
AX 시리즈 100편 기념 특집 1편 · 하네스 × RAG
- 무엇을 갖고 있는가 지금 이 글 — 운영 화면 다섯 장과 지식 구조 일곱 층을 통째로 엽니다
- 어디에 둘 것인가 — 그 일곱 층이 늘어날 때 무엇이 비싸지는지, 새것을 어느 층에 둘지 정합니다
- 무엇을 사람이 쥐는가 — 업무 원형 22개에서 뽑은 위임 경계입니다
강의가 끝나면 가장 많이 받는 질문은 도구 이름이 아닙니다. “강사님이 쓰시는 그 체계를 저도 만들 수 있을까요”입니다. 그래서 AX 시리즈 100편째인 이번 글은 설명 대신 화면을 엽니다. 제가 강의와 컨설팅에 실제로 쓰는 하네스(실록)와 3층 RAG의 운영 대시보드 다섯 장, 구조 도식 두 장입니다. 세 갈래 활용 사례와, 그 숫자들이 각각 무엇을 세는지까지 함께 싣습니다.
- 하네스는 도구가 아니라 규칙이 지키는 경로입니다. 강의 폴더를 열면 반복 차수 승계 규칙이, 고객사 폴더를 열면 반출 등급 규칙이 자동으로 붙습니다 — 제가 기억하지 않아도.
- RAG는 3층입니다. 노트(vault) → 사례 지도(Atlas) → 조직 프로세스 자산(레퍼런스북). 검색이 아니라 “가장 가까운 지난 사례를 먼저 꺼내오는 것”이 목적입니다.
- 후기가 이 글의 출발점입니다. 어느 사내 세미나에서는 “나만의 RAG·하네스 구축”이 인사이트 1위(11건)였습니다. 어느 2일 워크숍에서는 “하네스+RAG 도메인 최적화”가 후속 요청 1위였고요.
Why this post“나만의 RAG와 하네스” — 강의장에서 가장 많이 나온 요청
먼저 이 글을 쓰게 만든 문장부터 보여드리겠습니다. 제가 지어낸 말이 아니라, 워크숍이 끝난 뒤 수강생들이 무기명으로 남긴 후기 원문입니다.
어느 전자·가전 대기업의 사내 세미나였습니다. 종료 후 설문의 “가장 큰 인사이트” 항목 1위가 ‘나만의 RAG/하네스 구축 필요성’(11건)이었습니다. 같은 순위에 오른 다른 하나는 ‘타사 사례로 시야가 넓어졌다’였는데, 전자가 훨씬 구체적이었습니다.
“강사님의 15년 경력과 경험을 통해서 만든 RAG 와 하네스를 저도 만들 수 있으면 좋겠다”
“나만의 rag가 필요하다”
“RAG와 harness를 잘 구성을 해야겠다. 옵시디안으로 세컨 브레인을…”
같은 설문의 개선 요청 1위(11건·19%)는 “간단한 수준의 하네스 도구를 직접 만들어보는 실습”이었습니다. 보는 것으로는 부족하고 손으로 만들어보고 싶다는 뜻입니다.
개인의 학습 의지만 있었던 것은 아닙니다. 사내 데이터를 대규모 언어 모델(LLM)에 연결하는 조직 차원의 배관이 없다는 호소도 나왔습니다.
“조직 차원에서 Jira/Confluence의 데이터가 RAG/LLM으로 연결되어 있지 않습니다”
다른 현장, 어느 IT 서비스 기업의 2일 워크숍 회고에서는 후속 학습 요청 1위가 ‘하네스 + RAG 도메인 최적화’였습니다. 그 회고의 첫 줄은 이렇게 정리돼 있습니다.
“참여자들은 2일 만에 ‘AI 이용자(채팅 소비)’에서 ‘AI 활용자(에이전트·RAG·하네스를 만들고 강화하는 실무자)’로 정체성이 이동했다”
Layer 1 · Harness실록(Sillok) — 규칙이 경로를 지키는 하네스
실록은 제가 운영하는 하네스의 이름입니다. 조선왕조실록에서 따왔습니다 — 기록이 쌓여 다음 판단의 근거가 되는 구조라는 뜻에서입니다. 기능을 한 줄로 줄이면 이렇습니다.
