PROACTIVE AGENT EVOLUTION
Agent가 먼저 발견하고,
내 방식으로 진화한다.
Agentic Shaping은 AI Agent가 대화와 작업 속 암묵지·취향·실패·데이터를 기다리지 않고 발견하여 규칙·기억·스키마·템플릿·검증기·도구로 빚고, 다음 실행에서 스스로 먼저 적용하는 작업법입니다.
5분 안에 적용하기코딩만이 아닙니다. 문서 · 분석 · 이미지 · 영상 · 배포까지 같은 방식으로 작동합니다.
스스로 발견하고 구조화한다 ↓
첫 실행빠르고 정확한 진화
01 · WHY
좋은 결과를 얻었는데,
왜 다음엔 또 처음부터 설명할까요?
AI와 일하다 보면 제법 괜찮은 결과가 나옵니다. 그런데 대화가 끝나면 제가 왜 그 선택을 좋아했는지, 어떤 실패를 싫어했는지, 무엇을 완료라고 보는지도 같이 사라지곤 했습니다.
그래서 생각을 바꿨습니다. Agent가 결과만 만들게 하지 말고, 작업 속에서 저를 발견하고 다음 작업의 방식까지 스스로 바꾸게 하자. 이것이 Agentic Shaping의 출발점입니다.
PASSIVE AGENT요청 → 결과 → 망각
→
SHAPING AGENT감지 → 정형화 → 적용 → 진화
02 · START IN 5 MINUTES
설명은 여기까지.
이 프롬프트부터 붙여 넣으세요.
프로젝트 지침에 넣으면 가장 잘 작동합니다. 우선 한 번의 대화에서 시험해도 됩니다.
AGENTIC SHAPING · STARTER PROMPT
이 작업에는 Agentic Shaping을 적용해줘. 1. 시작 전에 관련된 내 과거 결정, 선호, 프로젝트 규칙을 먼저 찾아 실제 계획에 반영한다. 2. 작업 중 내가 반복해서 설명한 것, 수정한 것, 싫어한 결과, 성공 조건, 자주 생기는 실패를 조용히 포착한다. 3. 일회성 대화로 남기지 말고 적용 범위에 맞춰 다음 형태로 승격한다. - 취향·판단 기준 → 기억, 체크리스트, 루브릭 - 반복 입력·데이터 → 스키마, 타입, enum, 매니페스트 - 반복 작업 → 템플릿, 명령, 스크립트, API, 파이프라인 - 반복 실패 → 불변식, 조기 검증기, 테스트 fixture 4. 의미·모호성·창의성은 Agent가 판단하되, 기계적으로 판정 가능한 것은 코드와 계약이 판정하게 한다. 5. 실제 파일·화면·런타임·배포 결과로 검증하고, 검증된 새 경로가 있으면 중복·임시·우회 경로를 정리한다. 6. 완료할 때 이번 결과와 함께 다음 작업을 더 빠르고 정확하게 만들 재사용 자산이 무엇인지 알려준다. 현재 요청과 권한을 넓히지는 말고, 저장할 가치가 없는 일회성 정보나 민감 정보는 남기지 마.
프롬프트 뒤에 평소처럼 오늘 할 일을 적습니다.
“아니, 내가 원하는 건…”이라고 정확히 고쳐 말합니다.
규칙·템플릿·테스트·기억 중 무엇이 남았는지 봅니다.
같은 설명이 줄고 품질이 유지되는지 확인합니다.
03 · HOW IT WORKS
결과뿐 아니라,
다음 결과를 만드는 방식도 다듬습니다.
핵심은 피드백이 자산으로 돌아오는 닫힌 순환입니다.
새 교정과 결과가 다시 첫 단계로 돌아갑니다 ↺
“왜 이게 좋은가?”처럼 해석이 필요한 판단
“이 조건이면 실패다”처럼 판정 가능한 판단
04 · WHERE TASTE LIVES
‘내 스타일’은 말이 아니라
찾아 쓸 수 있는 자산에 삽니다.
다음 Agent가 작업 전에 찾을 수 있는 권위 위치 하나를 정합니다.
작업 속 신호“이 말투는 너무 보고서 같아”“배포 성공이 아니라 실제 URL을 봐”“이 오류는 다음엔 더 일찍 잡아”
SHAPE →
memory/ 선호·판단rules/ 지침·루브릭schemas/ 타입·계약tests/ 실패·fixturetools/ 명령·검증기
05 · COPY & RUN
막힌 지점에서
하나 골라 바로 씁니다.
처음부터 거대한 시스템을 만들 필요는 없습니다.
작업 시작
이 작업을 완료해줘. 시작 전에 관련 기억과 프로젝트 규칙을 스스로 찾아 성공 조건과 실제 검증 방법을 잡아줘. 작업 속 반복 판단·교정·실패를 능동적으로 감지하면 Agentic Shaping 후보로 포착하고, 현재 범위 안에서 재사용 가능한 규칙·스키마·템플릿·테스트·도구로 승격해줘. 다음 실행에서는 그 자산을 먼저 적용하고, 무엇 때문에 더 빠르고 정확해졌는지도 보고해줘.
