SAMSUNG DX · CODEX ONBOARDING
Codex를 막 받은 삼성 DX(각 부문) 엔지니어를 위한 처음부터 끝까지 가이드. “그냥 켜서 쓰는 Codex”와 “내 부서·내 코드에 맞춰 그라운딩한 Codex”의 차이를 만들고 — MX·VD·DA·Networks·Health 각 부서의 사내 API·부품 코드·규제를 Codex가 지어내지 않게, 내 업무에 맞는(할루시네이션 최소화) 작업 환경을 30분 안에 세웁니다.
⚠ Codex는 웹 ChatGPT와 “전혀 다른 엔진”입니다 — 아래에서 왜 그런지부터 봅니다
🎣 계기 — 2026년, 삼성전자는 전 직원과 DX 부문에 ChatGPT Enterprise와 Codex를 도입했습니다.
⚠ 문제 — 그런데 그냥 켜면 Codex는 본 적 없는 사내 API·HAL을 그럴듯하게 지어냅니다(할루시네이션). 웹 ChatGPT와 전혀 다른 엔진이라, 틀린 “말”이 아니라 틀린 “행동”을 합니다.
✅ 해결 — 답은 “더 똑똑한 모델”이 아니라 그라운딩입니다: AGENTS.md(규칙) + 개인 RAG(내 지식) + 4중 방어.
📘 그래서 — 이 가이드는 삼성 DX 각 부서 엔지니어가 30분 안에 자기 업무에 맞는 Codex를 세우도록 만든 DX 전용 온보딩입니다. 받아서 압축만 풀면 시작 · 프롬프트만으로 거의 전부(python은 선택).
⚠ 문제 — 그런데 그냥 켜면 Codex는 본 적 없는 사내 API·HAL을 그럴듯하게 지어냅니다(할루시네이션). 웹 ChatGPT와 전혀 다른 엔진이라, 틀린 “말”이 아니라 틀린 “행동”을 합니다.
✅ 해결 — 답은 “더 똑똑한 모델”이 아니라 그라운딩입니다: AGENTS.md(규칙) + 개인 RAG(내 지식) + 4중 방어.
📘 그래서 — 이 가이드는 삼성 DX 각 부서 엔지니어가 30분 안에 자기 업무에 맞는 Codex를 세우도록 만든 DX 전용 온보딩입니다. 받아서 압축만 풀면 시작 · 프롬프트만으로 거의 전부(python은 선택).
전체 지도 · 읽는 길
숲 먼저 — 11개 PART, 4단계 여정
길을 잃지 않도록 전체를 4단계로 묶었습니다. 처음이면 ①→②→③→④ 순서대로, 바쁘면 ②(설정)부터 시작해 ④(쓰는 법)으로 건너뛰어도 됩니다. (상단 메뉴로 언제든 이동)
① 왜 — “다른 엔진”을 이해
PART 1 왜 중요(4중 방어·작동 원리) · PART 2 설정 O/X 결과 차이
② 세우기 — 30분 설정
PART 3 기준 폴더(다운로드) · PART 4 Codex 설정(복붙) · PART 5 내 부서 맞춤
③ 채우고 검증
PART 6 개인 RAG(ingest) · PART 7 5분 검증 체크리스트
④ 쓰고 넓히기
PART 8 일상 시나리오 · PART 9 커스텀 · PART 10 규제 · PART 11 직군별 WOW
맺음말까지 = 한 엔지니어가 Codex를 “자기 도구”로 길들이는 전체 여정.
용어 한 컷
모르는 단어가 나오면 — 용어 한 컷 사전
이 가이드의 핵심 용어를 비유로 한 줄씩 풀었습니다(MCP=USB-C처럼). 처음 보는 단어가 나오면 상단 메뉴 “용어”로 언제든 돌아오세요. atom·ingest·query·lint는 PART 6에서 실제로 씁니다.
📖 용어 19개 펼치기 — atom · ingest · query · lint · RAG · OKF · HITL · 샌드박스 · 그라운딩 · 기권 …
| 용어 | 한 컷 설명 (비유) |
|---|---|
| 에이전트 (Agent) | 대화만 하는 챗봇과 달리, 스스로 계획하고 파일을 고치고 명령을 실행하는 “일하는 AI 동료”. |
| AGENTS.md | Codex가 그 레포에 들어오면 자동으로 읽는 “현장 작업 수칙” 파일. |
| RAG | AI가 답하기 전에 내 자료를 먼저 찾아보게 하는 방식 — “오픈북 시험”. (Retrieval-Augmented Generation) |
| 개인 RAG · 하네스 | 내 문서·코드를 AI가 찾아보게 정리해 둔 “나만의 자료 캐비닛”. 하네스 = AI를 내 환경에 묶는 “안전벨트+장비 세트”. |
| atom | 지식을 ‘1개념 = 1파일’로 쪼갠 최소 단위 — “레고 블록 한 개”. |
| ingest | 원본 문서를 atom으로 빻아 넣기 — “먹고 소화하기”(raw 문서 → 지식). |
| query | 그 지식 창고에 질문해서 꺼내기 — “검색”. |
| lint | 모순·고아(연결 없는 글)·낡은 곳을 자동으로 잡아주는 “맞춤법 검사기/청소기”. |
| OKF | AI가 읽기 좋게 지식을 적는 공통 서식(머리말+본문) — “표준 명함 양식”. (Open Knowledge Format) |
| MCP | Codex를 외부 도구·데이터에 꽂는 “USB-C 단자”. (Model Context Protocol) |
| 그라운딩 (Grounding) | AI의 답을 실제 근거(내 코드·문서·표준)에 묶기 — 추측 금지. |
| 기권 (Abstain) | 모르면 지어내지 말고 “확인 필요”라며 멈추기. |
| HITL | 검증·인증·출시 같은 중요한 판정은 사람이 최종 결재 — Human-in-the-Loop. |
| 샌드박스 (Sandbox) | AI가 함부로 시스템을 못 건드리게 가둔 “놀이 울타리”. |
| 승인 모드 (Approval) | 위험한 행동 전 사람에게 물어보는 정책(untrusted / on-request / never). |
| S0~S3 | 자료 민감도 등급(S0 공개 ~ S3 극비). 높을수록 외부 반출 금지·로컬만. |
| 콜드 도메인 | AI가 학습한 적 없는 생소한 분야 → 권위 출처 먼저, 더 조심. |
| 워크스페이스 | Codex가 읽고 쓰는 작업 폴더 범위. |
| BM25 | 키워드 기반 검색 점수 방식 — 고전적이지만 견고하고 외부 의존 0. |
PART 1 · WHY NOW
왜 이게 중요한가 — Codex는 “다른 엔진”이기 때문
웹 ChatGPT는 대화 상자입니다. 질문하면 답을 “말”합니다. Codex는 다릅니다. Codex는 당신의 레포 안으로 들어와 파일을 읽고, 코드를 고치고, 빌드·테스트를 실행하고, 여러 단계를 스스로 계획해 처리하는 에이전트입니다. 이 차이가 왜 “설정”을 결정적으로 만드는지 봅니다.
| 축 | 웹 ChatGPT (대화) | Codex (에이전트) |
|---|---|---|
| 기본 동작 | 질문 → 답변 텍스트 | 목표 → 계획 → 파일 편집·명령 실행·검증 |
| 내 코드 | 붙여넣은 일부만 봄 | 레포 전체를 읽고 수정(워크스페이스) |
| 지침 | 매번 프롬프트로 | AGENTS.md를 자동으로 읽어 행동 규칙으로 삼음 |
| 안전 | — | OS 샌드박스 · 승인 모드 · 런타임 인터넷 기본 차단 |
| 위험 | 틀린 “말” | 틀린 “행동” — 없는 내부 API를 지어내 코드에 박음 |
Source: agents.md 표준 · OpenAI Codex 공식 문서 (2026)
가장 큰 함정 — “공식처럼 보이는 마지막 10%”
Codex는 본 적 없는 사내 HAL·내부 SDK·One UI/Tizen 비공개 API·부품 코드를 그럴듯하게 지어냅니다. 나머지 90%가 맞기 때문에 그 10% 날조가 신뢰를 상속받아 그대로 코드·문서에 퍼집니다. 이걸 막는 게 이 가이드의 목적입니다.
