내 에이전트에게 내 디자인 취향을 가르친 방법
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Why I Did This
My goal wasn’t to “outsource” my creativity. I wanted to use Genuary as a sandbox to learn agentic‑engineering workflows, which are quickly becoming the standard way developers work with AI‑augmented tools.
To keep my skills sharp, I used goose to experiment with these workflows in short, daily bursts.
- By letting goose handle execution, I could test different architectures side‑by‑side.
- The experiment let me see which parts of an agentic workflow actually add value and which parts I could ditch.
- I spent a few hours building the infrastructure, buying myself an entire month of workflow data.
💡 Skills – reusable sets of instructions and resources that teach goose how to perform specific tasks.
See the docs:
영감
저는 친구 **Andrew Zigler**에게 큰 감사를 전하고 싶습니다. 그가 Genuary를 멋지게 해내는 모습을 보고 어떻게 하는지 배우고 싶어 연락했습니다. 그는 자신의 작품들을 공유하면서 “harness” 를 사용하고 있다고 언급했습니다.
제가 12월 내내 그 용어를 들어왔지만 정확히 무슨 뜻인지 몰랐습니다. Andrew가 설명해 주었습니다:
하네스는 모델을 위해 구축하는 도구 상자에 불과합니다. 이는 LLM을 감싸서 환경과 안정적으로 상호작용할 수 있게 하는 결정론적 스크립트들의 집합입니다.
그는 이 방식을 사용해 반복하고, 제출하고, 스스로 검증할 수 있는 시스템을 구축하는 다른 과제를 해결했습니다. 핵심은 사전에 사양과 제약 조건을 정의하는 데 시간을 투자하고, 이후엔 위임하는 것입니다. 결정론적 도구와 충분한 로깅이 갖춰지면, 에이전트는 목표에 도달할 때까지 반복합니다.
저의 평소 접근 방식은 매우 기본적이고 프롬프트에 의존하지만, Andrew가 뛰어난 결과를 얻고 있었기 때문에 실험해 볼 의향이 있었습니다.
하네스 vs. 스킬
Inspired by that conversation, I built two versions of the same workflow to see how they handled the daily Genuary prompts.
| 접근 방식 | 위치 | 설명 |
|---|---|---|
| 1. 하네스 + 레시피 | /genuary | 쉘 스크립트가 하네스로 작동하여 스캐폴딩(폴더 생성, 일일 프롬프트 표시)을 처리하므로 에이전트가 어디로 가야 할지 추측할 필요가 없습니다. 레시피는 약 300줄이며 완전히 독립형입니다. |
| 2. 스킬 + 레시피 | /genuary-skills | 레시피는 “방법”을 스킬에 위임하기 때문에 더 간결합니다. 스킬에는 디자인 철학, 참고 자료, 예시가 포함되어 있어 에이전트가 평면 스크립트가 아니라 번들에서 지시를 “발견”하도록 합니다. |
I spent one focused session building the entire system:
- 레시피 – 일일 Genuary 출력을 생성하는 단계별 지침.
- 스킬 – 디자인 철학, 참고 자료, 예시 스니펫을 캡슐화한 재사용 가능한 지식 번들.
- 하네스 스크립트, 템플릿, GitHub Actions – 폴더 구조를 생성하고, 프롬프트를 삽입하며, 레시피/스킬을 실행하고, 결과를 커밋하는 자동화.
(이 모든 작업은 12월 방학의 조용한 시간에, 한 살 된 아이가 내 무릎에 앉아 잠든 채 진행되었습니다.)
The short‑term effort bought long‑term leverage: from that point on the system did the daily work automatically.
On Taste
자동화는 매끄럽게 진행됐지만, 결과물을 검토했을 때 모든 것이 수상할 정도로 비슷해 보였습니다.
그때 나는 “맛(taste)”을 에이전트에게 가르칠 수 없다는 논의를 떠올렸습니다. 제가 개인적으로 맛을 기르는 방법은 다음과 같습니다:
- 멋진 것을 보고 따라하기.
- 너무 많이 봐서 지겨워진 것을 알기.
- ‘좋은 맛’이라고 평가받는 사람들을 팔로우하고 그들의 패턴을 흡수하기.
저는 Goose에게 이 문제에 대해 물었습니다:
“항상 연어색 원을 그리는 걸 보았어요… 우리는 창의적이라고 했는데… 박스 밖을 생각하게 하려면 어떻게 해야 할까요?”
Goose는 자신이 가져온 p5.js 템플릿을 따르고 있었으며, 그 안에 fill(255, 100, 100)(연어색!) 값과 타원 예제가 포함되어 있었다고 답했습니다. LLM은 구체적인 예제에 크게 의존하기 때문에, 에이전트는 제 “창의적” 지시보다 코드를 더 따르고 있었습니다.
저는 템플릿에서 연어색 원을 제거하고, 더 나아가 일반적인 AI‑생성 클리셰를 완전히 금지하는 방법을 물었습니다. Goose는 토론을 검색하고 예시를 모아, AI‑생성임을 단번에 알 수 있는 패턴들의 금지 리스트를 만들어 주었습니다.