핵심은 경로 기반 자동 적용입니다. 강의 자료 폴더를 건드리면 반복 차수 규칙이 로드되고, 고객사 폴더를 건드리면 반출 등급 규칙이 로드됩니다. 제가 “이번엔 그 규칙 적용해줘”라고 말할 필요가 없습니다 — 말해야 한다면 언젠가 반드시 잊기 때문입니다.
글로 설명하면 층이 많아 보이지만, 실제로 도는 모양은 여섯 칸짜리 고리 하나입니다. 먼저 전체를 한 장으로 보시고, 그다음에 화면을 하나씩 여는 편이 빠릅니다.
화면 ① — 흐름 콘솔: 무엇이 어디로 흘러 무엇이 되는가
운영 대시보드의 첫 화면은 “지금 잘 돌아가나”가 아니라 “무엇이 어디로 흘러 무엇으로 바뀌는가”를 봅니다. 시계가 아니라 물길을 보는 화면입니다.
이 화면에서 실제로 읽는 항목은 다음과 같습니다. 숫자보다 “무엇을 세고 있는가”가 중요합니다.
| 화면 항목 | 무엇을 세는가 | 왜 보는가 |
|---|---|---|
| A · 프롬프트 지능 루프 10,405 → 125 → 3,780 → 19 | 주고받은 프롬프트 관측 건수 → 라우팅 대상 팩 → 결과를 채점한 에피소드 → 개선 실행 횟수 | 사용이 곧 훈련 데이터가 되는가. 쓰기만 하고 아무것도 채점되지 않으면 하네스는 자라지 않습니다. |
| B · 캡처 → 채굴 → 채택 535 → 102 → 13 / 기각 11 | 메모로 잡아둔 착상 → 검토 대기 → 실제 자산으로 채택 / 기각 | 착상이 쌓이기만 하는지, 능력으로 전환되는지. 기각 수가 함께 보이는 것이 중요합니다 — 전부 채택되면 심사가 없다는 뜻입니다. |
| C · 지식 흐름(RAG) 노트 13,803 → 회수 2,284 → 계획 367 → 결과 808 | 축적된 노트 → 실제로 회수해 쓴 횟수 → 그 근거로 만든 계획·결과 문서 | 모아둔 지식이 꺼내져 쓰였는지. 노트 수만 늘고 회수가 0이면 그건 창고지 RAG가 아닙니다. |
| D · 거버넌스 → 레퍼런스북 계획 367 → 마감 808 → 사례 1,092 → 도메인 18 | 끝난 프로젝트가 다음 일의 그라운딩 근거로 재편입되는 경로 | 마감이 종료가 아니라 자산화로 이어지는가. 이 화살표가 끊기면 매번 백지에서 시작합니다. |
| 자동화 함대 40잡 · 18 보호 래핑 · 최근 성공 1 | 정기 실행 작업 수, 실패 시 회로를 끊는 보호 장치 수, 최근 성공 관측 | 자동화가 조용히 죽어 있는지. 이 글을 쓰면서 실제로 하나 발견했습니다(아래 한계 절). |
화면 ② — 엔진 헬스체크: 색이 아니라 신호로 본다
| 화면 항목 | 관측값 | 읽는 법 |
|---|---|---|
| 종합 상태 | 17 OK · 1 WARN · 0 FAIL | 초록만 세지 않습니다. WARN 1건이 무엇인지가 이 화면의 본론입니다. |
| Traffic | 106 routes / 24h | 하루에 라우터가 실제로 몇 번 불렸는가 — 하네스가 쓰이고 있는지의 최소 증거. |
| Errors | 1.9% (기준 <25%) | 아무 팩도 못 고른 비율. 높으면 커버리지 공백, 즉 새 유형의 일이 들어오고 있다는 신호입니다. |
| Latency | p95 1,299.7ms (평균 345.3ms) | 평균이 아니라 p95를 봅니다. 느린 꼬리가 체감 속도를 결정합니다. |
| Saturation | 주간 토큰 소모량 | 자원 한계. 워크숍에서 “토큰이 막아 실습이 끊겼다”는 회고와 정확히 같은 축입니다. |
| Attention | 의미 검색 인덱스 52일 전 정지 | 증상 → 조치 → 명령까지 한 줄에 적히는 칸. 이 글의 캡처에도 경고가 그대로 남아 있습니다 — 지우지 않았습니다. |
Knowledge structure지식 구조 — 무엇이 어디에 쌓이는가
여기까지가 화면이었다면, 그 화면 뒤에 실제로 쌓여 있는 것들은 이렇습니다. 층이 나뉘어 있는 이유는 정리벽이 아니라 갱신 주기와 갱신 권한이 층마다 다르기 때문입니다. 용어는 차수마다 바뀌고, 규칙은 사고가 나야 바뀌고, 사례는 마감할 때만 늘어납니다.
