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50~100페이지 공고 PDF를 LLM에 던져 등록 폼을 자동으로 채웠다. 핵심은 추출이 아니라, 모델이 뱉은 JSON을 검증 없이 DB에 넣지 않는 설계였다. responseSchema 강제·타입 화이트리스트·confidence 등급.

AI 에이전트로 개발하려면 규칙·스킬·검증 훅을 두른 하네스가 필요하다. 5개월에 걸쳐 쌓인 하네스를 점검하니, 좋은 의도의 정리 한 번이 자동 검증 훅을 두 달째 죽여놓고 있었다.

AI로 개발하면 세션이 끝날 때마다 무엇을 했고 왜 그렇게 정했는지가 휘발된다. 이력서·회고의 1차 자료가 매번 사라진다. 자동 기록을 붙이며 배운 건, 트리거는 훅이고 내용 생성은 LLM이라는 분리였다.

AI로 빠르게 짜면 '동작한다'는 코드에 타입 오류·N+1·인가 누락이 섞여 들어온다. 사람이 매번 정독하지 않고도 막으려면, AI 출력을 검증 전 초안으로 다루고 검증을 시스템화해야 한다.