범위 관리는 마이크로매니지먼트가 아니다

I’m happy to translate the article for you, but I need the full text you’d like translated. Could you please paste the content (or the portion you want translated) here? I’ll keep the source line, formatting, markdown, and any code blocks exactly as they appear.

혼란

두 경우 모두 AI를 제한하고 “지시를 내리는” 느낌이 들어 혼동하기 쉽습니다.
하지만 근본적으로 다릅니다.

마이크로관리는 제한하고, 범위 관리는 밝힌다.

Source: …

스코프 관리가 실제로 하는 일

AI는 시야가 제한됩니다: 컨텍스트(코드, 요구사항, 대화 기록) 안에 있는 것만 볼 수 있습니다.
그 밖의 모든 것은 보이지 않습니다.

스코프 관리는 AI가 놓치고 있는 영역에 빛을 비추는 행위입니다.

스코프 관리 없이:

    ┌───────────────┐
    │ AI의 컨텍스트 │  ← AI는 여기서 검색
    │               │
    │  (코드)       │
    │  (테스트)    │
    │  (로그)      │
    └───────────────┘

    눈에 보이지 않는 영역은 어둡게 남아 있습니다.

스코프 관리와 함께:

    ┌───────────────┐
    │ AI의 컨텍스트 │
    │               │
    │  (코드)       │
    │  (테스트)    │
    │  (로그)      │
    └───────────────┘
            │
            ▼  "X도 고려하세요"
    ┌───────────────┐
    │ 비추어진      │  ← 이제 보입니다
    │ 눈에 보이지 않는 영역 │
    └───────────────┘

당신은 AI에게 어떻게 분석할지를 알려주는 것이 아니라, 어디를 살펴봐야 하는지를 보여주는 것입니다.

AI가 멈출 때

범위 관리가 없으면 AI는 루프에 빠질 수 있습니다:

1. 코드를 확인 → 정상으로 보임
2. 테스트를 확인 → 정상으로 보임
3. 코드를 다시 확인 → 여전히 정상
4. 테스트를 다시 확인 → 여전히 정상
5. 멈춤

문제는 존재하지만 AI의 컨텍스트 밖에 있으며, 분석 능력의 결함이 아닙니다.

사례 연구: OHLC 바 테스트 미스터리

상황

• OHLC(시가‑고가‑저가‑종가) 바 집계 구현
• 1분 바: 테스트 통과 ✓
• 5분 바: 테스트가 간헐적으로 실패 ✗

AI의 응답

AI는 다음을 검사했습니다:

• 집계 로직 → 정상
• 시간‑창 계산 → 정상
• 데이터 구조 → 정상
• 엣지 케이스 → 처리됨

모든 검토에서 문제를 찾지 못했지만, 테스트는 여전히 간헐적으로 실패했습니다.

인간의 개입

“실행 시간이 결과에 영향을 줄 수 있을까요?”

발견

테스트 데이터가 시스템 시계 시간을 기준으로 생성되었습니다. 코드에서는 DateTime.Now를 사용해 테스트 픽스처를 만들었습니다.

• 10:01에 실행 → 5분 창이 한 방식으로 정렬
• 10:03에 실행 → 5분 창이 다른 방식으로 정렬

테스트가 불안정한 것이 아니라 시간에 의존하는 것이었습니다. 동일한 로직이라도 실행 시점에 따라 경계 조건이 달라졌습니다.

AI가 놓친 이유

시스템 시계는 대화, 코드 리뷰 범위, 혹은 요구사항에 포함되지 않았습니다. 완전히 AI의 컨텍스트 밖에 있었기 때문에, 누군가 그 맹점을 밝혀주지 않으면 “더 열심히 확인”해도 찾아낼 수 없었습니다.

컨텍스트‑외부 이벤트

AI가 문제를 해결하지 못하고 계속 반복할 때, 다음을 물어보세요: AI가 무엇을 보지 못하고 있나요?
답은 보통 환경적, 시간적, 혹은 인프라와 관련된 것으로, 코드에는 나타나지 않는 것들입니다.

인간의 역할: 프레임 밖을 보다

AI를 능가해 분석할 필요는 없습니다; 프레임을 확장해야 합니다.

실무에서의 범위 관리

좋은 범위 관리

"Consider that this runs in a containerized environment with shared network resources."
"The database connection pool is limited to 10 connections."
"This service restarts nightly at 3 AM."

이 문장들은 컨텍스트를 추가하고 AI가 고려하지 못할 요소들을 밝힙니다.

나쁜 범위 관리 (실제로는 마이크로매니지먼트)

"Use a for loop, not a foreach."
"Put the null check on line 47."
"Name the variable 'tempCounter'."

이는 구현을 제어하며, 가시성을 추가하지 않고 AI 판단을 제한합니다.

차이점 요약

컨텍스트를 삽입해야 할 때

AI가 더 많은 분석보다는 범위 관리가 필요함을 나타내는 징후:

• 동일한 검사가 동일한 결과와 함께 반복될 때
• “코드에 문제가 보이지 않는다”
• 패턴 없는 간헐적 실패
• 로컬에서는 작동하지만 CI에서는 실패
• 개별 테스트는 통과하지만 전체 스위트에서는 실패

이는 원인이 AI의 현재 컨텍스트 외부에 있음을 나타냅니다. 당신의 역할: 외부 요소를 식별하고 이를 가져오는 것입니다.

이 글은 “프롬프트 엔지니어링을 넘어” 시리즈의 일부로, 구조적·문화적 접근이 AI 지원 개발에서 프롬프트 최적화를 능가하는 방식을 탐구합니다.