공감과 다양한 시각이 모여 정의가 한 점으로 수렴한다. 그다음 정의를 다시 보는 일은 AI가 맡는다.
2-4
하네스
앞의 셋을 하나의 인터뷰 하네스로 묶어, 같은 입력에 같은 형식의 산출물이 나오게 한다.
CHAPTER FLOW02 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-1
MODULE · 2-1
2-1. Socratic Reasoning
소크라테스는 답을 주지 않았다. 같은 단어를 두고 우리가 서로 같은 것을 보고 있는지부터 묻고, 그 의미가 맞춰질 때까지 다섯 단계를 반복했다.
SECTION BREAK03 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1 · WHY
묻지 않으면 빈칸이 추측으로 채워진다
"성과 잘 내는 팀을 만들고 싶어요." 한 문장에 빈칸이 몇 개일까. 빈칸을 두면 AI는 빈칸인 줄 모르고 자기 의미로 메운다. 우리는 그 메움을 정답으로 여긴다.
2-1. Socratic Reasoning04 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1 · ONTOLOGY
온톨로지 — 단어의 경계를 정하는 일
"성과"라는 한 단어를 두고 보면 너무 많은 것이 안에 들어 있다 — 매출, 학습 속도, 팀 분위기, 고객 만족도까지 단어 하나가 다 부르니까, 같은 "성과"를 말해도 누구는 매출을, 누구는 팀 분위기를 떠올리게 된다.Wonder는 그 경계를 좁히는 작업이다. 단어가 어디까지 가는지, 어디부터 빠지는지 — 같이 정해 둔다.
2-1. Socratic Reasoning05 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1 · FIVE STEPS
다섯 단계 — Wonder는 한 번이 아니라 한 사이클이다
한 줄에 모이지 않으면 다시 Wonder로 돌아간다. 멈추는 기준은 시간이 아니라 의미 일치 여부다.
2-1. Socratic Reasoning06 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1 · DEMO
데모 — "성과 잘 내는 팀을 만들고 싶다"
단계
꺼내는 질문
드러나는 의미
Wonder
"성과"라는 말이 매출인가요, 학습 속도인가요, 팀 분위기인가요?
같은 단어 안의 후보 세 개
Reflect
방금 답하신 "출시 속도"는 몇 주를 줄이는 걸 의미하나요?
상대가 본 의미를 한 번 돌려준다
Refine
그 출시 속도를 책임지는 사람은 PM인가요, 엔지니어인가요?
주체와 대상이 좁혀진다
Restate
"분기마다 한 번씩 PM이 출시 주기를 1주 줄이는 팀"이 맞나요?
한 줄로 모인 정의 후보
Repeat
"1주 줄이는"이 정량인지 체감인지 다시 묻는다
잔여 빈칸이 보이면 사이클을 한 번 더
2-1. Socratic Reasoning07 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-1+
MODULE · 2-1+
못 얻으면 어떻게 되나요? 무엇을 가정하나요?
다섯 단계 Wonder를 한 덩어리 스킬로 두지 않고 네 개의 스킬로 나누려면, 각 단계가 무엇을 위해 있는지(효용)와 무엇을 깔고 있는지(전제)를 먼저 안다. 두 점검 질문이 그 일을 한다.
SECTION BREAK08 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1+ · ONTOLOGY TRAJECTORY
네 단계의 온톨로지 궤적 — 꺼냄에서 합침까지
네 단계는 다른 작업이 아니라 같은 운동의 다른 시점이다. 사용자의 의미가 꺼내져 모델과의 차이로 드러나고, 같은 의미로 모이며, 그 의미로 AI가 원래 goal을 Restate한다.
2-1+. 네 단계 분해 전09 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1+ · CHECK 1
첫 번째 점검 — 못 얻으면 어떻게 되나요?
한 단계의 답을 못 얻으면 다음 단계가 무엇을 잃는지 묻는다. 답이 또렷해질수록 그 스킬이 거기 있어야 할 이유가 분명해진다. 스킬을 분리하기 전에 효용부터 본다.
사용자와 모델의 의미가 서로 다를 수 있다. 다름이 드러나는 것이 Refine의 출발이다.
