었는지가 보여야 체감이 온다.

원문: https://sdk-kim-builds.com/guides/ai-delegation-loop-playbook/