| 층 | 무엇을 담는가 | 실측 규모 (2026-08-05) | 어떻게 늘어나는가 |
|---|---|---|---|
| ① 도메인 온톨로지 | 고객사·분야별 현장 용어와 좌표. “그 회사에서 실제로 쓰는 말” | 도메인 20개 · 용어 앵커 311개 · 온톨로지 파일 14개 (완성 6 · 초안 6 · 부분 6 · 공백 2) | 차수·프로젝트를 마감할 때 실측으로 다시 봉인. 이 절차가 없으면 지난 좌표를 계속 참조합니다 |
| ② 프롬프트 팩 전문분야·프랙티스 | 판단 기준 세트. 같은 질문에 다른 잣대를 갈아 끼웁니다 | 전체 119개 · 19개 그룹 (활성 104 · 저사용 6 · 보관 9 / 이 중 분야 팩 26) | 즉시 등록 후 사용 기록으로 판정 — 오래 안 불린 팩은 폐기 후보로 내려갑니다 |
| ③ 운영 규칙(Rule) | 경로에 매칭되면 자동으로 붙는 행동 제약 | 29개 | 같은 실수를 두 번 한 뒤 한 줄씩. 설계로 늘리지 않습니다 |
| ④ SOP | 사람이 따라 하는 절차 정본. 규칙보다 길고 구체적입니다 | 16건 | 절차가 세션마다 휘발하는 게 관측되면 문서로 고정 |
| ⑤ 사례 코퍼스 Best Practice | 지난 프로젝트의 실제 진행 기록과 그때의 판단 | 사례 1,205건 · 사업영역 24 · 일 유형 22 · 고객군 9 · 기록 유형 7 | 일이 끝날 때만 늘어납니다. 진행 중인 일은 들어오지 않습니다 |
| ⑥ 회수 계획 | “이 질문은 어디부터 찾는가”의 경로 지정 | 6종 | 엉뚱한 데서 먼저 찾는 사고가 나면 1종씩 |
| ⑦ 아웃컴 보상 루프 흔히 말하는 강화학습 자리 | 결과를 채점해 위 층을 고치는 되먹임 | 채점된 에피소드 4,169건 · 라우팅 관측 11,555건 (원장 누적) | 주간 자동 집계 → 수정 요구가 잦은 유형이 다음 규칙의 후보가 됩니다 |
세는 기준 = 각 층의 정본 원장을 직접 집계한 값입니다(앞의 대시보드 캡처와는 기준이 다릅니다 — 화면은 라우팅 대상이나 활성 노출분을 세고, 이 표는 등록분 전체를 셉니다).
Case A · Lecture강의에서 실록은 이렇게 씁니다
제 강의는 같은 고객사에서 차수가 반복되는 형태가 많습니다. 반복 차수는 편할 것 같지만, 실제로는 지난 차수의 지식이 사람 기억에만 남아 매번 증발하는 구조적 문제를 안고 있습니다.
자랑이 아니라 실패에서 나온 규칙입니다
“차수 마감 때 도메인 좌표를 다시 봉인한다”는 규칙에는 사연이 있습니다. 어느 자동차 부품사 워크숍 2차수의 일입니다. 대상 도메인이 1차수와 완전히 달라졌는데도 13일 동안 이전 차수의 좌표만 참조했습니다. 좌표 갱신이 마감 절차에 묶여 있지 않았기 때문입니다. 회고 문서가 뒤늦게 그 사실을 발견했는데, 3차수에서 같은 일이 또 일어났습니다.