Refine
다른 의미끼리도 합치는 지점이 존재한다. 그 지점은 사용자와 모델 모두에게 같게 들린다.
Restate
shared ontology가 한 번 형성되면, AI가 그 의미로 원래 goal을 더 또렷하게 Restate할 수 있다.
2-1+. 네 단계 분해 전13 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1+ · BOTH CHECKS
두 점검을 한 번에 적용하기 — 단계별 한 묶음
단계
못 얻으면 (효용)
무엇을 가정 (전제)
Wonder
의미 후보가 안 나와 한 의미에 갇힌다
한 단어에 의미가 둘 이상 있다
Reflect
사용자와 모델의 차이가 안 드러나 shared로 못 간다
사용자와 모델의 의미가 다를 수 있다
Refine
shared가 안 만들어져 같은 의미 합의가 없다
다른 의미끼리도 합치는 지점이 있다
Restate
AI가 같은 의미로 goal을 Restate하지 못한다
shared가 형성되면 AI가 더 또렷하게 진술한다
한 줄로: 단계별로 두 답을 같이 적어 두면, 그 두 답이 그대로 다음 실습에서 만들 스킬의 효용과 전제가 된다.
2-1+. 네 단계 분해 전14 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1+ · BRIDGE
두 답이 스킬의 척추가 된다
단계마다 두 답(못 얻으면 무엇이 막히나 / 무엇을 가정하나)이 모이면, 그 둘이 그 스킬의 효용과 전제가 된다. 여기에 그 스킬이 던지는 한 줄 질문과 출력 형식을 더하면 스킬 하나가 완성된다. 네 스킬을 모두 만들면 다섯 단계 Wonder가 네 개의 분리된 스킬이 된다.
2-1+. 네 단계 분해 전15 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-1+ · PRACTICE
실습 — Wonder · Reflect · Refine · Restate 네 개의 스킬 만들기
INPUT
슬라이드 14의 표
단계별 두 답(효용 / 전제) 묶음 네 개를 그대로 가져온다.
PROCESS
스킬 하나씩 정의하기
단계마다 스킬 하나: 효용 한 줄 / 전제 한 줄 / 그 스킬이 던지는 한 줄 질문 / 출력 형식 한 줄. 네 항목이 한 스킬이다.
OUTPUT
스킬 4개
Wonder · Reflect · Refine · Restate — 각자 /wonder, /reflect 등으로 단독 호출 가능한 .claude/skills/ 폴더의 SKILL.md 4개.
완료 기준 다섯 가지
효용각 스킬의 첫 항목에 "못 얻으면 무엇이 막히나"가 한 줄로 적혔는가
전제둘째 항목에 "어떤 가정 위에 있는가"가 한 줄로 적혔는가
한 줄 질문각 스킬이 사용자에게 던지는 질문이 정확히 한 줄인가
출력 형식그 스킬의 답이 어떤 모양으로 떨어지는지(예: 의미 후보 3개 / Y/N / 한 줄 정의) 명시되었는가
독립 + Refine네 스킬 중 하나만 단독 호출해도 동작하고, 순서대로 네 번 호출하면 5단계 Wonder가 재현되는가
2-1+ 실습16 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-2
MODULE · 2-2
2-2. 요구사항 구조화
Wonder로 꺼낸 의미를 한 묶음에 옮긴다. 한 줄짜리 요청을 다섯 칸으로 풀면, 빈칸이 어디인지 보인다.
SECTION BREAK17 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-2 · BRIDGE
Interview에서 Seed로 가기 위한 요구사항 구조화
2-1의 네 스킬은 한 줄짜리 goal을 만든다. 그런데 같은 goal을 두고도 만들어지는 게 갈린다 — task를 지울 수 있다고 보거나, archive만 된다고 본다. 둘 다 goal과 어긋나지 않는다.Ouroboros는 이 다음을 Seed라고 부른다. goal + 제약 + 성공기준 — 셋이 잠겨 Ambiguity ≤ 0.2 게이트를 통과해야 비로소 코드가 시작된다.
셋이 채워지면 어떻게 생겼는지는 다음 페이지에서.
