3줄 요약

• 모델보다 시스템(하네스)이 성패를 결정함: AI의 성능은 GPT나 클로드 같은 모델 자체보다, 이를 둘러싼 프롬프트, 도구, 샌드박스, 피드백 루프 등 '하네스'라 불리는 작업 환경 설계에 의해 좌우됨
• 실수를 규칙으로 굳히는 '래칫(Ratchet)' 원칙: AI의 실수를 단순 사고로 치부하지 않고 규칙 문서(AGENTS.md 같은거)나 훅에 즉각 반영하여, 시간이 흐를수록 시스템이 더 견고해지도록 관리해야함
• 모델 탓이 아닌 설정(Skill)의 문제: AI가 일을 못 하는 것은 모델의 지능 부족보다 하네스 설계의 부실함 때문인 경우가 많으며, 원하는 결과물에서 역순으로 필요한 부품과 제약 조건을 설계하는 공학적 접근이 필수적임