점

AI를 잘 쓰는 법, 1년 새 이름이 다섯 번 바뀌었습니다 프롬프트 → 컨텍스트 → 하네스 → 루프 → 그래프 공식적인 발전 순서는 아니에요. 해외 개발자들 사이에서 주목받는 개념이 넓어지는 흐름이에요. 단계별로 풀어 볼게요. 1. 프롬프트 엔지니어링: AI한테 명령하기 질문을 어떻게 쓰느냐의 기술이에요. 역할을 주고, 예시를 보여 주고, 출력 형식을 정해 주는 거예요. 예: "너는 10년 차 마케터야. 아래 제품 소개를 3줄로 요약해 줘." 한계는 분명해요. 문장을 아무리 다듬어도, AI가 모르는 정보는 답에 안 나와요. 2. 컨텍스트 엔지니어링: AI한테 정보 주기 무엇을 묻느냐보다 무엇을 보여 주느냐가 중요해진 단계예요. 회사 문서, 이전 대화, 검색 결과, 사용자 정보를 골라서 AI가 보는 창에 넣어 줘요. 핵심은 많이 넣는 게 아니라 필요한 것만 넣는 거예요. 쓸데없는 정보가 많으면 오히려 답이 흐려져요. 3. 하네스 엔지니어링: AI가 일할 환경 만들기 하네스는 말에 채우는 마구라는 뜻이에요. AI가 쓸 수 있는 도구(검색, 파일, 코드 실행), 지켜야 할 규칙, 권한 범위를 정해 주는 작업이에요. 같은 모델이라도 어떤 작업 환경에 넣느냐에 따라 결과가 크게 달라져요. Claude Code나 Codex 같은 코딩 에이전트가 이 단계의 대표 사례예요. 4. 루프 엔지니어링: AI가 스스로 실행·검증·수정하기 한 번 답하고 끝나는 게 아니라, 실행하고 결과를 확인하고 틀리면 고치는 과정을 반복하게 만드는 거예요. 예: 코드를 짜고, 테스트를 돌리고, 실패하면 에러를 읽고 다시 고쳐요. 핵심은 "언제 멈출지"예요. 통과 기준이 없으면 AI는 끝없이 돌거나, 틀린 채로 "완료"라고 말해요. 5. 그래프 엔지니어링: 여러 AI가 역할 나눠 협업하기 AI 하나가 다 하지 않고, 조사하는 AI, 쓰는 AI, 검수하는 AI처럼 역할을 나눠요. 누가 누구에게 일을 넘기는지 연결 구조(그래프)를 설계하는 거예요. 저도 이렇게 쓰고 있어요. 리서치봇이 자료를 모으면 X봇이 초안을 쓰고, 블로그 글은 블로그봇이 쓰면 검수봇이 따로 검사해요. 대신 넘기는 과정에서 정보가 빠지거나 틀어질 수 있어서, 마지막 확인은 사람이 해야 해요. 정리하면, 질문을 잘 쓰는 사람에서 AI가 일하는 구조를 설계하는 사람으로 역할이 옮겨 가고 있어요. 그렇다고 프롬프트가 쓸모없어진 건 아니에요. 다섯 단계 모두 결국 "AI에게 뭘 원하는지 정확히 말하는 능력" 위에 쌓여 있어요. 여러분은 지금 몇 단계에서 AI를 쓰고 계세요?