AI 코딩 에이전트를 오래 쓰다 보면 기존 기능을 잊고 유사한 skill 이나 agent 를 중복 생성하는 문제가 발생합니다. NULNUL은 이 문제를 해결하기 위해 등장한 Codex와 Claude Code 전용 개발 하네스입니다. 새 기능을 함부로 늘리지 않고 기존 자원을 먼저 활용하도록 돕습니다.

중복 방지와 최소 보완 중심 작동 방식

NULNUL은 작업 시작 전 저장소 내부의 기존 자원부터 탐색합니다. 프로젝트에 이미 존재하는 rule, skill, plugin, agent 를 먼저 읽어 들여 재사용할 수 있는지 확인합니다. 부족한 부분만 최소한으로 보완한 뒤 요청된 작업을 계속 수행합니다. 작업이 끝나면 저장소의 실제 테스트와 검증 명령을 실행해 결과물을 점검합니다. 때로는 기존 자원만 활용하여 새 요소를 하나도 늘리지 않는 것이 최선의 답이 됩니다.

자율 개선과 검증 분리 구조

실패가 반복되면 하네스 자체를 개선하는 harness improvement proposal 을 제안합니다. 이번 작업만 임시로 고치는 대신 나중에도 같은 실수를 막을 수 있는 제안을 도출하는 방식입니다. 다만 에이전트가 자신의 규칙을 마음대로 변경하게 두지는 않습니다. 제안은 별도의 Gate 에서 검증 과정을 거쳐 승인이나 거절을 받아 승격되거나 롤백됩니다. 작업을 수행하는 에이전트와 승격 판단 주체를 분리하여 안전성을 확보했습니다.

짧은 체크포인트로 연속 작업 지원

긴 작업을 진행할 때 세션이 끊겨도 맥락을 유지하도록 돕습니다. 장황한 상태 전체를 저장하는 대신 짧고 검증 가능한 checkpoint 만 남기는 방식을 채택했습니다. 다음 세션이 프로젝트 전체를 처음부터 다시 파악하는 비용을 대폭 줄여줍니다.

에이전트에게 무조건 더 많은 능력을 부여하기보다 필요한 자원만 찾아 쓰고 검증된 규칙만 남기는 개발 환경이 실용적입니다.

요약

  • 무작정 새 스킬이나 에이전트를 생성하기 전에 기존 저장소 자원을 우선 탐색해 재사용하는 하네스 설계가 중복을 막습니다.
  • 에이전트의 수행 능력과 하네스 규칙을 승격시키는 판단 주체(Gate)를 분리해야 자율 개선의 안전성을 확보할 수 있습니다.
  • 세션 변경 시 전체 맥락 저장 대신 검증 가능한 짧은 checkpoint를 남겨 파악 비용을 대폭 줄였습니다.