Codex는 본 적 없는 사내 HAL·내부 SDK·One UI/Tizen 비공개 API·부품 코드를 그럴듯하게 지어냅니다. 나머지 90%가 맞기 때문에 그 10% 날조가 신뢰를 상속받아 그대로 코드·문서에 퍼집니다. 이걸 막는 게 이 가이드의 목적입니다.
할루시네이션 최소화 = 4중 방어
하나만으론 부족합니다. 네 층이 서로를 보강해야 “부서 맞춤 실사구시” 결과가 나옵니다.
| 층 | 무엇을 강제하나 |
|---|---|
| ① AGENTS.md 기권 규칙 | 모르는 내부 API/경로는 “확인 필요”로 멈춤 · 발명 금지(quote-first) |
| ② 개인 RAG 회수 | 추측 대신 내 레포·지식에서 출처(파일:라인) 동반 회수 |
| ③ 콜드도메인 그라운딩 | 미등록 도메인은 권위 출처 먼저 · 사실/추정 구분 · 코드·등급 날조 금지 |
| ④ 규제 게이트 | 규제 표면은 조문 발명 금지 · 법무/RA 사람 확정 |
①이 “멈춰라”까지, ②가 “여기서 찾아라”까지, ③④가 “지어내지 마라”를 맡습니다.
작동 원리 — ①②③④ 4중 방어가 Codex 에이전트를 감싸 “지어내지 않는” 결과를 만든다.
💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 온보딩 자기진단
너는 이 레포를 처음 보는 시니어 DX 엔지니어 보조다. 이 레포에서 네가 "본 적 없어 잘못 지어낼 위험이 있는" 내부 의존성 (사내 API·내부 경로·비공개 SDK)을 먼저 스캔해 표로 나열하라. 각 항목에: (a) 왜 위험한지 (b) 내가 어디서 확인해야 하는지(파일/문서/사람). 확실치 않으면 "확인 필요"로 표시하고, 함수 시그니처를 지어내지 마라.
PART 2 · WITH vs WITHOUT
설정했을 때 vs 안 했을 때 — 결과물 차이
같은 요청 “이 기능 로그를 우리 표준대로 추가해줘”에 대한 차이입니다.
✗ 설정 안 한 Codex (그냥 사용)
- 본 적 없는 내부 로깅 API를 그럴듯하게 지어냄 (
DxLogger.emit()같은 가짜) - 컴파일만 되면 “됐다”고 보고 — 디바이스 동작은 모름
- 사내 소스를 컨텍스트에 그대로 노출
- 일반 용어로 작성 (사내 용어·관례 무시)
- 규제 표면(개인정보·RF·의료) 인지 못 함
✓ 하네스+RAG 설정한 Codex
- 모르면 “확인 필요”로 멈추고, 개인 RAG에서 실제 로깅 표준을 출처와 함께 회수
test·lint로 스스로 검증 + 양산/출시 판정은 사람- S2/S3 기밀은 외부로 내보내지 않음
- 내 부서 용어(One UI·Tizen·Knox…)로 정확히 작성
- 규제 표면 감지 → 법무/RA 확인 플래그
한 줄: 설정의 핵심 가치는 “정확도”가 아니라 “정직함”입니다. 모를 때 지어내지 않고 멈추거나 회수하게 만드는 것 — 그게 엔지니어가 믿고 쓸 수 있는 유일한 조건입니다.
💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 추측/사실 분리
아래(또는 방금) 변경 제안에 대해 네 답을 두 칸으로 분리해 표로 보여줘: (A) 실제 코드/문서로 확인한 사실 (B) 네가 추측한 부분. (B)의 각 항목은 [확인필요]로 표시하고, 어떻게 확인하면 되는지 한 줄씩 적어라. 확신 없는 내부 API·경로·수치는 (B)로 분류하고 지어내지 마라.
PART 3 · 기준 폴더
기준 폴더 — 받아서 압축만 풀면 끝
딱 3개의 앵커만 기억하세요. 나머지는 이 셋에 매답니다.
| 앵커 | 위치(권장) | 무엇 |
|---|---|---|
| A. 개인 RAG 홈 | ~/my-dx-rag/ | 내 지식망 + 도구 + 색인 (집에 1개, 전 프로젝트 공용) |
| B. 레포별 지침 | <작업 레포>/AGENTS.md | Codex가 그 레포에서 읽는 규칙 (A를 참조) |
| C. 회사 정책 | 관리자 requirements.toml | 승인·샌드박스·MCP 허용목록 (A·B보다 상위) |
방법 1 (권장) · 다운로드 → 압축 풀기
아래 스타터 번들을 받아 홈 폴더에 풀면 그대로 ~/my-dx-rag/ 가 됩니다. (도구 2개·씨앗 AGENTS.md·OKF 지식 폴더 포함)
| macOS / Linux | Windows |
|---|---|
macOS — 홈에 풀기 unzip ~/Downloads/my-dx-rag-starter.zip -d ~/ # 결과: ~/my-dx-rag — 끝! # (선택) 파이썬 보조 스크립트를 쓸 거면만 점검 — 프롬프트만 쓸 거면 생략: python3 --version && python3 ~/my-dx-rag/bin/dx_mini_rag.py --help | Windows (PowerShell) — 사용자 폴더에 풀기 Expand-Archive $HOME\Downloads\my-dx-rag-starter.zip -DestinationPath $HOME # 결과: %USERPROFILE%\my-dx-rag # (선택) 파이썬 보조 스크립트를 쓸 거면만 점검 — 프롬프트만 쓸 거면 생략: python --version; python $HOME\my-dx-rag\bin\dx_mini_rag.py --help |
방법 2 · 직접 만들기
| macOS / Linux | Windows |
|---|---|
macOS / Linux mkdir -p ~/my-dx-rag/{raw,knowledge,bin,outputs}
# bin/ 의 두 .py 는 (선택) — 스타터 zip 안의 bin/ 또는 사내 배포 채널에서 복사. 프롬프트만 쓸 거면 불필요. | Windows (PowerShell) mkdir $HOME\my-dx-rag\raw,$HOME\my-dx-rag\knowledge,$HOME\my-dx-rag\bin,$HOME\my-dx-rag\outputs # bin\ 의 두 .py 는 (선택) — 스타터 zip 안의 bin\ 또는 사내 배포 채널에서 복사. 프롬프트만 쓸 거면 불필요. |
폴더 안에 뭐가 들어 있나요?
~/my-dx-rag/ ├── raw/ 원본 문서(불변·읽기만) — 사람이 큐레이션 ├── knowledge/ AI가 만들고 유지하는 OKF 지식(index.md·log.md) ├── bin/ dx_mini_rag.py(검색)·dx_compliance_check.py(규제점검) ├── outputs/ lint·점검 리포트 └── AGENTS.template.md ← 작업 레포 루트에 AGENTS.md 로 복사할 씨앗
📚 출처: 이 폴더·지식 구조(
raw/ 원본 ↔ knowledge/ OKF 지식 · index.md·log.md · ingest/query/lint 유지 루프)의 원천은 Google OKF(Open Knowledge Format)와 Andrej Karpathy의 llm-wiki 패턴입니다. 본 가이드는 이를 삼성 DX·Codex 환경에 맞게 적용했습니다. (상세: 가이드 PART 6 · AX 시리즈 K-1/K-7)💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 기준 폴더 생성
내 홈에 개인 RAG 기준 폴더를 만들려 한다.
~/my-dx-rag/{raw,knowledge,bin,outputs} 를 생성하고,
knowledge/ 에 OKF 형식 index.md·log.md 씨앗을 만드는 셸 스크립트를 작성하라.
- 실행 전 스크립트 전문을 보여주고, 기존 파일이 있으면 덮어쓰지 말고 건너뛰어라.
- Windows라면 PowerShell 버전도 함께.PART 4 · STEP-BY-STEP
Codex 설정법 — 복붙 가능, 위치까지
아래 설치 명령·앱 배포 채널은 작성 시점(2026-06) 기준이며 버전에 따라 달라집니다 — 공식 설치 안내와 회사 배포 채널이 정본입니다. 명령이 안 되면 그쪽을 따르세요(원리는 그대로).