워크숍 진행 자체에도 같은 원리가 걸려 있습니다. 참여자 데이터 분석 → 도메인 관점 수립 → 업무 온톨로지 지도 → 그 좌표 위의 실습. 이 4단 체인의 순서를 지키면 “일반론 PM 강의”가 되지 않습니다.
Case B · Project프로젝트에서 실록은 이렇게 씁니다 — 이 글이 그 증거입니다
고객사 프로젝트에서 가장 중요한 규칙은 품질이 아니라 경계입니다. 어떤 자료가 어디까지 나갈 수 있는가. 이 규칙은 설명하기보다 보여드리는 편이 빠릅니다 — 이 글을 만드는 동안 실제로 세 번 작동했기 때문입니다.
고객사 자료에는 이 밖에도 알 필요 원칙(need-to-know)에 따른 3단 공개 범위와 민감도 등급이 걸려 있습니다. 프로젝트가 여러 달 이어질 때는 인물·용어·이전 회의 맥락을 승계하는 규칙이 따로 붙습니다. 이 층이 없으면 매번 “저번에 뭐 했었죠?”로 시작하게 됩니다.
Case C · Publishing발행에서 실록은 이렇게 씁니다 — 지금 읽고 계신 이 글이 산출물입니다
세 번째 사례는 증명하기가 가장 쉽습니다. 이 글 자체가 그 파이프라인을 통과한 결과물이기 때문입니다. 콘텐츠 폴더를 여는 순간 발행 규칙이 붙고, 나가기 전에 게이트가 걸립니다.
| 게이트 | 무엇을 막는가 | 이 글에서 실제로 걸린 것 |
|---|---|---|
| 익명화 | 고객사·제품·시설·내부 조직 단위 식별자가 외부로 나가는 것 | 사례 지도 캡처의 고객사 실명 9건 → 업종 라벨 치환, 개별 과제명 4건 → 렌더 차단 |
| 기계 린트 | 표가 화면을 넘침 · 배포문 글자수 초과 · 링크 누락 · 플랫폼이 지워버릴 요소 | 본문 표 폭 검사, 배포문 글자수(각 상한 이내), 링크 존재 확인 — 전부 통과 후 발행 |
| 구조 | 요약 없이 본론 직행 · 단락 과밀 · 시각 자료 없는 장문 | 상단 3줄 요약 · 장문 단락 비율 · 시각 요소 수 자동 점검 |
| 사람 확인(HITL) | 자동으로 게시되는 것 자체 | 대표이미지 선택과 발행 직전 검토는 기계가 대신하지 않습니다 |
그런데 이번에도 두 군데가 새로 뚫렸습니다
Layer 2 · RAGRAG 3층 — 노트에서 지도로, 지도에서 조직 자산으로
많은 분이 RAG를 “문서를 넣으면 답해주는 검색”으로 이해하십니다. 실제로 컨설팅에서 필요한 건 조금 다릅니다 — 지금 쓰려는 문서와 가장 가까운 지난 사례를 먼저 꺼내오는 것입니다. 그래서 제 RAG는 세 층으로 나뉩니다.