문제 재발
이 문제를 증상만 고치지 말고 Agentic Shaping 관점에서 진단해줘. 왜 Agent가 미리 발견하지 못하고 수동 판단이나 늦은 단계까지 남았는지 찾고, 다음부터 타입·스키마·불변식·조기 검증기·회귀 테스트 중 무엇이 먼저 발견하게 할지 구현해줘. 실제 검증 후 중복 fallback과 임시 경로도 정리해줘.
작업 후 회고
방금 작업을 Agentic Shaping 관점에서 회고해줘. ① 스스로 감지했어야 할 내 취향·판단 기준 ② 반복한 수동 판단 ③ 늦게 발견된 실패 ④ 이미 만든 재사용 자산 ⑤ 다음 정형화 후보를 구분해줘. 장기 가치가 있는 것만 적용 범위와 근거를 갖춰 권위 위치에 반영하고 다음 작업 전에 먼저 회상해줘.
06 · REAL EXAMPLES
한 번의 교정이
다음 실행의 기본값이 됩니다.
“개념 설명 말고, 복사할 프롬프트와 시작 순서를 먼저 줘.”
→ 5분 시작 → 복사 프롬프트 → 입출력 → 사례 → 개념 순서가
문서 규칙으로 남습니다.
“Agent가 또 같은 버전 차이를 손으로 찾았어.”
→ 버전
매니페스트 + 호환성 검사 + 진단 + 회귀 테스트가 다음 업데이트 전에
잡습니다.
“결론은 맞는데 판단 경로를 재현할 수 없어.”
→ 입력
스키마 + 판단 루브릭 + 근거 + 계산 fixture가 결론의 경로까지
남깁니다.
“내 문체와 화면 스타일이 또 사라졌어.”
→ 스타일 기억 +
좋은/나쁜 예시 + 렌더링 체크가 생성 전에 적용됩니다.
07 · MEASURE
“진화하고 있다”는 말은
다음 실행에서 증명합니다.
재설명 ↓
수동 판단 ↓
늦은 실패와 재시도 ↓
시간과 비용 ↓
의도 적중률과 재현성 ↑
08 · BEHAVIORAL VALIDATION
정말 발동하느냐고요?
같은 과제로 비교했습니다.
프롬프트 문구가 존재하는지는 점수가 아닙니다. 독립된 Codex 실행에 정확한 공개 프롬프트를 넣었을 때 실제 선택과 파일 결과가 어떻게 달라지는지 채점했습니다.
문서 교정·버전 드리프트·분석 재현성·권위 문서·민감정보를 기본군과 적용군에 똑같이 제시했습니다. 적용군은 기대 행동 100%, 금지 행동 0건이었습니다.
깨진 버전 선택 저장소를 실제로 수정하게 했습니다. 적용군만 세 실행기 성공, 정확 일치, 미지원 버전 조기 실패, 하드코딩 제거, 회귀 테스트를 모두 통과했습니다.
검증 원칙
임시 CODEX_HOME · 사용자 설정 미사용 · 독립 작업공간 · 동일 과제 · 구조화 출력 · 결정론적 채점
실행 환경
Codex CLI 0.148.0-alpha.21 · gpt-5.6-sol · 2026-08-21
검증 결론: 이 공개 프롬프트는 시험한 Codex 환경에서 에이전틱 셰이핑 행동을 일관되게 발동했고, 기본군보다 누락을 줄였습니다. 다만 모든 모델·도구·권한 환경을 보장하는 마법 주문은 아닙니다. 그래서 공개 평가 자산을 남겨 프롬프트가 바뀔 때마다 같은 게이트를 다시 통과하게 합니다.
09 · ORIGIN & DIFFERENCE
Compound Engineering에서
이름만 바꾼 것은 아닙니다.
Compound Engineering의 “한 작업이 다음 작업을 더 쉽게 만든다”는 실행 구조는 좋은 참고가 됐습니다. 특히 계획·작업·검토·축적을 명령과 파일로 드러낸 방식은 이 가이드를 다시 만드는 데 직접 참고했습니다.
Agentic Shaping의 출발점은 사람과 Agent 사이에서 생기는 암묵지와 교정입니다. Agent는 지시를 기다리는 도구에 머물지 않고 작업 속 신호를 먼저 발견하여, 코딩·문서·분석·미디어 전반에서 다시 쓸 수 있는 구조로 바꾸고 다음 실행 자체를 개선합니다.
Vibe Compiler는 정형화 수단이 목적처럼 보였고, Vibe Tailoring은 맞춤 결과만 강조해 Agent의 주체성이 약했습니다. Agentic Shaping은 스스로 행동하는 주체와 계속 빚어지는 시스템을 이름에 함께 둡니다.
오늘은 딱 하나만 해보세요.