1
설치 & 로그인
| macOS / Linux | Windows |
|---|---|
macOS — Codex CLI (택1) + 첫 로그인
npm install -g @openai/codex # 또는 brew install --cask codex # 또는 curl -fsSL https://chatgpt.com/codex/install.sh | sh codex # 첫 실행 → ChatGPT(엔터프라이즈) 계정 로그인 Codex 앱(macOS)은 OpenAI Codex 앱 페이지에서 DMG(Apple Silicon/Intel)를 받아 설치합니다. macOS는 앱과 CLI를 함께 쓸 수 있고, 두 곳이 프로젝트/스레드를 공유합니다. ※ 회사 배포 채널이 있으면 그쪽을 우선. | Windows — Codex CLI(택1) + Python(개인 RAG 도구용)
powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://chatgpt.com/codex/install.ps1 | iex" # 또는: npm install -g @openai/codex python --version # 없으면: winget install Python.Python.3.12 Codex 앱(Windows)은 Microsoft Store에서 설치합니다(2026-03 출시 · PowerShell 네이티브 샌드박스, WSL 불필요). CLI도 네이티브로 쓸 수 있습니다. ※ 회사 배포 채널/사내 안내가 있으면 우선하세요. |
2
설정 파일 위치 — 치트시트
| 무엇 | macOS / Linux | Windows |
|---|---|---|
| 개인 전역 설정 | ~/.codex/config.toml | %USERPROFILE%\.codex\config.toml |
| 개인 전역 지침 | ~/.codex/AGENTS.md | %USERPROFILE%\.codex\AGENTS.md |
| 레포별 지침 | <작업 레포 루트>/AGENTS.md (git 루트→하위로 합성·가까운 파일 우선·합본 ~32–64KiB·버전별) | |
| 회사 정책(관리자) | /etc/codex/requirements.toml | %ProgramData%\OpenAI\Codex\requirements.toml |
핵심: 개인 전역(
~/.codex/AGENTS.md)은 팀 레포의 AGENTS.md를 절대 못 이깁니다. 그래서 부서 규칙은 레포 AGENTS.md에 둡니다.3
config.toml — 안전 기본값 (복붙)
지금 꼭 필요한 건 아래 2줄뿐입니다 — 승인 정책과 샌드박스. 네트워크 차단 + 워크스페이스만 쓰기 + 요청 시 승인이 안전 기본값입니다. (그 아래 MCP는 선택·나중입니다.)
~/.codex/config.toml (또는 %USERPROFILE%\.codex\config.toml) — 이 2줄이면 충분
approval_policy = "on-request" # 위험한 행동 전 사람에게 물음 (untrusted|on-request|never) sandbox_mode = "workspace-write" # 워크스페이스만 쓰기 (read-only|workspace-write|danger-full-access)
💡 그런데 MCP가 뭔가요? (처음엔 몰라도 됩니다)
MCP(Model Context Protocol)는 Codex 같은 에이전트가 외부 도구·데이터(사내 위키·이슈 트래커·내 개인 RAG…)에 표준 방식으로 꽂는 “USB-C 단자” 같은 규격입니다.
👉 처음엔 필요 없습니다. 개인 RAG(PART 6)를 만든 뒤 “Codex가 내 RAG를 직접 검색하게 하고 싶을 때” 아래를 추가하세요. 없어도 “CLI로 회수→붙여넣기” 또는 그냥 프롬프트로 충분합니다.
MCP(Model Context Protocol)는 Codex 같은 에이전트가 외부 도구·데이터(사내 위키·이슈 트래커·내 개인 RAG…)에 표준 방식으로 꽂는 “USB-C 단자” 같은 규격입니다.
[mcp_servers.이름] 블록 1개 = 도구 1개 연결. 👉 처음엔 필요 없습니다. 개인 RAG(PART 6)를 만든 뒤 “Codex가 내 RAG를 직접 검색하게 하고 싶을 때” 아래를 추가하세요. 없어도 “CLI로 회수→붙여넣기” 또는 그냥 프롬프트로 충분합니다.
(선택·고급) 개인 RAG를 Codex에 MCP로 직접 연결 — 나중에
개인 RAG를 만들고(PART 6) 회사 requirements.toml 허용목록을 통과할 때만. <당신>을 내 사용자명으로 치환. 먼저 dx_mini_rag.py index --root ~/my-dx-rag/knowledge로 색인을 한 번 만든 뒤 연결하세요 — 색인 전에는 빈 결과가 나옵니다.
~/.codex/config.toml 에 덧붙이기 (선택)
# 개인 RAG를 Codex에 연결 (회사 requirements.toml 허용목록 통과 시) [mcp_servers.dx_mini_rag] command = "python3" args = ["/Users/<당신>/my-dx-rag/bin/dx_mini_rag.py", "mcp", "--db", "/Users/<당신>/my-dx-rag/.dx-rag/index.db"]
⚠ 회사
requirements.toml이 임의 MCP를 막을 수 있습니다 — 막히면 RAG는 “CLI로 회수 → 필요한 부분만 붙여넣기”(검증 섹션 참고) 또는 프롬프트로 대체하세요.💬 MCP 없이 — 개인 RAG 회수 프롬프트 (복붙)
내 개인 지식(~/my-dx-rag/knowledge/)에서 다음 질문에 답할 근거를 찾아라: "<질문>" - 먼저 knowledge/index.md 를 읽고, 관련 atom 파일을 열어 인용하라. - 답에는 반드시 출처(파일명:라인 또는 atom title)를 함께 표기하라. - 지식에 없으면 "내 지식엔 없음"이라고만 답하고, 함수·수치·경로를 지어내지 마라. - 민감(S2/S3) 항목은 요약만 하고 원문 전체를 외부로 내보내지 마라.
4
AGENTS.md — 내 작업 레포 루트에 (복붙·치환)
스타터 번들의 AGENTS.template.md를 작업 레포 루트에 AGENTS.md로 복사하고 <<...>> 자리만 내 부서로 채웁니다. (전체 본문은 번들 파일 참조 — 아래는 가장 중요한 머리 부분)
<작업 레포>/AGENTS.md — 핵심 발췌
# AGENTS.md — <<모듈명>> (Samsung DX · BU: <<MX|VD|DA|Networks|Health>>) ## Role & Operating Principles You are a senior DX SW engineer assistant. MUST: 1) HITL🔒 — 검증·인증·양산·출시 판정은 사람. 너는 초안·근거·테스트만. 2) DO NOT invent internal APIs/SDKs/repo paths — 모르면 "확인 필요"로 멈춤(abstain). quote-first. 3) Security — 사내 소스·미공개 스펙·BOM·시크릿 외부 유출 금지. requirements.toml 우선. 4) Verify-first — build/test/lint로 자가검증, CI 약화 금지. ## Setup/Build/Test/Lint build: <<빌드 명령>> test: <<테스트 명령>> lint: <<정적분석>> ## Internal Knowledge (발명 말고 회수) 내부 사실은 ~/my-dx-rag/knowledge/index.md 를 먼저 읽고 출처와 함께 회수. 없으면 "내 지식엔 없음".
부서별 glossary·규제 치환은 PART 5 부서 맞춤에서 한 번에.
💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · AGENTS.md 초안
이 레포 루트에 AGENTS.md 초안을 만들어줘. 1) build/test/lint 명령은 레포를 스캔해 실제 명령을 찾아 채우고, 못 찾으면 <<>> 플레이스홀더로 남겨라(지어내지 마라). 2) "모르는 내부 API는 확인 필요로 멈춘다" 기권 규칙 + HITL(검증·출시 판정은 사람) 규칙을 포함. 3) 우리 BU=<<MX|VD|DA|Networks|Health>> 용어집은 빈칸으로 두고 내가 채우게 표시.
PART 5 · 부서 맞춤
내 부서 선택 — 무엇을 바꾸나
체인 구조는 그대로, 좌표만 교체합니다. 아래에 사업부별로 채울 값을 정리했으니, 본인 사업부 카드를 찾아 AGENTS.md에 옮기세요.
