TRENDSHIFT 딥다이브 · 2026-06-08

hai-stack 딥다이브
— '판단 먼저, 실행은 나중' — AI 협업 방법론을 스킬로 굳힌 팩

중국 개발자 hylarucoder가 만든 AI 코딩 어시스턴트용 작업 방법론 스킬 팩입니다. 슬로건이 전부를 말합니다 — "먼저 판단하고, 그다음 정의하라. 먼저 명확히 쓰고, 그다음 실행하라. 먼저 검증하고, 그다음 납품하라." Idea → Frame → PRD → Goal → Architecture → TDD → Audit → Report라는 8단계 체인을 스킬로 고정해, AI와의 협업에서 가장 비싼 비용인 '대충 시작하기'를 구조적으로 막습니다. 모든 스킬은 영어+중국어(zh_CN) 이중 제공. (저장소: hylarucoder/hai-stack · Markdown · TrendShift 17위(06-06))
목차
  1. 프로젝트 한줄 요약
  2. 왜 주목받는가
  3. 기술 스택 전체 지도
  4. 아키텍처 심화 분석
  5. 디렉토리 구조 해부
  6. 학습 포인트 (기술별)
  7. 시스템 요구사항
  8. 직접 해볼 수 있는 실습 과제
  9. 관련 기술 심화 학습 로드맵
  10. 핵심 키워드 사전
  11. 참고 링크

1프로젝트 한줄 요약

이 레포가 무엇을 하는 물건인가.

핵심 메시지

"AI 협업의 최대 비용은 AI가 멍청해서가 아니라
협업이 너무 즉흥적이어서 생긴다."

아이디어를 판단 없이 시작했다가 중간에 가치 없음을 깨닫고, 경계 없는 요구로 코드가 산으로 가고, 검증 없이 "느낌상 돌아가니까" 납품하는 — 이 익숙한 실패들을 각각 막아서는 스킬을 단계마다 배치했습니다. 사용자는 명령을 외울 필요 없이 목표만 말하면, AI가 의도를 인식해 해당 스킬을 자동 발동합니다.

가장 독창적인 부분은 Frame(방안 교정) 단계의 3종 세트입니다. AI 어시스턴트마다 다른 "방안 편향"을 정조준합니다: geju (格局, 격국 — 판을 크게 보기)는 호환성·기존 코드에 겁먹고 소심한 패치만 내는 편향(주로 Codex)을 치료하고, goudi (苟帝 — 비전을 땅에 눌러 붙이기)는 방안을 너무 크고 붕 뜨게 잡는 편향(주로 Claude Code)을 치료하며, hai-razor (오컴의 면도날)는 필요를 자증 못 하는 개념(필드·상태·모듈·계층)을 잘라 과잉 복잡도를 치료합니다.

2왜 주목받는가

트렌딩 이유 · 경쟁 대비 장점.

스킬 팩 대부분이 "무엇을 시킬까"(작업 종류)의 모음인 데 비해, hai-stack은 "어떤 순서로 생각하게 할까"(의사결정 체인)의 모음입니다. 특히 "AI별 편향을 식별하고 반대 방향 스킬로 헷지한다"는 발상 — Codex엔 격국을, Claude엔 압축을 — 은 멀티 에이전트 시대의 실전 지혜로 화제가 됐습니다.

비교 항목일반 스킬 팩hai-stack
구성 원리작업 종류별 (코드리뷰·테스트…)의사결정 단계별 (판단→정의→검증)
AI 편향 대응없음geju(소심함)·goudi(붕 뜸)·razor(과잉) 3방향 헷지
결론 형식자유 서술스코어카드·kill-list·Go/No-Go 등 구조화 산출물
언어영어 단일 多영·중 이중 (zh_CN 병행 유지)
기존 방식의 한계
"일단 시켜보기"는 실행 단계의 비용으로 되돌아온다

가치 판단 없이 모든 아이디어가 실행에 들어가고, PRD 없는 요구는 코드를 쓰면서 계속 흔들리며, 테스트는 구현 후 "보충"되어 자기 위안이 됩니다.