화면 ③ — 사례 지도(Atlas): 1,205건을 어떻게 보는가
| 화면 항목 | 의미 | 실무에서 쓰는 법 |
|---|---|---|
| 점 1개 | 실제 프로젝트 사례 1건. 크기는 기록이 얼마나 풍부한지. | “이 유형을 해본 적 있나”를 눈으로 확인합니다. |
| 묶는 기준 4종 | 사업영역별 / 고객사별 / 일 유형별 / 출처·기수별 | 같은 사례가 기준을 바꾸면 다르게 재배열됩니다 — 제안서를 쓸 때는 업종축, 방법론을 설계할 때는 일 유형축. |
| 사업영역 묶음 (PG01~PG24) | 최대 묶음은 AI 에이전트·지능화 145건, 프로젝트 관리 조직(PMO)·거버넌스 139건 | 내 경험이 어디에 쏠려 있고 어디가 얇은지 — 강점이 아니라 공백을 보는 화면입니다. |
| 근거 등급 [O]/[C]/[U] | 관측 / 분류·계산 / 미확인 | 제안서에 인용할 때 “이건 실제로 본 것인가, 분류한 것인가”를 구분합니다. 이 구분이 없으면 추정이 사실로 승격됩니다. |
| 고객군 범례 | 업종 단위 집계 (익명) | 총 1,205건이 9개 고객군에 어떻게 분포하는지. |
화면 ④ — 코퍼스 지도: 경험을 한 장으로
같은 코퍼스를 외부 공개용으로 다시 그린 도식입니다. 개별 사례명 없이 고객군 × 사업영역 교차 집계까지만 보여줍니다. 좌표와 건수는 손으로 적지 않고 원본 데이터에서 생성하며, 빌드할 때 정본 집계와 대조해 어긋나면 실패하도록 만들어 두었습니다.
세 층이 실제로 도는 순서
Where it transfers응용분야 — 이 구조가 옮겨 붙는 자리와 그렇지 않은 자리
여기까지는 제 일(강의·컨설팅·발행)에서의 이야기입니다. 그런데 이 구조에서 도메인에 의존하는 부분은 규칙의 내용뿐이고, 배선 자체는 도메인과 무관합니다. 그래서 “우리 일에도 되나요”라는 질문에는 일의 종류가 아니라 일의 성질로 답하는 편이 정확합니다.
| 적용 후보 | 반복되는 것 = 규칙이 될 것 | 먼저 세울 말뚝 하나 |
|---|---|---|
| 제안·입찰 대응 | 고객 요구사항 → 제안 목차 매핑, 지난 유사 제안의 승패 사유, 인용 가능한 실적의 근거 등급 | “제안서를 쓰기 전에 가장 가까운 지난 제안 1건을 먼저 연다”를 절차로 못 박기 |
| 규제·인증 문서 | 표준 조항 번호 인용 규칙, 용어 정본, 심사 대응 이력, 변경 시 영향 범위 | “표준 조항을 인용할 때 원문 확인 여부를 문장 옆에 표기한다” — 조항 날조를 막는 가장 싼 장치 |
| 반복 교육·온보딩 | 차수 간 승계, 대상별 사전 지식 차이, 실습 완료 여부, 자주 나온 질문 | “직전 차수 폴더를 읽기 전에는 새 자료를 만들지 않는다” |
| 다현장 운영·감사 | 현장별 반출 등급, 체크리스트 판정 근거, 지적 이력과 재발 여부 | “현장 폴더를 열면 그 현장의 반출 등급이 자동으로 붙는다” |
| 정기 보고 | 보고 서식, 지표 정의(무엇을 세는가), 지난 회차 대비 변화 | “지표마다 세는 범위를 한 줄로 적는다” — 이 글의 대시보드 설명 표와 같은 장치 |
반대로, 붙이지 않는 편이 나은 경우
Honesty정직한 한계 — 이 글을 쓰다가 발견한 것 포함
여기까지 읽으시면 잘 굴러가는 체계처럼 보일 수 있어, 관측된 결함을 그대로 적습니다.
화면 ⑤ — 자동화 함대: 조용히 죽은 잡을 찾는 화면
위 두 건을 발견하게 해준 화면을 그대로 싣습니다. 이 보드는 정기 실행 작업을 “무엇을 만들어 어디에 두는가” 기준으로 전수 나열합니다. 그리고 각 잡이 직전 예정 시각에 실제로 돌았는지를 따로 표시합니다. 등록 여부가 아니라 실행 여부를 보는 화면입니다.