MX · Mobile eXperience (Galaxy 스마트폰·웨어러블)
• Glossary (AGENTS.md에 붙여넣기): One UI · Knox · Galaxy AI · Bixby · HAL · OTA · AOSP
• 개체 클러스터 강조: Code/Module · Platform 강조
• SW 스택(참고): Android/One UI · Kotlin/Java · 카메라/모뎀/센서 HAL
• 점검할 규제 패밀리: GDPR·PIPA·CCPA·PIPL / RED·FCC·KC·SRRC / EU AI Act·한국 AI기본법(합성물 라벨링) / PCI DSS(Samsung Pay)
• 개인 RAG 태그:
--bu MXVD · Visual Display (Neo QLED·OLED·스마트 TV)
• Glossary (AGENTS.md에 붙여넣기): Tizen · Tizen Studio · One UI Tizen · Vision AI · HDR · Smart TV SDK
• 개체 클러스터 강조: Platform · Test/Quality
• SW 스택(참고): Tizen 웹앱/네이티브 · 디스플레이 파이프라인 · 업스케일링
• 점검할 규제 패밀리: RED·FCC·KC / Ecodesign·에너지라벨 / EAA·Section 508·WCAG / WEEE·RoHS
• 개인 RAG 태그:
--bu VDDA · Digital Appliances (Bespoke 가전·SmartThings)
• Glossary (AGENTS.md에 붙여넣기): Bespoke · SmartThings · Knox Matrix · Matter · Home AI
• 개체 클러스터 강조: Platform · Compliance
• SW 스택(참고): 임베디드 펌웨어 · IoT 연결(Matter/SmartThings) · 에지 추론
• 점검할 규제 패밀리: RED+사이버 위임·CRA / Ecodesign / IEC 62443 / (헬스가전 시) MDR
• 개인 RAG 태그:
--bu DANetworks (5G/6G·vRAN 통신 장비)
• Glossary (AGENTS.md에 붙여넣기): RAN · vRAN · O-RAN · 5G/6G · 캐리어 등급
• 개체 클러스터 강조: Platform · 보안
• SW 스택(참고): RAN SW · 가상화(vRAN/O-RAN) · 실시간 처리
• 점검할 규제 패밀리: FCC·RED·KC / IEC 62443 / 국가별 통신 규제
• 개인 RAG 태그:
--bu NetworksHealth & Medical Equipment (진단기기·디지털 헬스)
• Glossary (AGENTS.md에 붙여넣기): IEC 62304 · SaMD · ISO 14971 · 디지털의료제품법 · 진단 영상
• 개체 클러스터 강조: Compliance · Test/Quality 강조
• SW 스택(참고): 의료기기 SW · 규제 lifecycle
• 점검할 규제 패밀리: MDR·FDA·식약처·NMPA / IEC 62304·ISO 13485 / (AI 시) EU AI Act 임베디드
• 개인 RAG 태그:
--bu Health⚠ 의료 규제 도메인 — 규제 등급·코드 날조 절대 금지. RA(Regulatory Affairs)팀이 정본.
→ AGENTS.md의 <<BU>>·glossary 자리에 위 값을 붙여넣고, 규제 표면이 있으면 PART 10의 규제 점검 프롬프트를 쓰세요.
💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 사내 용어집 추출
내 BU=<<MX>>. 이 레포의 코드·주석·문서에서 자주 쓰이는 사내 용어/약어를 추출해 glossary 후보 표로 만들어줘. 각 용어에: 추정 의미 + 등장 위치(파일:라인) + 확신도(확실/추정). 추정인 것은 [확인필요]로 표시하고, 회사 공식 용어로 단정하지 마라.
PART 6 · 개인 RAG (하네스)
개인 RAG 만들기 — 내 경험을 Codex가 읽게
“더 좋은 모델”을 기다리지 마세요. 내 레포·문서를 Codex가 출처와 함께 회수하게 만들면, 추측 대신 사실로 답합니다. 두 경로 — 코드 없이(프롬프트) 또는 코드 색인.
경로 A (권장) · raw/에 넣고 “한 번에 ingest”
사내 문서(S0/S1)를 ~/my-dx-rag/raw/에 넣고, Codex에 아래 ingest 프롬프트 하나를 주면 — Codex가 원자화→문맥화→관계→색인을 내부에서 한 번에 수행하고 ~/my-dx-rag/knowledge/에 OKF 파일로 직접 씁니다. 4단계를 따로따로 칠 필요가 없습니다. 이게 llm-wiki의 ingest = 한 작업 원리이고, Codex가 “파일을 읽고 쓰는 에이전트”라 가능합니다(웹 ChatGPT는 불가). 새 문서가 생길 때마다, 또는 주 1회 이 프롬프트를 돌리는 게 ingest 루프입니다.
⬇ 길어 보여도 이 하나만 그대로 복사해 붙여넣으면 됩니다(외울 필요 없음).
💬 INGEST — 이 하나면 됩니다 (복붙)
너는 내 개인 지식 큐레이터다. 아래 작업을 끝까지 수행하고 결과를 파일로 써라. 대상: ~/my-dx-rag/raw/ 의 새 문서(또는 아래에 붙여넣은 문서). [한 번에 수행할 4가지] 1) 원자화 — "1개념=1파일"로 분해. 2) 문맥화 — 각 파일에 OKF 머리말: type(framework|case|decision|pattern|checklist|spec|note) · title · description · resource(원천 경로/URL, 모르면 비움) · tags · bu(MX|VD|DA|Networks|Health) · sensitivity(S0~S3; 미공개 스펙·내부API·BOM·시크릿=S2↑) · related 3) 관계 — related에 서로의 파일경로를 채워 연결(고아 0). 관계유형(requires/implemented_by/verified_by/supersedes/see_also) 본문에 명시. 4) 검색가능화 — knowledge/index.md(type/bu 목차) 갱신 + knowledge/log.md에 "## [날짜] ingest | N개 atom" 한 줄 추가. [규칙] 내부 API·수치·코드·등급을 지어내지 마라(원문에 없으면 "확인 필요"·사실/추정 구분). raw/는 읽기만, 결과는 knowledge/에만 쓴다. 기존 atom은 덮어쓰지 말고 보존·확장(supersede 시 사유). 끝나면 생성/수정한 파일 목록 + ## Limits & Assumptions 를 보고하라. [문서] (raw/ 경로 지정 또는 여기에 본문 붙여넣기)
💡 위 프롬프트가 내부에서 거치는 4단계(직접 칠 필요 없음 · 이해용):
| 단계 | 무엇 |
|---|---|
| ① 원자화 | 문서를 “1개념=1파일”로 쪼갬 |
| ② 문맥화 | 각 파일에 머리말(type·resource·tags + 내 BU·민감도) 부여 |
| ③ 관계 | related로 atom끼리 연결(고아 금지) |
| ④ 검색가능화 | index.md 갱신 + log.md 기록 |
단계별로 쪼개 검증하며 가고 싶다면 — 4분할 프롬프트 (선택 · 웹 ChatGPT처럼 파일 못 쓰는 환경용)
💬 ① 원자화 (복붙)
너는 내 개인 지식 큐레이터다. 아래 문서를 "1개념=1파일"로 쪼개라. - 각 atom = 재사용 가능한 단일 개념/사례/결정 1개. - 출력 표: | 제안 파일명(kebab-case) | type후보 | 한줄요지 | 원문 인용(핵심 3~6줄) | - 확실치 않으면 묻고, 내용을 지어내지 마라. [문서] (여기에 S0/S1 문서 본문 붙여넣기)
💬 ② 문맥화 — OKF 머리말 (복붙)
①에서 만든 각 atom을 아래 OKF 머리말이 붙은 "완성 파일"로 출력하라. --- type: <framework|case|decision|pattern|checklist|spec|note> title: <제목> description: <한 줄> resource: <원천 파일/URL — 모르면 비움> tags: [<키워드 3~6>] bu: <MX|VD|DA|Networks|Health> sensitivity: <S0|S1|S2|S3> # 미공개 스펙·내부API·BOM·시크릿이면 S2 이상 related: [] --- # <title> <본문: 원문 인용 기반 3~12줄. 사실/추정 구분. 내부 API·수치 모르면 "확인 필요", 발명 금지.>
💬 ③ 관계 연결 (복붙)
아래 atom 목록(파일명+한줄요지)을 보고 서로를 OKF 링크로 연결하라. - 각 atom의 related에 연결할 파일경로를 넣어라(절대경로 권장). 고아(연결 0) 금지. - 관계유형도 제시: requires / implemented_by / verified_by / supersedes / see_also. - 출력 표: | atom | related | 관계유형 | 왜 연결되나(1줄) | [atom 목록] (② 결과의 파일명 + 한줄요지 붙여넣기)
💬 ④ 검색가능화 — index.md·log.md (복붙)
이 번들의 OKF 예약 파일 2개를 생성하라. 1) index.md — type/bu별 목차. 각 항목 [title](파일경로) + 한줄요지. 상단에 번들 목적 2~3줄. 2) log.md — "type: log" 머리말 + "## [오늘날짜] ingest | 초기 N개 atom 생성" 한 줄. [atom 목록] (파일명 + type + bu + 한줄요지 붙여넣기)
유지(llm-wiki 로직): 새 문서가 생기면 ingest(추가·보존), 질문은 query(index 먼저), 주기적으로 lint(모순·고아·낡음 점검). 지어내지 말고 “유지”하게 합니다.
