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제품 화면 · github.com/jay-swk/nova-landing
Nova — AI Agent Ops 품질 게이트
AI가 생성한 코드를, 독립된 평가자가 커밋 전에 적대적으로 검증하게 만드는 Claude Code 플러그인입니다.
문제
AI 코딩은 타이핑 속도는 올려도, 자기 코드를 자기가 검토하는 함정과 1주차의 잘못된 결정이 4주차 전면 재작성으로 번지는 문제가 있었습니다.
역할
방법론과 플러그인을 단독 설계·구현했습니다.
선택 · 결정
‘품질은 더 똑똑한 모델의 문제가 아니라 생성과 검증을 분리하는 구조의 문제’라고 봤습니다. 모델을 바꾸는 대신 Claude Code의 hooks·커맨드·에이전트 레이어를 엔지니어링해, 커밋 전 독립 평가자를 강제로 통과하게 만들었습니다.
결과
자기검토 편향을 구조적으로 제거하고, 맥락을 벡터 DB 없이 텍스트로 이어가는 운영 환경을 만들었습니다.
배운 점
모델이 ‘아는 것’을 바꾸려 하기보다, ‘언제·어떻게·어떤 규칙으로 움직일지’의 하네스를 설계하는 게 훨씬 큰 레버였습니다.
결정 로그
맥락 연속성을 외부 임베딩 API 없이 텍스트(상태 파일 + 로그)로 구현해 의존성을 0으로 유지했습니다.
검색의 정교함 대신 이식성과 투명성을 택했습니다.