AI-Native Product Engineer
그럴듯함을신뢰로.
AI가 구현을 확장하는 동안, 저는 문제 정의·아키텍처·검증·배포 결과를 끝까지 소유합니다. 그럴듯한 결과물을 production 신뢰로 바꾸는 시스템을 설계합니다.
Proof of work
all cases →결과 자랑이 아니라 — 무엇이 문제였고, 무엇을 버렸고, 어떻게 검증했는지를 적었습니다.
안심사인
E-sign SaaS · legal evidence법적 증거력을 만드는 백엔드. 감사 체인을 스스로 공격하고, 국가 공인 시각 인증으로 서버 밖에 앵커링.
case study →everytalk
Live chat app · infra migration외주 납품 앱의 코드·데이터·배포 책임을 사내로 회수하고, 장기 운영비와 관측 가능성을 기준으로 채팅 인프라를 전환.
case study →기획사 운영 OS
Agency ops OS · insider threat정산·딜이 흐르는 내부 시스템. 위협 모델 1순위가 외부 해커가 아니라 내부자였던 프로젝트.
case study →paljalab
Magazine · saju editorial라이브 매출 제품의 결제 신뢰성 — 62건의 조용한 검증 실패와 첫 결제 webhook race를 서로 다른 사고로 복구.
case study →How I verify
AI 의 완료 보고를 신뢰하지 않는 구조 — 구현 속도가 올라가도 검증의 소유권은 사람에게 남깁니다.
계획 잠금
스코프와 순서를 먼저 박고 시작합니다. 맥락 추측으로 진입하면 재작업이 기본값이 된다는 걸 4회 sweep 재작업으로 배웠습니다.
교차 모델 적대 리뷰
Claude 가 작성한 코드는 GPT 계열 모델의 적대적 리뷰를 통과해야 반영됩니다. 같은 모델은 같은 방향으로 틀립니다 — 다른 모델이 공격해야 합니다.
실측 검증
'했습니다' 는 믿지 않습니다. 실제 서버 응답·테스트 실행을 확인하는 검증 전용 에이전트를 통과해야 완료로 인정합니다. 이전·sweep 작업은 목록 대조로만.
음성 대조
통과하는 테스트조차 의심합니다. 안전장치를 빼면 반드시 실패해야 진짜 검증 — 아무것도 검증하지 않는 초록불을 실제로 잡아낸 뒤 만든 표준입니다.
기계적 출고 게이트
PreToolUse hook 이 작업 경계를 강제하고, Stop hook 은 검증 근거 없는 완료 선언을 막습니다. 최종 판단과 출시는 사람이 소유합니다.
AI 는 세션이 끝나면 전부 잊습니다. 그래서 결정·금지선·사고 원인을 파일 단위로 박제하는 외부 기억을 설계했습니다 — 반복되는 실수는 짧은 강제 규칙으로 컴파일해 매 세션 자동 적용됩니다.
핵심은 쌓는 게 아니라 관리입니다. 활성 기억은 압축 인덱스로, 끝난 프로젝트는 아카이브로, 반복 실수는 규칙으로 승격 — AI 가 규칙을 잘 읽고 잘 지키게 만드는 리팩토링을 주기적으로 돕니다. 사고 패턴의 영구 룰 컴파일에는 filesystem-native OSS(NeuronFS)를 production adopter 로 씁니다 (본체를 만든 건 제가 아닙니다 — 정직하게 적습니다).
현재 외부 기억은 367개 문서·126개 강제 규칙으로 관리하고, 검증 게이트·근본원인 진단·동시성 테스트 등 9종 이상의 전용 에이전트를 직접 구성했습니다. 숫자가 아니라 판단과 검증 근거를 세션 밖에 남기는 운영 방식의 현재 스냅샷입니다.
Failed.
다중 에이전트에 캐릭터와 역할을 나눠 자율 조직처럼 돌렸습니다. 화면은 그럴듯했습니다 — 그게 문제였습니다. 결과물의 품질은 에이전트 수에서 나오지 않습니다. AI 를 의심하는 사람이 설계한 검증 시스템에서 나옵니다.
이 실패에서 지금의 검증 시스템과 외부 기억이 나왔고, 이후 전자서명 출시 감사와 라이브 채팅 인프라 컷오버에서 실제로 쓰였습니다. 결과만 박은 portfolio 는 죽은 portfolio 입니다 — 그래서 실패도 케이스로 적습니다.
Nexus postmortem 전문 →모델은 얼마든지 그럴듯하게 씁니다. 그걸 production 에 올릴지 판단하는 기준과 검증이 제 일입니다.