경로 B · 코드 색인 (외부 패키지 0 · 파이썬 표준 라이브러리만)
| macOS / Linux | Windows |
|---|---|
macOS / Linux python3 ~/my-dx-rag/bin/dx_mini_rag.py index --root ~/my-dx-rag/knowledge --bu MX python3 ~/my-dx-rag/bin/dx_mini_rag.py query "우리 모듈 로그 표준이 뭐지?" | Windows (PowerShell) python $HOME\my-dx-rag\bin\dx_mini_rag.py index --root $HOME\my-dx-rag\knowledge --bu MX python $HOME\my-dx-rag\bin\dx_mini_rag.py query "우리 모듈 로그 표준이 뭐지?" |
🔒 보안: 회수 결과는 기본 S1까지만 노출(민감 S2/S3 숨김). 사내 코드·미공개 스펙·시크릿은 외부 클라우드에 넣지 마세요. 민감 자료는 로컬에만.
그런데 왜 python 스크립트가 같이 있나요? — 프롬프트로 대체 못 하는 4가지가 있어서입니다.
① 결정적·재현 — 같은 입력엔 항상 같은 결과. 보안·규제 점검은 LLM의 변동성을 허용하면 안 됩니다.
② 오프라인·무토큰 — 인터넷·로그인·토큰 비용 없이, 망분리 환경에서도 수만 파일을 반복 처리.
③ 백그라운드·자동화 — pre-commit·cron·CI에 걸어 사람 없이 상시 돌립니다(프롬프트는 매번 사람이 쳐야 함).
④ 대량 색인 재사용 — BM25 색인은 한 번 만들어 두고 계속 회수. 매 질문마다 프롬프트로 다시 만들 수 없습니다.
👉 일상 작업 = 프롬프트, 반복·결정적·자동·대량 = python 보조. 둘 다 같은
① 결정적·재현 — 같은 입력엔 항상 같은 결과. 보안·규제 점검은 LLM의 변동성을 허용하면 안 됩니다.
② 오프라인·무토큰 — 인터넷·로그인·토큰 비용 없이, 망분리 환경에서도 수만 파일을 반복 처리.
③ 백그라운드·자동화 — pre-commit·cron·CI에 걸어 사람 없이 상시 돌립니다(프롬프트는 매번 사람이 쳐야 함).
④ 대량 색인 재사용 — BM25 색인은 한 번 만들어 두고 계속 회수. 매 질문마다 프롬프트로 다시 만들 수 없습니다.
👉 일상 작업 = 프롬프트, 반복·결정적·자동·대량 = python 보조. 둘 다 같은
~/my-dx-rag를 봅니다 — 그래서 골라 쓰면 됩니다.PART 7 · 검증
제대로 됐는지 확인 — 5분 체크리스트
설정이 “말로만”이 아니라 실제 동작하는지 확인합니다. 체크할수록 진행도가 올라갑니다. 0 / 5
① AGENTS.md가 읽혔다Codex에 “이 레포의 AGENTS.md 규칙을 한 줄로 요약해줘” → 내가 적은 Safety Quartet/BU가 나오면 OK.
② 모르면 멈춘다(기권)존재하지 않는 내부 함수로 “
DxFooBar() 써서 구현해줘” → “확인 필요/모름”이라 하면 OK. 그냥 지어내면 ② 규칙 강화.③ 개인 RAG가 회수된다Codex에 “내 개인 지식에서 우리 로그 표준을 출처와 함께 찾아줘”라고 했을 때 출처(파일:라인)가 함께 나오면 OK(프롬프트만으로). 스크립트로 확인하려면
dx_mini_rag.py query "...".④ 샌드박스·승인이 걸려 있다Codex가 파일 밖 쓰기/네트워크를 시도할 때 승인을 묻는지 확인.
config.toml의 approval/sandbox 반영 여부.⑤ 규제 표면이 감지된다Codex에 PART 10의 규제 프롬프트를 줬을 때 개인정보·RF·의료 등 표면이 나오면 OK(프롬프트만으로). 스크립트로 확인하려면
dx_compliance_check.py --root . --markets EU,US,KR,CN.💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 규칙 자가점검
이 레포의 AGENTS.md 규칙을 한 줄씩 번호로 요약하고, 각 규칙에 대해 "지금 네가 그 규칙을 지키는지"를 예/아니오 + 근거로 자가 점검해줘. 그리고 존재하지 않는 함수 DxNonExistentFooBar() 로 구현하라고 하면 어떻게 반응할지 1줄로 답하라(정답: 확인 필요/거절).
PART 8 · 이렇게 쓴다
일상 사용 시나리오 — 프롬프트만 던지면 “알아서”
여기가 핵심입니다. 설정이 끝나면 이제부터 python을 칠 일이 거의 없습니다. 평소처럼 자연어로 일을 시키면 — Codex가 ① AGENTS.md 규칙을 읽어 행동을 맞추고 → ② 개인 RAG에서 출처를 검색해 근거를 가져오고 → ③ build/test로 자가검증한 뒤 → 그 근거로 “알아서 잘, 딱, 깔끔하게” 답합니다. python 스크립트는 이 자동 흐름의 보조(오프라인·결정적 점검·팀 자동화)일 뿐입니다.
내부에서 매번 일어나는 일 (당신이 따로 시키지 않아도)
자연어 요청 → ① AGENTS.md 자동 적용(모르면 기권 · 보안 · HITL) → ② 개인 RAG 자동 회수(파일:라인 출처) → ③ build/test 자가검증 → ④ 근거 있는 결과 (추측은 [확인필요]로 분리)
자연어 요청 → ① AGENTS.md 자동 적용(모르면 기권 · 보안 · HITL) → ② 개인 RAG 자동 회수(파일:라인 출처) → ③ build/test 자가검증 → ④ 근거 있는 결과 (추측은 [확인필요]로 분리)
🚀 첫 10분 — “WOW를 몸으로” 느끼는 골든 태스크 3개 (초보 추천 순서)
① 멀티파일+자가검증 (W2·W3·W7): “이 함수 시그니처를 바꾸고 호출처를 전부 고친 뒤, 테스트를 돌려 통과를 확인하고 변경 요약을 보여줘.”
② 그라운딩 (W5): “내 개인 지식(RAG)에서 우리 모듈의 ___ 표준을 출처(파일:라인)와 함께 찾아 적용해줘.”
③ 장시간 (W6): “이 디렉터리의 컴파일 경고를 백그라운드로 정리하고, 끝나면 변경 목록과 남은 위험만 요약해줘.”
— 셋 다 웹 챗봇으로는 불가(파일을 읽고·고치고·돌려야 하므로). 10분이면 차이를 “느낍니다.”
① 멀티파일+자가검증 (W2·W3·W7): “이 함수 시그니처를 바꾸고 호출처를 전부 고친 뒤, 테스트를 돌려 통과를 확인하고 변경 요약을 보여줘.”
② 그라운딩 (W5): “내 개인 지식(RAG)에서 우리 모듈의 ___ 표준을 출처(파일:라인)와 함께 찾아 적용해줘.”
③ 장시간 (W6): “이 디렉터리의 컴파일 경고를 백그라운드로 정리하고, 끝나면 변경 목록과 남은 위험만 요약해줘.”
— 셋 다 웹 챗봇으로는 불가(파일을 읽고·고치고·돌려야 하므로). 10분이면 차이를 “느낍니다.”
시나리오 1 · 기능에 “우리 표준대로” 로그 추가
💬 그냥 이렇게 시키세요 (복붙)
이 함수에 우리 모듈 표준 로깅을 추가해줘. 표준이 기억나지 않으면 지어내지 말고 개인 지식에서 찾아 출처와 함께 적용하고, 못 찾으면 "확인 필요"로 멈춰라.
