Claude Code 커스텀 스킬(/skill)과 Codex 백엔드로 반복 작업을 자동화하는 시스템. 텔레그램 한 줄로 빌드·배포·할일관리·뉴스레터 발행을 처리하는 바이브코딩 인프라가 어떻게 만들어졌는지 기록합니다.
approval_policy="never" + sandbox_mode="danger-full-access"), features.hooks 마이그레이션, Codex Mesh Mirror 그룹(chat_id -5069144185). codex-mesh-vote / codex-loop-fleet 스킬로 설계·투표·분산 실행 경로를 열었다.
2026-05-28 기준 ~/claude-skills의 SKILL.md를 재계산한 활성 스킬 목록. 클린업을 거쳐 살아남은 스킬만 남기고, 실제 반복 사용 기록이 있는 것 중심으로 유지한다.
각 스킬은 단일 책임 원칙(SRP)을 지키고, 복잡한 워크플로우는 loop-run · parallel-cycle 로 조합한다. 모노리식 스킬보다 단순 스킬 여러 개가 유지보수하기 쉽다.
"뭘 할지"는 trio-vote(PM·엔지니어·비판론자 3-way 토론)로 결정하고, "어떻게 할지"는 loop-fleet이 5노드 mesh에 task를 자동 분배 + 각 노드가 self-pace로 실행. 사람은 목표만 텔레그램으로 던진다.
5노드 자율 작업 분배 + lock 관리 + 상태 보고 토대는 이미 구축. 다음 단계는 task picking 알고리즘 정교화 — 노드별 부하·특기·현재 컨텍스트 기반 자동 매칭. 사람이 매번 "이건 누구한테" 정하지 않아도 되도록.
어떤 스킬을 얼마나 쓰는지 자동 기록하면 "실제로 안 쓰는 스킬"을 조기에 발견할 수 있다. 지금은 삭제할 때 이미 늦게 안다.
회사 페이지·작업일지·뉴스레터·블로그 등 외부 노출 표면이 늘어나면서 정보 stale 위험도 따라 늘어남. 페이지별 freshness + 박제 후보를 에이전트가 주기적으로 점검하고 텔레그램으로 surface 하는 패턴을 강화. 사람이 직접 발견하기 전에 먼저 알린다.
바이브코딩이 "내가 원하는 걸 말하면 AI가 코드 초안을 써주고, 내가 감으로 고친다"라면,
에이전틱 엔지니어링은 "AI 에이전트가 목표를 이해하고, 탐색·계획·구현·테스트·검증까지 스스로 한다"는 개념이다.
특징을 비교해 보면 이렇다.
물론 실전에선 두 방식이 한 작업 안에 섞여 있다 — binary 가 아니라 스펙트럼이다.
"에이전틱 엔지니어링 갈 수 있을까, 어디서부터 시작해야 할까"를 물었는데 — 답은 이미 시작했다는 것이다. 평범한 하루의 사이클을 들여다보면 이런 흐름이 자주 나온다.
사람이 한 건 "텔레그램에서 OK 두어 번". 나머지는 에이전트들이 탐색·진단·수정·검증·보고를 스스로 한다.
에이전트가 자율로 처리하는 영역이 늘어날수록 사람이 손대지 않는 비율도 함께 올라간다 — 이게 우리가 가는 방향이다.
이미 하고 있다면 다음 단계는 "수준을 높이는 것"이다. 세 가지 축으로 나눌 수 있다.
"되게 만들어줘" 대신 "X 테스트 PASS / Y 화면 렌더링 / Z 커밋 push" 식으로 검증 가능한 목표를 주면 에이전트 자율도가 올라간다. 목표가 흐릿할수록 사람이 더 많이 개입해야 한다.
본진 ↔ 각 노드 사이에 자동 paste 운반 채널 + 결과 자동 회신 채널을 두면, 에이전트끼리 결과를 주고받을 때 사람이 중간에 끼지 않아도 된다. 5노드 모두 동일 메커니즘으로 묶여있어 새 노드 추가도 어렵지 않다.
문제가 생기면 이슈 등록 → 재발 방지 코드 → 훅·스킬 자동화. 이슈/피드백을 자동 메모리로 박아두면 다음 세션이 같은 함정을 다시 밟지 않아, 사이클을 빨리 돌릴수록 에이전트 신뢰도가 올라가고 사람 개입이 줄어든다.