이 레포의 해결
단계마다 "여기서 멈춰 판단"하는 체크포인트 스킬

hai-idea는 아이디어에 做/先验证/重塑/延后/砍掉(실행/검증먼저/재구성/연기/폐기) 5단 판정과 점수표를 내고, hai-goal은 착수 전 검증 가능한 목표·단계·증명(proof)·중단 기준을 문서로 강제합니다. 체인은 강제 절차가 아니라 "언제든 쓸 수 있는 판단 지점들"로 설계됐습니다.

3기술 스택 전체 지도

순수 마크다운 스킬 팩 — 구조가 곧 기술.

레이어구성역할
판단·프레이밍hai-idea · geju · goudi · hai-razor가치 판정 / 격국 열기 / 땅에 붙이기 / 군더더기 자르기.
정의·계획hai-prd · hai-goal · entity-model-auditorPRD 필요성·경계·검수 / 목표 문서 / PRD↔데이터모델 필드 대조.
아키텍처·품질hai-architecture · hai-tdd · clean-code-reviewer · hai-ast-grepOusterhout(APoSD) 기반 아키텍처 리뷰 / 테스트 선행 / 클린코드 / ast-grep 린트 규칙 제작.
문서 감사hai-audit-docs-internally / -against-code문서 내부 일관성 / 문서↔코드 일치 검사.
리포트hai-visual-report · create-visual-card판단 결과를 HTML 리포트·공유용 카드로 (스크린샷 스크립트 동반).
형식SKILL.md + references/ + agents/openai.yaml스킬 본체 + 출력 템플릿·패턴 부록 + Codex 에이전트 선언 — 멀티 CLI 호환.
용어
APoSD (A Philosophy of Software Design, 소프트웨어 설계의 철학)
스탠퍼드 John Ousterhout 교수의 설계 명저 — "복잡도는 올바른 경계 뒤에 숨겨라", "얕은 모듈을 경계하라" 등. hai-architecture 스킬이 이 책의 렌즈로 아키텍처를 다각 리뷰합니다.

4아키텍처 심화 분석

아이디어 하나가 체인을 타고 납품까지.

hai-stack 의사결정 체인 (강제 아님 — 판단 지점들) ┌────────────────────────────────────────────────────┐ │ 💡 "이런 기능 어때?" │ │ │ │ │ ▼ hai-idea ── 가치·기회비용 스코어카드 │ │ │ 판정: 做 / 先验证 / 重塑 / 延后 / 砍掉 │ │ ▼ Frame ── 방안 편향 교정 │ │ │ geju(판 키우기)↔goudi(눌러 붙이기)↔razor(자르기) │ │ ▼ hai-prd ── PRD 필요? 경계·粒度·검수 기준 │ │ ▼ hai-goal ── 목표 문서: 단계·proof 딸린 todo· │ │ │ Go/No-Go·중단 규칙 │ │ ▼ hai-architecture ── APoSD 다각 리뷰· │ │ │ why-not 대안·레드팀 │ │ ▼ hai-tdd ── 실패하는 테스트 먼저 → 최소 구현 │ │ ▼ Audit ── 문서 내부 일관성 + 문서↔코드 대조 │ │ ▼ Report ── HTML 리포트·비주얼 카드로 결론 공유 │ └────────────────────────────────────────────────────┘

스킬 하나의 내부 구조도 일관됩니다: SKILL.md(절차·판단 기준) + references/output-template.md(결론의 고정 양식) + 필요시 anti-patterns.md(하지 말 것)·worked-example.md(완성 예시). 출력 양식을 템플릿으로 박아두는 것이 핵심인데 — AI의 결론이 매번 다른 모양이면 비교·축적이 안 되기 때문입니다. geju가 내는 "보수 vs 클린 vs 단계적" 3옵션과 kill-list, goudi가 내는 "성공/실패 신호 + 손절 규칙" 같은 산출물이 모두 정형화돼 있습니다.

