📚 SYLLABUS
Harness Engineering
하네스 엔지니어링
AI 에이전트 성능의 98.4%를 결정하는 것은 모델이 아니라 하네스다. Claude Code 유출본 분석, Karpathy의 컨텍스트 엔지니어링, LangChain의 Terminal Bench 30위→5위 이동 사례를 기반으로 — CLAUDE.md, Hooks, MCP, Skills, Memory, Permission까지 당장 적용 가능한 완전한 하네스 설계법.
INTERMEDIATE PYTHON 10 CHAPTERS
CH 01
🏗️ What Is a Harness? The 98.4% Principle
하네스란 무엇인가 — 98.4% 원칙
AI 에이전트 성능의 98.4%는 모델이 아니라 그 주변을 감싸는 하네스 인프라가 결정한다.
CH 02
⚙️ Claude Code's Internal Architecture
Claude Code 내부 아키텍처 해부
queryLoop()부터 7개 안전 레이어까지 — Claude Code가 실제로 어떻게 작동하는지 이해해야 하네스를 제대로 설계할 수 있다.
CH 03
📄 CLAUDE.md Mastery
CLAUDE.md 마스터리 — 50줄의 예술
CLAUDE.md는 200줄 이내, 지시가 아닌 원칙으로, Progressive Disclosure 패턴으로 — 이 3가지만 지켜도 에이전트 일관성이 극적으로 개선된다.
CH 04
🔐 Permission System Design
권한 시스템 설계 — 결정론적 접근 제어
deny → ask → allow 평가 순서, exit 2 훅 블로킹 — 이 두 가지를 제대로 이해하면 에이전트 안전 설계의 80%가 해결된다.
CH 05
🪝 Hook Engineering — Deterministic Automation
훅 엔지니어링 — 결정론적 자동화
훅은 하네스에서 유일하게 결정론적인 제어 메커니즘이다 — CLAUDE.md 규칙이 확률적인 것과 달리, exit 2 PreToolUse 훅은 시스템이 보장한다.
CH 06
🧠 Memory Architecture — 3-Tier Persistence
메모리 아키텍처 — 3계층 영속성
CLAUDE.md → MEMORY.md → JSONL 트랜스크립트 — 3계층 메모리 구조를 이해하면 세션이 바뀌어도 에이전트가 맥락을 잃지 않는다.
CH 07
🎯 Context Engineering — Karpathy's 4 Strategies
컨텍스트 엔지니어링 — Karpathy의 4전략
프롬프트 엔지니어링이 '무슨 말을 할 것인가'라면, 컨텍스트 엔지니어링은 '컨텍스트 창을 어떤 정보로 채울 것인가'다 — 이것이 모든 산업용 LLM 앱의 핵심 기술이다.
CH 08
🔌 MCP Servers & Tool Design (ACI)
MCP 서버 & 도구 설계 — 에이전트 인터페이스 공학
MCP는 에이전트의 USB-C 포트다 — 도구를 추가하는 것보다 도구를 잘 설계하는 것이 훨씬 중요하고, Anthropic의 SWE-bench 팀은 프롬프트보다 도구 설계에 더 많은 시간을 썼다.
CH 09
🤝 Skill Design & Multi-Agent Patterns
스킬 설계 & 멀티에이전트 패턴
스킬은 재사용 가능한 행동 캡슐화다 — 반복적으로 Claude에게 설명하는 워크플로우가 있다면 그것은 스킬이 되어야 한다.
CH 10
🚀 Production Harness Engineering
프로덕션 하네스 — 평가·이식성·팀 협업
혼자 쓰는 하네스와 팀이 쓰는 하네스는 다르다 — git으로 버전 관리되고, CI로 검증되고, 새 컴퓨터에 5분 안에 재현 가능한 하네스가 진짜 프로덕션 하네스다.