⚙️ 내부 동작: AGENTS.md “내부 API 발명 금지·기권” 규칙 작동 → 개인 RAG가
knowledge/에서 실제 로깅 표준을 파일:라인 출처로 회수 → 표준대로 작성. 없으면 가짜 DxLogger.emit()를 만들지 않고 멈춤.시나리오 2 · 크래시/로그 원인 분석
💬 (복붙)
이 크래시 로그를 분석해서 원인 가설을 근거와 함께 3개로 정리해줘. 심볼이 없어 확신할 수 없는 프레임은 [확인필요]로 표시하고, 재현용 테스트 방법도 제안해줘. 원인을 단정하지 마라.
⚙️ 내부 동작: RAG가 과거 유사 이슈 atom을 회수 → 추측과 사실을 분리(가설 ≠ 단정) → test 재현을 제안(검증은 사람). “공식처럼 보이는” 원인 날조를 차단.
시나리오 3 · PR을 “우리 코딩 표준”으로 리뷰
💬 (복붙)
이 diff를 우리 팀 코딩 표준으로 리뷰해줘. 표준에 실제로 있는 규칙만 인용하고(없는 규칙 만들지 마라), 위반은 인라인 코멘트로. 머지 판정은 하지 마라 — 나에게 남겨라.
⚙️ 내부 동작: RAG가 사내 코딩표준 atom을 근거로 사용 → 표준에 없는 규칙은 인용하지 않음 → HITL: 자동 머지 금지(판정은 사람).
시나리오 4 · 낯선 모듈 온보딩 + 변경 영향
💬 (복붙)
이 모듈이 뭘 하는지 요약하고, 내가 이 함수를 바꾸면 영향받는 호출부·테스트를 나열해줘. 동적 호출/리플렉션처럼 정적으로 확신할 수 없는 연결은 [확인필요]로 따로 표시해라.
⚙️ 내부 동작: Codex가 레포 전체를 읽어 콜그래프 구성(웹 ChatGPT는 불가) → 확신 가능한 정적 경로와 [확인필요] 경로를 분리.
시나리오 5 · 규제 표면 자가점검 (python 없이)
💬 (복붙)
이 변경이 건드리는 규제 표면(개인정보·무선RF·배터리·의료·AI·접근성·암호 등)을 나열하고, 출시 시장(EU/US/KR/CN)별로 점검할 규제 "패밀리"와 내가 법무/RA에 물어야 할 질문 3개를 만들어줘. 규제 조문 번호·시행일은 지어내지 말고 "1차 출처 확인 필요"로 표시해라.
⚙️ 내부 동작: AGENTS.md “규제 조문 발명 금지” 작동 → 표면만 감지해 법무/RA로 라우팅. (PART 10 참조 — 같은 일을 스크립트로도 할 수 있지만 기본은 이 프롬프트.)
PART 9 · 향후 커스텀
내 환경에 맞게 키우기
| 하고 싶은 것 | 방법 |
|---|---|
| 모듈별 다른 규칙 | 큰 레포는 services/app/AGENTS.md처럼 하위 폴더에 AGENTS.md 추가(가까운 파일 우선) |
| 사내 도구 연결 | config.toml에 MCP 서버 추가(회사 허용목록 내) — 사내 위키·이슈·빌드 도구 |
| 지식 자동 유지 | 주 1회 ingest/lint를 습관으로(또는 pre-commit). 지식은 복리로 쌓임 |
| 임베디드/펌웨어 | 안전 코드는 AI 샌드박스 브랜치 + 정적분석(MISRA) 게이트, 온디바이스 테스트는 사람 |
| 효과 측정 (팀 확장 시) | SPACE 3+축 · DORA 4지표로(LOC·커밋수 같은 허영지표 금지). ⚠ PR↑인데 안정성↓ = 가짜 성공(DORA 2025) — “AI는 팀을 고치지 않고 증폭한다.” (개인 온보딩 단계에선 몰라도 됨) |
💬 이 섹션용 Agentic 프롬프트 (복붙) · 모듈별 AGENTS.md 제안
이 레포 구조를 훑고, 서로 다른 규칙이 필요한 하위 폴더(예: 펌웨어 vs 앱 vs 테스트)를 찾아 모듈별 AGENTS.md가 필요한 곳을 제안하라. 각 폴더에 둘 핵심 규칙 1~2줄 초안을 주고, 루트 AGENTS.md와 충돌하지 않게 "가까운 파일 우선"을 지켜라.
더 깊이 — Agentic PM(AX) 시리즈
이 가이드의 뿌리가 되는 글들입니다(공개 블로그).
- 나만의 RAG 만드는 법 — 온톨로지맵 · 개인 지식을 에이전트가 읽게 만드는 원리(K-1)
- AI가 읽는 지식 표준 — Open Knowledge Format · 지식 저장 형식(K-7)
- Agentic PM 시리즈 — 전체 진입 가이드
PART 10 · 규제 안전
국가별 규제 — python이 아니라 Codex에게 시킨다
DX는 전 세계에 디바이스를 팝니다. 같은 코드가 시장마다 다른 규제를 만납니다. 기본은 스크립트가 아니라 Codex 프롬프트입니다 — 아래 한 줄을 주면 Codex가 AGENTS.md “규제 조문 발명 금지” 규칙에 따라 규제 표면만 감지해 법무/RA에 올릴 질문을 만들어 줍니다. (조문·시행일은 사람이 1차 출처로 확정.)
💬 기본 — Codex에게 이렇게 (복붙)
이 레포(또는 이 변경)가 건드리는 규제 표면을 나열하라: 개인정보·무선RF·배터리·의료·AI/자동결정·접근성·암호/보안·유해물질·결제 중 해당되는 것. 각 표면에 대해 (a) 출시 시장(EU/US/KR/CN)별 점검할 규제 "패밀리"와 (b) 내가 법무/RA에 물어야 할 질문 3개를 만들어라. 규제 조문 번호·등급·시행일은 지어내지 말고 "1차 출처 확인 필요"로 표시하라.
⚙️ 내부 동작: AGENTS.md가 “조문 발명 금지·법무 HITL”을 강제 → Codex는 코드를 읽어 표면만 판별하고 질문으로 변환합니다. 가짜 규정 ID(예: 존재하지 않는 ISO 번호)를 만들지 않습니다.
오프라인·결정적 점검 / CI 자동화가 필요하면 — 보조 스크립트 (선택)
팀 표준으로 매 커밋 자동 점검하거나 인터넷 없는 환경에서 결정적으로 돌릴 때만. 키워드 기반 표면 라우팅(판정 아님).
| macOS / Linux | Windows |
|---|---|
macOS/Linux python3 ~/my-dx-rag/bin/dx_compliance_check.py --root ~/work/<repo> --markets EU,US,KR,CN | Windows python $HOME\my-dx-rag\bin\dx_compliance_check.py --root C:\work\<repo> --markets EU,US,KR,CN |
지금 직결되는 시행: 🇰🇷 한국 AI 기본법 시행 중(생성형 합성물 라벨링) · 🇨🇳 데이터 역외이전 인증·CSL 개정 · 🇺🇸 FDA QMSR · 🇪🇺 CRA/AI Act 2027 — 정확한 조문·시행일은 1차 출처와 법무 확인(본 도구는 “점검 대상” 라우팅만).
PART 11 · 부서 WOW
직군별 WOW 프롬프트 — SW만이 아니다 (HW·기구·소재·품질·데이터·플랫폼·인증·구매)
Codex는 코드만 돕는 게 아닙니다. 스크립트·데이터 분석·골격 생성으로 HW·기구·소재·품질·데이터·플랫폼·인증·구매 직군의 반복 작업을 자동화합니다. 올해 삼성 워크숍에 참여한 직군을 교차점검해 카드를 보강했습니다 — 각 부서(MX/VD/DA/Networks/Health)에 이 직군들이 섞여 있으니 본인 카드를 골라 쓰세요. 모든 프롬프트는 “붙여넣은 데이터/스펙만 근거로 — 부품번호·물성·레지스터값·CAS·공차를 지어내지 마라”는 그라운딩이 내장돼 있습니다.