비유

병원의 진료 프로토콜과 같습니다. 환자(아이디어)가 오면 바로 수술(코딩)하지 않고 — 분류(idea) → 검사(frame) → 진단서(PRD) → 수술 계획(goal) → 집도(TDD) → 경과 기록 대조(audit) 순서를 밟습니다. 각 단계의 기록 양식이 정해져 있어 누가 봐도 판단 근거를 추적할 수 있죠.

설계 패턴
편향 헷지 (bias hedging)
도구(AI)마다 체계적 편향이 있음을 인정하고, 반대 방향 보정 스킬을 짝지어 두는 설계. "Codex는 소심하니 geju로 당기고, Claude는 부풀리니 goudi로 누른다" — 모델 특성을 워크플로 차원에서 보정하는 드문 접근입니다.

5디렉토리 구조 해부

어떤 폴더가 무슨 일을 하나.

hai-stack/ ├── skills/ │ ├── hai-idea/·hai-prd/·hai-goal/·hai-tdd/ 체인 코어 ★ │ │ └── (각각) SKILL.md + SKILL.zh_CN.md │ │ + references/output-template.md │ │ + agents/openai.yaml (Codex 호환) │ ├── geju/·goudi/·hai-razor/ 편향 교정 3종 ★ │ │ └── goudi/references/anti-patterns.md │ ├── hai-architecture/ APoSD 리뷰 (참고자료 최다) │ │ └── references/ go·ts 패턴·red-flags·worked-example │ ├── hai-audit-docs-*/ 문서 감사 2종 │ ├── clean-code-reviewer/·entity-model-auditor/ │ ├── hai-ast-grep/ 구조 검색 린트 규칙 제작 │ └── create-visual-card/ 카드 생성 (+screenshot.mjs) ├── Makefile 설치·동기화 └── README.md 방법론 해설 (중국어)
위치주목할 점
skills/geju/ · goudi/이 팩의 발명품 — 편향 교정 스킬의 원형. 이름도 철학도 중국어 그대로.
hai-architecture/references/go/ts 패턴·red-flags·완성 예제까지 — 스킬 하나가 작은 교과서.
*/references/output-template.md모든 스킬이 출력 양식 고정 — 결론의 비교 가능성 확보 장치.
*/agents/openai.yamlClaude 스킬이면서 Codex 에이전트로도 선언 — 이중 생태계 배포.

6학습 포인트 (기술별)

이 레포에서 배울 만한 것 + 어디를 보면 되는지.

포인트 1 — 방법론

의사결정 체인을 스킬로 고정하는 법

"프로세스 문서"는 안 읽히지만 "의도 인식 시 자동 발동하는 스킬"은 강제력이 있습니다. 팀의 작업 방식을 AI 시대에 이식하는 형식으로서 이 레포 구조 자체가 견본입니다.

포인트 2 — AI 편향 분석

모델별 방안 편향의 구체적 카탈로그

"Codex는 호환성·역사적 부채를 과대평가해 패치식으로 움츠러들고, Claude는 비전이 크지만 첫걸음이 무르다" — 실사용에서 추출된 이 관찰만으로도 멀티 CLI 운용에 즉시 유용합니다.

포인트 3 — 산출물 설계

스코어카드·kill-list·Go/No-Go — 결론의 정형화

판단을 "글"이 아니라 "양식"으로 받으면 축적·비교·재사용이 됩니다. output-template들을 모아 읽으면 구조화 산출물 설계의 패턴북이 됩니다.

포인트 4 — 도구

ast-grep 규칙 제작 스킬

코드 패턴을 구조적으로 검색·치환하는 ast-grep의 규칙을 AI가 짜게 하는 스킬 — 코드베이스 일괄 정리·마이그레이션 자동화에 바로 응용 가능합니다.

