AI가 자기 실수에서 배워 스스로 똑똑해지도록 만든 작업 시스템입니다. AI 연구자 Karpathy(카파시)가 말한 "이제 규칙을 사람이 다 쓰는 게 아니라, AI가 실수에서 규칙을 찾아내는 시대"라는 생각을, Claude Code라는 개발 도구 위에 세 갈래(3축)로 구현했습니다. 여기서 하네스(harness)란 AI가 대충 하고 "다 됐다"고 넘어가지 못하도록 증거를 강제하는 감시 장치를 말합니다. 코드를 고친 뒤 남기는 fix: 커밋(무엇을 왜 고쳤는지 남기는 기록)이 곧 "여기서 실수했다"는 신호가 됩니다. 작업이 끝나는 순간 도는 감시 스크립트(Stop hook)가 이 신호를 저장해 두었다가, 다음 작업을 시작할 때(UserPromptSubmit hook) 자동 개선 명령 /self-improve 를 불러옵니다. 이 명령이 실수를 분석해 규칙 모음(scaffold)을 조금씩 더 단단하게 다집니다. 여기에 검사를 통과 못 하면 아예 막아버리는 관문(HARD gate), 사람 대신 품질을 확인하는 자동 검사원(user-proxy QA), 다른 AI인 Codex가 한 번 더 검토하는 이중 리뷰까지 붙어서, 사람은 정말 중요한 판단이 필요할 때(에스컬레이션)에만 개입하면 됩니다.
Andrej Karpathy가 2026년 초에 내놓은 생각입니다. 요지는 이렇습니다. "사람이 규칙을 하나하나 다 써 주던 시대"는 끝났고, 이제는 AI가 자기 실수를 스스로 지켜보며 규칙을 찾아내는 순환이 가능하다는 것입니다. 하네스(harness, AI의 작업을 감시하고 통제하는 장치)는 이제 한 번 써 두면 끝인 고정된 지시문 묶음이 아닙니다. 쓰면 쓸수록 그 사람이 일하는 방식과 자주 저지르는 실수를 빨아들여 작업할 때마다 조금씩 더 똑똑해지는 살아있는 시스템이 됩니다.
fix: 커밋, 즉 '무엇을 고쳤다'는 기록은 그저 버그를 고친 게 아니라 "여기서 내가 실수했다"고 시스템에 남기는 분명한 신호다. 작업이 끝날 때 도는 감시 스크립트(Stop hook)가 이 신호를 붙잡아 pending/*.json이라는 대기 파일에 저장해 둔다. 그리고 다음 작업을 시작할 때 /self-improve 가 고친 내용(fix diff, 바뀐 코드의 차이)을 분석해 다시 쓸 수 있는 규칙(scaffold의 rule)으로 굳혀 둔다.
memory-bank(기억 은행)에 쌓인다.
exit 2 방식(검사 실패 신호)의 감시 스크립트(HARD)로 물리적으로 막아야 한다. 말뿐인 규칙이 2번 연속 실패하면, 시스템이 그 규칙을 자동으로 강제 규칙(HARD)으로 올린다.
fix: 커밋 발생 = 실수했다는 신호pending/*.json 대기 파일에 저장~/.claude/pending/ — 개선 작업을 켜는 대기 신호~/.claude/rules/ — 모든 프로젝트 공통 규칙 43개{project}-scaffold/SKILL.md — 프로젝트별 규칙 파일git fix: commit → Stop hook/loop 10m /auto-issue → GitHub 이슈 자동 처리/team 이라고 하면 → 팀 지휘자