Separation of Concerns

boda.sh의 Generative UI 글은 AI가 인터페이스를 만든다는 말을 세부적인 설계 선택으로 풀어낸다. 단순히 HTML을 생성하는 기술을 소개하는 데 그치지 않고, 사용자의 의도에 맞춰 화면을 얼마나 자유롭게 바꿀 것인지, 그 자유를 어떤 규칙과 안전장치로 제한할 것인지 설명한다. 원문: Generative UI GenUI 핵심 정리 문제의식: AI 응답의 긴 텍스트 벽을 목적에 맞는 카드, 지도, 플래시카드 같은 일시적 UI로 바꾼다. 세 가지 방식: 기존 컴포넌트를 연결하는 Static/Controlled, 허용된 컴포넌트와 레이아웃을 조합하는 Declarative, raw UI 코드를 생성하는 Open-ended로 나눈다. 안전한 경계: 선언형 방식에서는 컴포넌트 카탈로그와 스키마가 AI가 실행할 수 있는 범위를 결정한다. 개방형 방식은 샌드박스가 필요하다. 프로토콜의 역할 분리: AG-UI는 에이전트와 클라이언트 사이의 이벤트를 전달하고, A2UI는 화면을 구성하는 컴포넌트와 속성을 표현한다. 실무 결론: 세 방식 중 하나를 고르는 것이 아니라, 제품의 위험도와 가변성에 따라 세 방식을 조합한다. 생성형 UI의 핵심은 화면 생성이 아니다 “AI가 생성한 사용자 인터페이스”라는 정의는 생각보다 넓다. Figma나 Claude Design으로 시안을 만드는 일, ChatGPT에 UI 코드를 작성하게 해 웹 앱으로 제공하는 일, AI로 발표 자료를 만들고 애니메이션을 넣는 일도 모두 생성형 UI라고 부를 수 있다. ...

AI 에이전트를 설계할 때 규칙(Rules), 기술(Skills), 명령(Commands) 을 어떻게 구분하고 사용할지가 핵심입니다. Builder.io 블로그 글을 바탕으로 세 개념의 정의, 사용 시점, 그리고 효과적인 기술 작성 방법을 정리했습니다. 원문: Agent skills, rules, and commands 1. 핵심 개념 정의 규칙 (Rules): 예외 없이 항상 적용되는 원칙입니다. (예: “절대 .env 파일을 커밋하지 마라”, “명명 규칙 준수”) 기술 (Skills): 특정 작업 시에만 불러오는 선택적 전문 지식입니다. 에이전트가 필요할 때만 ‘지연 로딩(Lazy loading)‘하여 컨텍스트 낭비를 줄입니다. (예: “UI 변경 시 체크리스트”, “배포 가이드”) 명령 (Commands): 사용자가 직접 실행하는 반복 가능한 워크플로우입니다. (예: /release, /refactor) 2. 기술(Skills)의 특징과 장점 점진적 공개(Progressive Disclosure): 에이전트가 처음부터 모든 내용을 읽지 않고, 메타데이터(설명)를 보고 필요할 때만 전체 내용을 로드합니다. 이는 모델의 컨텍스트 창을 아끼고 성능 저하를 방지합니다. 구성 요소: 기술은 지침이 담긴 SKILL.md 파일과 관련 스크립트, 템플릿, 참고 문서로 이루어진 폴더 형태입니다. 3. 언제 무엇을 사용해야 하는가? (결정 기준) 규칙: 내가 생각하고 있지 않을 때도 에이전트가 지켜야 하는가? (Yes → 규칙) 기술: 특정 상황이나 특정 파일 작업 시에만 필요한 전문 지식인가? (Yes → 기술) 명령: 내가 직접 제어권을 갖고 특정 동작을 시작하고 싶은가? (Yes → 명령) 4. 효과적인 ‘기술(Skill)’ 작성 팁 설명(Description) 최적화: 에이전트가 기술을 잘 찾아낼 수 있도록 키워드 중심의 구체적인 설명을 작성해야 합니다. 절차 중심: 기술 본문은 위키처럼 정보를 나열하기보다, 구체적인 작업 절차와 성공 기준(Success Criteria)을 명시하는 것이 좋습니다. 분리: 내용이 너무 길어지면 별도의 참조 파일로 분리하여 에이전트가 필요할 때만 읽게 합니다. 5. 요약 비교표 개념 실행 주체 용도 컨텍스트 비용 규칙 (Rules) 도구/시스템 저장소 기본 요구사항 항상 발생 명령 (Commands) 사용자 반복적인 워크플로우 사용 시 발생 기술 (Skills) 에이전트 작업별 전문 가이드 필요 시에만 발생 결론적으로, 모든 지침을 ‘규칙’에 쏟아붓는 대신, 상시 규칙은 최소화하고 작업에 필요한 전문 지식은 ‘기술’ 단위로 모듈화하여 관리하는 것이 최신 AI 에이전트 활용의 핵심 전략입니다.