| 화면 항목 | 무엇을 세는가 | 읽는 법 |
|---|---|---|
| 서킷 OPEN 0 | 연속 실패로 회로가 끊겨 실행이 건너뛰어지는 잡 수 | 0이 아니면 그 잡은 지금 멈춰 있습니다. 회로는 스스로 닫히지 않습니다 — 사람이 리셋할 때까지 영구히 건너뜁니다. |
| 가드 래핑 18 / 40잡 | 실패·중복 실행을 감시하는 보호 장치가 씌워진 비율 | 나머지 22개는 “무가드”라 돌았는지 여부를 단정할 수 없습니다. 이 화면은 그걸 모른다고 표시합니다. |
| 이번 회차 | 직전 예정 시각의 실행 여부 (완료 / 미관측 / 판단 불가) | 이 칸이 이 보드의 본론입니다. 등록은 멀쩡한데 안 돈 잡이 여기서 드러납니다. |
| 미관측 경고 14건 | 직전 예정분이 실행 기록 없이 지나간 잡 | 대부분 기기가 잠든 시각의 예약입니다. 실패가 아니라 아예 일어나지 않은 일이라 실패 카운터도 오르지 않습니다 — 가장 조용한 고장입니다. |
| 목적 카테고리 6분류 | 잡을 “무엇을 위한 것인가”로 묶은 분포 | 자동화가 한쪽에만 쏠려 있는지. 지능 루프가 14인데 거버넌스가 3이면 만드는 데는 부지런하고 지키는 데는 게으른 겁니다. |
MilestoneAX 시리즈 100편 — 무엇이 쌓였나
이 글이 100편째라고 말씀드렸으니, 그 100편이 어떤 축으로 쌓였는지도 열어 보이는 게 맞겠습니다. 아래 지도는 시리즈 원장에서 자동으로 생성했습니다 — 편수를 손으로 적으면 다음 글이 올라가는 순간 틀린 숫자가 되기 때문입니다.
오늘까지 걸린 날
축으로 묶인 결과
‘현장 검증’
— 다음에 쓸 목록
이 분포를 보고 제가 확인한 건 자랑거리가 아니라 편중이었습니다. 현장에서 검증한 기록과 인물·사고 체계 쪽은 두꺼운데, 공공·SI 사업관리처럼 실제로 요청이 많은 영역이 두 편에 그쳐 있습니다. 사례 지도에서 “강점이 아니라 공백을 본다”고 말씀드린 것과 정확히 같은 사용법입니다 — 지도는 잘한 걸 확인하는 도구가 아니라 다음에 어디로 갈지 정하는 도구입니다.
Read next더 깊이 — 하네스 트랙 · RAG 트랙 · 오픈소스
이 글은 “실제로 어떻게 쓰는가”에 초점을 뒀습니다. 각 층의 설계 근거와 실측은 아래 글에서 더 자세히 다뤘습니다.
- 좋은 모델이 아니라 좋은 하네스가 성과를 만든다 — 하네스 엔지니어링과 실록 구조 매핑하네스라는 개념 자체를 처음 잡으실 때 먼저 읽으실 글
- AI는 그럴듯하게 틀립니다 — 하네스×RAG로 기업을 컨설팅한 네 현장의 기록본 글의 앞 이야기 — 실제 컨설팅 현장 네 곳에서의 적용기
- 도구를 늘리지 않고, 하네스를 길렀습니다 — 실록 2026 상반기 운영 결산반년 치 운영 지표와 실패 목록
- 좋은 스킬을 모으는 게 아니라, 스킬 라이브러리를 길러야 한다규칙·팩이 늘어난 다음의 관리 문제
- Obsidian × LLM 2년 운영 실측 — 4만 노트 개인 RAG의 최종 아키텍처 5층1층(노트)을 직접 만들고 싶으실 때
- LLM이 내 노트 4만 개를 검색하는 두 가지 방법 — 실측과 하이브리드“직접 읽기 vs 전용 검색” 비교 실측
- 사내 지식자산을 RAG로 만드는 법 — 망분리 환경에서 토큰 비용 0으로 시작하는 6단계“우리 회사는 폐쇄망이라”라는 질문에 대한 답
- 벼리(byeori) — GPU·클라우드 없는 하이브리드 마크다운 RAG위 화면의 “회수 2,284건”을 실제로 담당하는 검색 엔진의 공개판
- sillok-os/sillok (GitHub)실록 하네스의 공개 추출판 — 개인 데이터에 결합된 부분을 걷어내고 범용 메커니즘만 뽑아낸 버전
Closing결국 남는 한 문장
강의에서 이 화면들을 띄우면 자주 나오는 반응이 “저건 너무 많이 만들어야 하는 것 아닌가요”입니다. 정직하게 말씀드리면, 저 화면들은 한 번에 만들어진 것이 아니라 실패할 때마다 한 칸씩 늘어난 것입니다. 13일 동안 잘못된 좌표를 참조한 뒤에 규칙 한 줄이 생겼고, 캡처에서 과제명이 새는 걸 눈으로 잡은 뒤에 차단 규칙이 생겼습니다.
