Software 3.0 시대, Harness를 통한 조직 생산성 저점 높이기
김용성 토스 · 토스 기술 블로그
AI 핵심 요약
같은 LLM을 사용해도 컨텍스트 설계 역량에 따라 결과가 달라지는 문제를 개인의 노하우가 아닌 팀 시스템으로 해결하자고 제안한다. Claude Code의 플러그인과 마켓플레이스를 활용해 코딩 규칙, 도메인 지식, 작업 절차를 실행 가능한 SSOT로 패키징하고, Hook과 slash command로 팀의 워크플로우를 배포하는 구상이다. 지식은 전사 공통·도메인·저장소 계층으로 나누며, 로컬 TUI에서 검증한 플러그인을 Claude Agent SDK를 통해 서버 환경에서도 활용할 수 있다고 설명한다. 이는 아직 검증된 성공 사례가 아닌 방향성이며, 플러그인 리뷰와 데이터 품질 관리가 조직의 LLM 활용 수준을 높이는 핵심이라는 점을 강조한다.
- 팀의 코딩 규칙과 도메인 지식을 플러그인으로 패키징하면 LLM에 필요한 맥락을 명시적으로 제공할 수 있다.
- 전사 공통, 도메인별, 저장소별 지식을 계층화해 작업에 필요한 컨텍스트만 주입한다.
- Hook과 slash command를 활용하면 브랜치 정책 준수나 기능 개발 절차를 팀의 공통 워크플로우로 배포할 수 있다.
- AI 워크플로우도 코드처럼 리뷰하고 개선해야 하며, 토큰 사용량과 에이전트의 오답을 품질 관리 대상으로 삼는다.
- 플러그인 기반 데이터 축적과 모델 파인튜닝은 가능성으로 제시된 가설이며, 데이터 품질과 지속적인 투자가 전제된다.
소개
개인의 '슈퍼'를 넘어 팀의 '표준'으로
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