AI 지원 개발 전문가 빌기타 베켈러가 AI 코딩 에이전트의 반복 오류를 줄이려면 모델 자체보다 이를 둘러싼 작업 환경을 지속적으로 개선하는 '하네스 엔지니어링'이 중요하다고 제안했다. 하네스는 AI 모델에 지시와 도구를 결합해 실제 개발 현장에서 작동하게 만드는 주변 체계로, 작업 전 방침과 규칙을 알려주는 '가이드'와 결과를 점검해 오류를 찾아내는 '센서'로 구성된다. AI에는 팀이 쌓아온 경험과 암묵적 규칙이 자동으로 반영되지 않기 때문에, 반복되는 문제는 그때그때 고치기보다 하네스 자체를 개선해야 한다고 그는 강조했다. 다만 사용자가 실제로 원한 기능인지 판단하는 부분은 여전히 사람의 몫으로 남는다.

• •하네스는 AI 모델에 지시·도구를 결합해 실제 개발 현장에서 작동하게 하는 주변 체계
• •하네스는 사전 지침을 주는 '가이드'와 결과를 점검하는 '센서'로 구성됨
• •AI에는 팀의 경험과 암묵적 규칙이 자동 반영되지 않아 별도 설계가 필요
• •반복 오류는 임시방편이 아니라 하네스 자체 개선으로 해결해야 한다고 제안
• •사용자가 실제 원한 기능인지 판단하는 일은 여전히 사람이 확인해야 함