그러니 시작점은 도구 선택이 아닙니다. 지난달에 같은 실수를 두 번 했던 자리를 하나 고르고, 거기에 말뚝 하나를 세우는 것입니다. 그 말뚝이 열 개쯤 쌓이면, 그때는 이미 자기만의 하네스를 갖고 계신 겁니다.
이 글이 100편째라 특별한 걸 쓸까 했지만, 결국 가장 자주 받은 질문에 화면째로 답하는 것보다 더 나은 기념은 없다고 판단했습니다. 100편도 한 편씩 쌓인 것이고, 저 대시보드도 한 칸씩 늘어난 것이라 원리가 같습니다.
“나만의 RAG와 하네스를 만들고 싶다”고 적어주신 분들께 이 글이 그 첫 말뚝의 자리를 정하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 다음 100편에서는 여러분의 하네스 이야기도 듣게 되기를 바랍니다.
- X-1 AI/AX 2030 전략: McKinsey, BCG, Accenture, Deloitte, Gartner 교차 분석
- X-2 빅테크 리더십 격변과 AX 전략
- X-3 2026년 GitHub에서 주목할 프로젝트와 AI 전환 신호
- X-4 AI 에이전트 2026 상반기 대해부 — 지금 무슨 일이, 리더는 무엇을
- E-1 AI 네이티브 기업 전환 — CHO·PMO 재정의
- E-2 한국 기업 AX 2030 (Capstone)
- E-3 NH농협은행 SAFe 애자일 3년 — 페이스메이킹의 기록
- E-4 하나은행 × BCG 애자일 전환 — 두 개의 리듬으로
- E-5 네이버랩스 AKI — 하이브리드 애자일 PMO로 7개 제품을 한 박자로
- K-1 Agentic 시대, PM의 온톨로지맵 — Obsidian을 통해 나만의 RAG를 만드는 법
- K-2 Karpathy의 LLM과 Obsidian 지식 결합
- K-3 Karpathy의 autoresearch: PM에서의 적용 사례
- K-5 Karpathy LLM OS 시각으로 본 AX PM/PL 역량 — Claude Code 소스 교차 분석
- K-6 30시간 RAG 실측 — Karpathy llm-wiki vs obsidian-vault 양강 비교
- K-7 구글 OKF·Obsidian Vault·llm-wiki — 무엇을 어떻게 시작할까
- K-8 Obsidian × LLM 4만 노트 — 개인 RAG 최종 아키텍처 5층
- K-9 PM 온톨로지맵 템플릿 배포판 — 30분에 채우는 5칸
- G-1 삼성전자 GAUSS PM Agent: 효과적 설계로 주니어 PM 지원하기
- G-2 주니어 PM 위한 AI 하네스 구축 가이드
- G-4 삼성 DX 엔지니어를 위한 Codex 온보딩 — 하네스 & 개인 RAG
- G-5 나의 Agent 비서, 블록 12개로 조립한다 — 재사용 블록과 77%의 법칙
- G-6 내 업무를 맡길 AI 에이전트 — 6블록 설계와 PROFILE BIND
- CC-4 내 노트 4만 개 검색 — LLM 직접 읽기 vs 전용 CLI, 하이브리드 5.5배
- CC-5 Obsidian 노트를 앱 없이 검색 — 오픈소스 byeori(벼리)
- CC-6 사내 지식을 RAG로 — 망분리·토큰0 6단계
- A-5 Fable 5와 보낸 첫 하루 — 모델 × 하네스 × RAG 실측 회고
- A-6 맥은 이미 AI 워크스테이션 — 사진·노트·인박스 0원 정리
- A-7 Mac@Work 2026 — 맥 20년차의 도구 모음과 Agentic 카테고리
- A-8 좋은 엔진은 없다, 맞는 엔진이 있다 — Codex/Sol vs Claude/Fable 5대 실전 비교