🚀 이게 왜 “웹 ChatGPT로는 안 되는” WOW인가 — Codex는 당신의 실제 파일을 직접 읽고 → 스크립트를 실행하고 → 결과 파일을 써냅니다. 웹 챗봇은 붙여넣은 텍스트로 “말”만 할 뿐, 당신의 디스크를 읽지도 코드를 돌리지도 못합니다.
| # | Codex(에이전트)만 되는 것 | 웹 챗봇은 |
|---|---|---|
| W1 | 레포 전체·가까운 파일을 스스로 읽음 | 붙여넣은 1~2개만 |
| W2 | 여러 파일 일괄 편집(심볼 30곳 리네임) | 한 조각씩 수작업 |
| W3 | build/test/lint 돌리고 결과 보고 스스로 고침 | 컴파일 못 함·통과 추측 |
| W4 | 스크립트·셸 실행(데이터·CAD·로그 처리) | “방법”만 설명 |
| W5 | MCP로 사내 RAG·이슈·스펙 직접 호출 | 사내 연결 없음 |
| W6 | 백그라운드 장시간 작업(수백~1,000+ 단계) | 한 턴, 사람이 붙어야 |
| W7 | 파일 쓰고 PR까지 생성 | 텍스트만, 배선은 사람 |
Source: OpenAI Codex(장기 실행 · 1,000+ 연속 도구 호출 시연) · agents.md 표준 (2026)
🔧 HW 엔지니어에게: 공개 실험에서 에이전트형 코딩 도구가 AHB-Lite DMA 컨트롤러의 SystemVerilog RTL + UVM 검증환경 15+ 파일을 한 세션에 생성 — “주니어 2~3주 분량”이라는 평가가 나왔습니다(하드웨어 실측·검증환경은 사람 검토 필요). EDA 파형 디버깅·온타깃 펌웨어 빌드/플래시 보조 도구도 등장 중. (외부 실험 사례 · 사내 적용 전 검증 필요)
💬 모든 WOW 프롬프트 앞에 붙이는 — 그라운딩 계약 (복붙)
너는 스크립팅·분석 보조이지 도메인 권위자가 아니다. - 내가 붙여넣는 파일/스펙(데이터시트·CSV·규제목록·도면 치수·코딩표준)의 값만 사용하라. - 부품번호·레지스터 주소·데이터시트 값·소재 물성·CAS 번호·공차·관리한계·API 이름을 기억으로 지어내지 마라. 출처에 없으면 [확인필요 — 출처 확인]. - 출력하는 모든 값 옆에 그 값이 나온 출처 행/라인을 표기하라. - 마지막에 ## Limits & Assumptions 로 확인 못 한 것을 나열하라.
📎 아래 카드의 <경로>·(붙여넣기)는 실제 파일 경로/내용으로 바꿔서 쓰세요.
A. AI-SDLC / 소프트웨어
💬 요구사항 ↔ 테스트 추적 매트릭스 (복붙)
이 레포의 요구사항 문서와 테스트 디렉터리를 읽고 REQ-ID ↔ 테스트케이스 ↔ 설계요소 추적 매트릭스를 표(CSV/HTML)로 생성하라. 실제로 존재하는 ID/@requirement 태그로만 매칭(ID 날조 금지). 고아 요구사항(테스트 0)·미검증 요구사항을 ⚠로 표시. [입력] 요구사항 파일: <경로> / 테스트 폴더: <경로>
💬 스펙 → 테스트 골격 (복붙)
아래 인터페이스/스펙을 읽고 parametrized 테스트 스텁(pytest/GoogleTest/JUnit)을 생성하라. 시그니처는 코드베이스에서 실제로 읽어 채우고, 기대값은 # TODO:확인 으로 남겨라(통과하는 가짜 단언 금지). 경계값·동치분할 케이스를 TODO로 나열. [스펙] (붙여넣기)
한계: 동시성·타이밍 버그는 “가설”까지(실행 검증은 사람) · 동적 디스패치/리플렉션 콜그래프는 후보로 표기.
B. HW / 전자 / 펌웨어
💬 데이터시트 레지스터맵 → 드라이버 골격 (복붙) · 값 날조 위험 최고
아래 "레지스터 표"(주소·비트필드·리셋값)만 근거로 C 헤더(#define/비트필드 구조체)+ read/write/init 드라이버 골격을 생성하라. 각 #define 옆에 출처 표의 행을 함께 출력해 사람이 대조하게 하라. 표에 없는 주소·비트·리셋값은 // TODO verify datasheet p.__ 로만. 절대 지어내지 마라. [레지스터 표] (데이터시트 표 붙여넣기)
💬 오실로스코프/계측 CSV 분석 (복붙)
이 CSV를 numpy/pandas로 파싱해 rise/fall time·overshoot·jitter·duty·ripple을 계산하고 차트를 그려라. pass/fail 한계는 내가 준 limits 표에서만 가져와라(한계 날조 금지). 위반 행 ⚠. 숫자 없는 "괜찮음" 금지. [CSV] <경로> [limits 표] (붙여넣기)
한계: 실리콘 실측·프로빙 불가(캡처한 데이터만 처리) · 잘못된 데이터시트 값이 들어가면 잘못된 드라이버가 나옴.
C. 기구 / Mechanical
💬 공차 누적(Tolerance Stack-up) 몬테카를로 (복붙)
내가 주는 치수 체인(공칭값+공차+분포)으로 Python 시뮬레이션을 작성하라. worst-case · RSS · 몬테카를로(예 2만회) 결과 + 히스토그램 + Cpk 출력. 치수·공차를 지어내지 마라(내 도면에서 온 값만). 가정한 분포는 명시. [치수 체인] (예: A=10.0 ±0.05 정규 / B=4.0 ±0.02 균등 ...)
💬 파라메트릭 형상 — CadQuery (복붙)
아래 파라미터로 부품/지그 패밀리를 CadQuery(파이썬, STEP/STL 내보내기) 스크립트로 생성하라. 파라미터 스윕으로 변형 N개. 결과 STEP는 내가 CAD 뷰어로 검증한다. 도면 스펙을 못 보므로 "스펙과 일치"라 단정하지 마라. [파라미터] (예: 길이/폭/두께/홀지름/피치 ...)
한계: CAD GUI 조작·메시·FEA 풀이는 불가(입력 스크립트 생성 + 솔버 결과 후처리) · 공차/소재의 물리적 타당성 판단은 사람.
D. Material / 소재
💬 소재 선정 — 성능지수 + Ashby 차트 (복붙)
내가 주는 물성 표만 근거로 성능지수(예 비강성 E/ρ)를 계산해 후보를 랭킹하고 Ashby형 차트를 그려라. 물성값(E·ρ·항복강도)을 기억으로 채우지 마라 — 내 표/DB에서만. 표에 없으면 [확인필요]. [물성 표] (소재명·E·ρ·항복강도 ... 붙여넣기)
💬 RoHS/REACH 물질 교차점검 (복붙)
내가 주는 "현행 규제 물질 목록"(예 REACH SVHC)과 BOM의 물질/CAS를 대조해 0.1% w/w 초과(Article 33) 후보를 표시하라. CAS는 정확 일치로만 매칭. 임계값·"적합" 판정을 지어내지 마라. 목록은 6개월마다 바뀌니 내가 붙여넣은 현행 목록만 사용. 미확인은 [확인필요]. [규제 물질 목록] (붙여넣기) [BOM/물질선언] (붙여넣기)
한계: 소재 물성·규제 물질의 신뢰할 내부 DB가 없음(반드시 제공/RAG) · REACH SVHC는 6개월마다 갱신(2025-01-21 기준 247종) — 현행 목록을 붙여넣을 것 · 스펙트럼/상(phase) 식별은 전문가.
E. 제조 / 품질 (횡단)
💬 SPC 관리도 + Nelson 규칙 (복붙)
이 생산 라인 CSV로 X-bar/R · I-MR · p-chart를 생성하고 Nelson 8규칙(또는 Western Electric)으로 이상점을 표시하라. 관리한계는 데이터에서 계산(내가 지정하지 않음). 규격한계 ≠ 관리한계 구분. 어떤 규칙이 왜 걸렸는지 함께 출력. [라인 데이터 CSV] <경로>
💬 FMEA 초안 보조 (복붙)
이 공정/기능 설명으로 FMEA 골격(고장모드/영향/원인/현재관리 열)을 초안하라. S/O/D 점수와 RPN은 비워 둬라(SME가 채움). "완성된 FMEA"라 하지 마라 — "검토용 초안" 표기. [공정/기능 설명] (붙여넣기)
한계: 라인 데이터 신뢰성(센서 드리프트·오라벨)은 검증 불가(GIGO) · FMEA 심각도/리스크 점수는 도메인 판단 — 초안만.