BANNED CLICHÉS
| Category | Banned Patterns |
|---|---|
| Color Crimes | Salmon or coral pink, teal & orange combos, purple‑pink‑blue gradients. |
| Composition Crimes | Single centered shapes, perfect symmetry with no variation, generic spirals. |
| The Gold Rule | If it looks like AI‑generated output, do not do it. |
권장 패턴
| 카테고리 | 권장 패턴 |
|---|---|
| 색상 승리 | 색조가 변하는 HSB 모드, 보색 팔레트, 시간이 지남에 따라 변하는 그라디언트. |
| 구성 승리 | 자발적 행동을 보이는 파티클 시스템, 투명성을 활용한 레이어드 깊이, 상호작용하는 수백 개의 요소. |
요약
창의적인 코드를 생성하는 process를 자동화할 수 있지만, 미적 “taste.”을 정의하고 큐레이션할 인간의 손이 여전히 필요합니다. 결정론적 도구(또는 잘 다듬어진 기술)와 사려 깊은 제약을 결합함으로써, 에이전트에게 탐색의 자유를 부여하면서 진부함에 빠지지 않도록 할 수 있습니다.
움직임 승리
노이즈 기반 흐름 필드, 무리/떼 행동, 유기적 성장 패턴, 변화를 가진 호흡.
영감 출처
- 자연 현상: 별새의 무리 비행, 반딧불이, 오로라, 연기, 물.
황금 규칙
그것이 즐거움을 불러일으키고 누군가가 공유하고 싶어한다면, 올바른 길을 가고 있는 것입니다.
Note: Goose는 패턴 인식을 통해 이 목록을 결정했습니다. 따라서 에이전트가 내 취향을 반영하기 위해 패턴을 사용할 수 있을지도 모릅니다—그들이 아름다움을 이해해서가 아니라, 내가 개인적으로 반응하는 것을 명시적으로 가르치고 있기 때문입니다.
나는 Andrew에게 3일 동안 만든 가장 마음에 드는 결과물을 보여주었습니다: 피보나치 수열에 따라 나열된 나비들.
그의 반응은 확인해 주었습니다:
“와, 정말 놀라운 피보나치… 네 미적 프롬프트가 궁금해. 나는 픽셀 아트와 수학적 색상 조작 쪽으로 더 많이 훈련시켰거든… 네 결과가 더 부드럽고 컴퓨터가 만든 듯한 느낌을 피하려고 한 점이 마음에 들어… 거의 폰 배경화면 수준이야, ㅋㅋ. 나비에 그 얇은 라인 아트를 어떻게 만들었어? 기본 이미지처럼 보여. 정말 멋지다. SVG를 그린 거야? 그게 어디서 나온 거야?”
내가 Goose에게 **“자연 현상”**과 **“유기적 성장”**을 특별히 보라고 지시했기 때문에, 날개의 형태에 베지어 곡선을 사용했고, 나선 위치에 따라 색상을 변형시켜 깊이를 만들었으며, 선명한 검정 대신 따뜻한 호박색‑파란색 그라디언트를 적용했습니다.
시각적 피드백 루프 확장
두 워크플로 모두 Chrome DevTools MCP 서버를 사용하므로 Goose가 출력을 보고 반복할 수 있습니다. 이 때문에 여러 인스턴스가 동일한 Chrome 프로필을 공유할 수 없는 충돌이 발생했습니다. 수동 단계를 없애고 싶었기 때문에 에이전트에게 Chrome DevTools를 병렬로 실행할 수 있는지 물어보았습니다. 해결책은 별도의 user‑data 디렉터리를 할당하는 것이었습니다.
# genuary recipe example
- type: stdio
name: Chrome Dev Tools
cmd: npx
args:
- -y
- chrome-devtools-mcp@latest
- --userDataDir
- /tmp/genuary-harness-chrome-profile전체 화면 모드 진입
전체 화면 모드 종료
Source: …
내가 배운 것
나는 실행을 자동화하여 맛, 제약 설계, 피드백 루프를 연구할 수 있었다.
| 접근 방식 | 특징 |
|---|---|
| 헐런스 기반 워크플로 | 더 신뢰할 수 있고 효율적이며; 예측 가능한 결과를 생성하고; 지시를 충실히 따르며 일관성을 최적화한다. |
| 스킬 기반 접근 | 더 지저분하고; 더 많은 놀라움을 드러내며; 낯선 연결을 만들고; 더 많은 편집 개입이 필요하고; 파이프라인이라기보다 협업에 가깝게 느껴진다. |
이 경험을 통해 “AI vs. 인간”이라는 구도가 너무 단순하다는 것을 다시 한 번 깨달았다. 자동화는 반복과 속도를 잘 처리하지만, 맛은 여전히 제약 설정, 큐레이션, 그리고 절대 일어나서는 안 되는 일을 결정하는 데 존재한다. 나는 맛을 자동화하지 않기로 했고, 대신 시스템이 내 선호를 충분히 읽을 수 있게 만들어 그 결과가 나에게 다시 반영되도록 했다.
코드 보기
코드와 전체 전사본은 제 Genuary 2026 저장소에 있습니다. 각 날짜 폴더에는 피치, 반복, 그리고 저와 에이전트 사이의 왕복 대화를 포함한 전체 대화 기록이 들어 있습니다. 또한 Genuary 2026 사이트에서 제작물을 볼 수 있습니다.