- CC-3 Opus xhigh 솔로 vs ultracode 멀티에이전트 — 작업유형별 A/B 실측
- G-3 대기업 직장인을 위한 AI Agent & Skill 추천 가이드 2026
- G-7 녹취 엔진 두 레인 — SpeechAnalyzer와 Alt, 코칭·컨설팅 6장면 판단표
- P-0 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
- P-1 PM 코치가 바라보는 AI 전문가 탐구 1편: Andrej Karpathy
- P-2 Sutskever: 압축이 곧 지능이다
- P-3 Hassabis: 제1원리 분해
- P-4 LeCun: 세계 모델 + 예측
- P-5 Hinton: 거버넌스 + 자기부정
- P-6 Ng: AI 전환 플레이북
- P-7 Fei-Fei Li: 인간중심 설계
- P-8 Builders 종합: Boris·Cat·Truell·Masad·Murati·Brockman
- P-9 Operators 종합: Altman·Amodei·Nadella·Pichai·Zuckerberg·Suleyman
- P-10 Hardware 양강: Jensen Huang · Lisa Su
- P-11 DeepSeek 량원펑 — 연속 학습의 공백과 하네스
- S-1 Agentic PM의 시대가 열리다 — LG전자 SW PM 워크숍을 마치며
- S-2 삼성전자 PMC: AI와 함께하는 PM 교육 혁신
- S-3 SKT Agent 도출을 위한 AI 퍼실리테이션 기법
- S-4 리스크는 그릇이었다 — LG전자 SW공학연구소 GenAI RISK 워크숍
- S-5 코드 한 줄 없이 손익관리팀이 만든 에이전트 — 신한EZ손해보험
- S-6 “어디까지 입력해도 되나요?” — 삼성 구매 현장의 Agentic 각성
- S-8 ‘바이브 프로젝트 매니징’을 스스로 이름 붙였습니다 — 현대모비스 편
- S-9 “대충 시키면 다 해줄 줄 알았는데” — SK쉴더스 보안 PM들의 이틀
- PS-2 공공 PM이 ‘AI 이용자’에서 ‘AI 활용자’로 — 아이티센 편
- M-1 Agentic PM 시리즈 진입 가이드 — 전체를 한 장으로
- Z-1 실록(Sillok) — 5세기 Audit-Grade 거버넌스를 LLM 운영에 빌려온 한국형 LLMOS 하네스
- Z-2 실록(Sillok) 2026 상반기 결산 — RAG·고객사·지능화 루프·오픈소스
- Z-3 하네스×RAG 기업 컨설팅 — 네 현장·환각 방지·TOP10 자가진단·진화 루프
- Z-4 하네스 엔지니어링 백서 — Weng 하네스론×실록 구조 매핑·자기개선 루프·정직한 결산
- Z-5 에이전트 스킬 수명주기 백서 — Dynamic Agent Skills 8단×실록 매핑(7 온전+1 갭)·분기 12문항 레퍼런스·PO/PM/PL 컨설팅 직역
- Z-6 AX 시리즈 100편 기념 특집 — 실록·3층 RAG 운영 실측: 대시보드 5장 해설·구조 도식 2장·지식 구조 7층·강의/프로젝트/발행 3사례·응용분야·정지 사고 공개
- W-1 Agentic 월간 관전포인트 2026-05 — 가우스+빅테크 듀얼 모델 시대
- W-2 Agentic 2026 상반기 총결산 — 다섯 축 6개월
- Z-7 100편 기념 특집 2편 — 배치 사다리 6단·수명주기 22일/90일·계측 3지표 (팩 119 중 16개가 라우팅 80% 실측)
- Z-8 100편 기념 특집 3편 — 위임 경계=비가역성·88스텝 중 45개(51%) 사람 확정·비가역 6갈래·4칸 표 템플릿