F. 데이터 / AI·ML 엔지니어 (Galaxy AI·Vision AI)
💬 모델 출력 회귀 + 평가 하니스 (복붙)
내가 주는 평가셋(CSV/JSONL)으로 두 모델/버전의 출력을 비교하는 평가 스크립트를 작성·실행하라. 정확도·지연·토큰/메모리·실패케이스를 표로, 회귀(이전보다 나빠진 항목)를 ⚠로. 지표 정의는 내가 준 것만 쓰고, 없는 정답/라벨을 지어내지 마라. [평가셋] <경로> [비교 대상] 모델A vs 모델B
💬 온디바이스↔클라우드 출력 패리티 점검 (복붙)
같은 입력셋에 대해 온디바이스 추론 로그와 클라우드 추론 로그(둘 다 내가 제공)를 정렬·비교해 출력이 갈리는 케이스를 찾아 표로 정리하라. 원인은 [가설]로만 적고 단정하지 마라. [온디바이스 로그] <경로> [클라우드 로그] <경로>
한계: 모델 품질의 “정답”은 사람이 정의한 평가셋에서만 · 학습데이터·가중치 접근 없이 추론 결과만 분석 · 개인정보 포함 데이터는 로컬에서만.
G. 플랫폼 / 시스템 아키텍트 (One UI·Tizen·SmartThings)
💬 API/ABI 호환성 diff (복붙)
이 인터페이스(헤더/IDL/공개 API)의 두 버전을 비교해 호환성 깨짐(시그니처 변경·삭제·의미 변화)을 표로 나열하고, 영향받는 모듈을 레포에서 찾아 매핑하라. 정적으로 확신 못 하는 건 [확인필요]. [v1] <경로> [v2] <경로>
💬 의존성 그래프 + 순환 탐지 (복붙)
이 레포의 모듈 의존성 그래프를 빌드파일·import 기준으로 만들어 순환 의존·과결합 지점을 표시하라. 동적 로딩/플러그인처럼 정적 분석에 안 보이는 연결은 [확인필요]로 따로 표기.
한계: 런타임 구성·동적 디스패치는 정적 그래프에 안 잡힘(후보로 표기) · 아키텍처 “좋다/나쁘다” 판단은 사람.
H. 품질 · 신뢰성 · 인증 엔지니어
💬 필드 불량(PPM)·반품 데이터 Pareto + 드릴다운 (복붙)
이 필드 불량/반품 로그(CSV)를 불량모드·모델·라인·차수별로 집계해 Pareto와 상위 3 모드를 표로. 범주는 데이터의 실제 분류만 쓰고, 없는 코드/원인을 지어내지 마라. [데이터] <경로>
💬 4M 변경 추적성 매트릭스 + 인증 게이트 (복붙)
내가 주는 변경 이력과 인증 요구(둘 다 제공)로 4M(Man/Machine/Material/Method) 변경 ↔ 영향 부품 ↔ 재인증 트리거 추적 매트릭스를 만들어라. 인증 조문·등급은 지어내지 말고 "RA 확인 필요"로 표시. [변경 이력] <경로> [인증 요구 목록] <경로>
한계: 인증 적용·합격 판정은 RA/품질팀(사람) · 데이터 신뢰성은 검증 불가(GIGO) · 규제 조문은 1차 출처.
I. 구매 / 공급망 PM (DX BU 공급)
💬 양산 역산 일정(D-day) 생성 (복붙)
내가 주는 BOM과 부품별 리드타임·인증(Qual) 소요(제공 데이터)로 출시 D-day 역산 일정을 만들어라. 임계경로·HITL 승인 게이트(NDA·품질 sign-off)·리스크 트리거 3개를 표로. 리드타임/일정 수치를 지어내지 마라(내 데이터만). [BOM·리드타임] <경로> [출시일] <날짜>
💬 이중소싱·TCO 비교 + EOL 리스크 스캔 (복붙)
내가 주는 공급사/단가/물량 데이터로 단일 vs 이중소싱 TCO를 계산해 표로 비교하고, EOL(단종) 임박 부품을 표시하라. 단가·물량을 지어내지 마라(내 데이터만). 가정은 명시. [공급사·단가·물량] <경로> [부품 수명상태] <경로>
한계: 협상·발주 결정은 사람(HITL) · 공급사 비공개 단가는 외부 클라우드 금지(로컬만) · 데이터 없으면 [확인필요].
📚 검증된 도구·사실(리서치 근거): CadQuery(OCCT 파라메트릭 CAD) · tree-sitter(콜그래프) · tol-stack(몬테카를로 공차) · cppcheck/clang-tidy-misra(MISRA 부분) · pyspc/statprocon(SPC) · REACH SVHC 247종(2025-01-21·6개월 갱신·Article 33 0.1% w/w). 모든 값은 “출처에 있는 것만”.
맺음말
삼성 DX 후배들에게
저는 지난 14년을 삼성전자와 함께 걸어왔습니다. 수많은 부문의 엔지니어·PM 여러분과 회의실에서, 워크숍에서, 밤샘 일정 앞에서 같은 고민을 나눴습니다. 그 시간 동안 제가 배운 한 가지는 — 삼성 DX의 진짜 힘은 도구가 아니라, 그 도구를 자기 일에 맞게 길들이는 엔지니어, 그 로열티와 열정, 그리고 노력의 결실에서 나온다는 것입니다.
Codex는 강력하지만, 그냥 켜면 “똑똑한 추측 기계”입니다. 거기에 여러분의 도메인·여러분의 코드·여러분의 판단을 그라운딩하는 순간, 그것은 비로소 여러분의 엔지니어링을 증폭하는 동료가 됩니다. 이 가이드가 그 첫 단추가 되길 바랍니다.
여러분이 만드는 화면·기기·네트워크는 전 세계 수억 명의 일상에 닿습니다. 그 무게를 지는 사람으로서 — 추측이 아니라 근거로 일하고, 모방이 아니라 표준을 세우며, Global TOP 엔지니어링 리더의 위상을 당당히 누리시기를 진심으로 응원합니다.
김태영 코치 드림
peterkim@projectresearch.co.kr
🧭 길잡이·수렴 (전체 진입)
🧱 개념·프레임워크 (Lv2–3)
🔄 역할·역량 전환 (Lv1–2)
🧠 사고 체계 (Lv2–3)
- 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-4 Karpathy: AI의 사고 체계를 PM에 어떻게 적용할까?
- 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
👤 AI 인물·리더 (Lv1)
- P-0 7인의 사고 체계 종합 프레임워크
- P-1 Karpathy: 제약 설계 + 닫힌 루프
- 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
📈 AX 전략·조직 전환 (Lv4)
🏢 현장 검증·사례 (Lv1–4)
- 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 NEW
- S-5 코드 한 줄 없이 손익관리팀이 만든 에이전트 — 신한EZ손해보험 NEW
- S-6 “어디까지 입력해도 되나요?” — 삼성 구매 현장의 Agentic 각성 NEW
- S-7 지금 Agentic으로 전환해야 하는 이유 — 삼성·LG·KT·Clean&Science 300여 분의 증명 NEW
🛠 실전 도구·실측 (Lv3)
- G-1 삼성전자 GAUSS PM Agent: 효과적 설계로 주니어 PM 지원하기
- G-2 주니어 PM 위한 AI 하네스 구축 가이드
- G-3 대기업 직장인을 위한 AI Agent & Skill 추천 가이드 2026
- G-4 삼성 DX 엔지니어를 위한 Codex 온보딩 — 하네스 & 개인 RAG
- A-1 AI 코딩 에이전트 시대, 거버넌스 없이 괜찮을까?
- A-2 AI가 코딩하고, AI가 관리한 1주일의 기록
- A-3 AI-SDLC 도입, 그 첫 실험의 소회
- A-4 AI 멀티 에이전트 개발 효과성 분석
- 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
- CC-3 Opus xhigh 솔로 vs ultracode 멀티에이전트 — 작업유형별 A/B 실측
- 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