인간의 판단은 소프트웨어 공장을 떠나지 않고 위치를 바꿈

소프트웨어 공장이 코드 생성을 자동화해도 제품 의도·시스템 설계·품질 기준·최종 배포에는 인간의 판단과 책임이 필요함 Claude Code나 Codex만으로 충분할 수 있지만, 작업을 이벤트 기반 큐로 반복 처리하고 에이전트 사이에 상태·맥락·증거를 안정적으로 넘겨야 할 때 공장이 유용함 테스트가 모두 통과해도 에이전트가 테스트 자체를 바꾸거나 의도와 다르게 구현할 수 있어, 타입 검사·테스트·보안 검사·인간 검토를 위험도에 맞춰 배치해야 함 병렬 에이전트 수와 달리 인간의 인지 대역폭은 늘어나지 않으며, 생성된 코드와 결정 이유를 따라가지 못하면 이해 부채와 검토 병목이 커짐 좋은 공장은 사람을 제거하지 않고 의도·맥락·취향·위험·장기 소유권이 중요한 지점에 배치하며, 신뢰 변화에 따라 제약과 자율성 수준을 조정함 소프트웨어 공장이 필요한 시점 소프트웨어 공장은 소프트웨어 작업을 둘러싼 반복 가능한 실행 루프임 일반적인 Claude Code나 Codex, 여러 세션, 검증과 제약을 포함한 명세만으로도 상당한 작업을 처리할 수 있음 GitHub 이슈 여러 개에 구현 기준과 인간 개입 조건을 붙여 처리할 수도 있지만, 시스템이 반복적이고 이벤트 기반으로 동작해야 할 때 공장이 유용해짐 작은 공장 루프는 다음 절차로 구성할 수 있음 GitHub 이슈와 저장소 지침을 먼저 읽음 명시된 인수 조건만 구현하고 인증·결제·마이그레이션·기존 테스트 단언은 수정하지 않음 브랜치에서 검토 가능한 크기의 변경을 만듦 lint, test, build를 실행하며 필수 검사를 실행할 수 없으면 중단하고 이유를 남김 실행한 검사, 남은 위험, 인간이 결정할 사항을 담은 초안 PR을 만들되 병합하지 않음 목표와 검사를 바탕으로 루프를 계속 진행하고, 특정 레이블이 붙은 GitHub 이슈를 폴링하거나 매일 열린 PR을 검토할 수 있음 브랜치 보호는 병합 경계를 강제하고, 인간은 준비 상태 판단·검토·최종 병합을 담당할 수 있음 이벤트 기반 작업 큐와 상태 관리 Slack 트리거, GitHub 이슈, Linear 또는 백로그에서 들어온 작업을 격리된 클라우드 환경에서 분류·구현·테스트하고 명시적인 인간 감독까지 연결해야 할 때 공장을 추가할 수 있음 일부 공장은 프로덕션을 감시하는 에이전트가 이슈를 등록하고, 해당 이슈를 다시 분류하는 단계까지 루프에 포함함 공장이 특히 유용한 문제는 다음과 같음 서로 다른 실행의 동작을 일관되게 유지함 에...