7시스템 요구사항

돌리려면 무엇이 필요한가.

항목요구사항
실행 환경스킬을 지원하는 AI 코딩 어시스턴트 — Claude Code·Codex(openai.yaml 동봉) 등.
설치skills/를 어시스턴트의 스킬 디렉토리에 복사 (Makefile 참조).
언어README·스킬 본문이 중국어 중심(영문판 병행) — 번역 도구와 함께 읽으면 무리 없음.
부가 도구create-visual-card는 스크린샷용 Node 스크립트, ast-grep 스킬은 ast-grep 설치 필요.

8직접 해볼 수 있는 실습 과제

난이도별로 손에 익히는 단계.

실습 1

아이디어 5개 판정 받기 난이도 ★☆☆ 입문

묵혀둔 사이드 프로젝트 아이디어 5개를 hai-idea에 넣어 스코어카드와 5단 판정을 받아 봅니다. "다 하고 싶었는데 사실 砍掉(폐기)가 셋"이라는 경험이 이 팩의 가치를 가장 빨리 보여줍니다.

실습 2

geju ↔ goudi 줄다리기 난이도 ★★☆ 중급

같은 리팩토링 과제를 geju(판 키우기)와 goudi(눌러 붙이기)로 각각 돌려 산출물을 비교합니다 — 하나의 문제에 대한 두 극단의 교정이 어떻게 다른 결론을 내는지.

실습 3

hai-goal로 착수 문서 만들기 난이도 ★★☆ 중급

이번 주 실제 작업 하나를 hai-goal에 넣어 "proof 딸린 todo + Go/No-Go + 중단 규칙" 문서를 받고, 그대로 실행하며 문서가 실제로 흔들림을 줄이는지 검증합니다.

실습 4

내 도메인용 편향 교정 스킬 제작 난이도 ★★★ 고급

내가 쓰는 AI의 반복 편향(예: 과잉 방어 코드, 장황한 문서)을 관찰·기록하고, geju/goudi의 구조(thesis·kill-list·옵션 3개·검증 경로)를 본떠 교정 스킬을 만들어 봅니다.

9관련 기술 심화 학습 로드맵

한 주씩 따라가는 계획.

주차주제학습 자료
1주차체인 전체 훑기 + hai-idea 체험README · 실습 1
2주차편향 교정 3종 정독geju·goudi·hai-razor SKILL.md
3주차APoSD 원전과 hai-architecture 대조『A Philosophy of Software Design』
4주차PRD·goal 문서 작법 실전hai-prd·hai-goal · 실습 3
5주차내 방법론의 스킬화실습 4 · output-template 모음

10핵심 키워드 사전

본문에 나온 용어 빠른 참조.

용어의미
geju (格局)"판을 크게 보기" — 소심한 패치식 방안을 고위 목표 모델로 끌어올리는 스킬.
goudi (苟帝)"끈질기게 버티는 황제" 뉘앙스 — 거창한 방안을 최소 검증 가능한 첫걸음으로 압축.
hai-razor오컴의 면도날 — 필요를 자증 못 하는 개념을 보류/병합/삭제/연기로 판정.
kill-list삭제·병합·분리해야 할 항목 목록 — geju 산출물의 핵심.
Go/No-Go진행/중단을 가르는 명시적 판단 기준.
proof 딸린 todo완료 증명 방법이 함께 정의된 할 일 — "느낌상 완료"를 차단.
PRD제품 요구 문서 — hai-prd는 작성 여부 판단부터 다룸.
APoSDOusterhout의 설계 철학 — 복잡도·모듈 깊이·정보 은닉 중심 리뷰 렌즈.
ast-grep구문 트리 기반 코드 검색·치환 도구 — 린트 규칙을 스킬로 제작.
output-template스킬 결론의 고정 양식 — 판단의 축적·비교를 가능케 하는 장치.

11참고 링크