2-2 · Interview → Seed18 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-2 · SEED EXAMPLE
예시 — 셋이 채워진 Seed는 이렇게 생겼다
Ouroboros 문서의 실제 Seed 예시 — Sub A가 첫 칸을, Sub B가 나머지 두 칸을 채운다
goal: CLI task 관리 도구를 만든다 ← Sub A
constraints: - Python 3.14+ ← Sub B-1
- 외부 DB 없음
acceptance: - task 생성이 된다 ← Sub B-2
- task 목록 조회가 된다
ambiguity: 0.15 → ≤ 0.2 게이트 통과 → 코드 시작
acceptance criteria(=성공기준)는 UX 속도가 아니라 무엇이 정상 동작해야 하는지의 검증 기준이다 — 동사로 끝나야 AI가 스스로 "끝났는가?"를 판단할 수 있다.
2-2 · Seed example19 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-2 · A
MODULE · 2-2A
막연한 요청을 목표로 바꾸기
shared meaning을 한 줄 goal로. Seed 첫 칸(가중치 40%)을 채우는 절이다.
goal = "the primary objective of the workflow" — Ouroboros
SECTION BREAK · 2-2A20 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-2 · WHERE
막연함은 네 곳에 숨는다
01
주체
누가 한다는 말이 빠져 있다. "우리"라는 모호한 1인칭이 자주 들어선다.
02
대상
누구를 위한 일인지 흐릿하다. 사용자, 동료, 경영진이 한데 섞인다.
03
시점
언제까지인지 명시되지 않는다. "곧", "이번에"가 시점 칸을 차지한다.
04
완료조건
무엇을 보면 됐다고 할지가 비어 있다. 산출물 이름만 남는다.
2-2. 요구사항 구조화21 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-2 · FORMULA
한 줄 공식 — 다섯 칸을 채우면 요청이 된다
누가 / 누구를 위해 / 무엇을 / 언제까지 / 어떻게 다 됐다고 보나
다섯 칸 중 하나라도 비어 있으면 요청이 아니라 희망이다. 빈칸은 메우기 전에 빈칸으로 표시해 두는 편이 안전하다.
2-2. 요구사항 구조화22 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-2 · TRANSFORM
변환 — "보고서 좀 만들어줘"가 다섯 칸으로 풀리면
칸
원래 요청
풀어 본 결과
누가
(빠짐)
마케팅 PM이 직접 작성한다
누구를 위해
(빠짐)
다음 분기 예산을 보는 임원 두 명
무엇을
보고서
지난 분기 캠페인 ROI 한 페이지 요약
언제까지
(빠짐)
다음 주 화요일 오전 회의 전
완료조건
(빠짐)
임원이 추가 질문 없이 결정으로 넘어가면 됐다
2-2. 요구사항 구조화23 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-2 · B
MODULE · 2-2B
제약과 성공기준까지 붙이기
goal 한 줄만으론 코드가 갈라진다. 제약(30%) + 성공기준(30%) 두 칸을 붙여야 Seed가 닫힌다.
정의는 우리가 화이트보드 앞에 앉아 결정해서 만들어지는 게 아니라, 묻기와 공감이 쌓이는 동안 같은 단어가 같은 의미로 불리기 시작하는 순간 발생한다 — 그러니까 정의 자체는 사람들 사이에서 일어나는 모임에 가깝다.Seed가 명세인 까닭은, 그 모임의 결과를 다음 단계가 매번 같은 출발점에서 쓸 수 있도록 한 줄로 묶어 두는 도구이기 때문이다.
2-3. Define = 모임32 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · PATH TO DEFINE
Define까지 — 어떻게 한 줄에 모이는가
01
공감
사람을 가까이서 본다. 누가 어떤 불편을 겪는지 곁에서 듣는다.
02
다양한 시각
같은 상황을 보는 다른 시각을 모은다. 결정자, 사용자, 운영자가 다르게 본다.
03
공유된 의미
여러 시각이 같은 단어를 같은 의미로 부르기 시작한다. 이때부터 합의가 가능해진다.
04
Converge
아이디어가 한 점으로 모인다. 그 점이 Define이고, 여러 의미가 한 곳에서 만났을 때 자연스럽게 발생하는 결과다.
2-3. Define — 공감에서 한 줄로 모이기33 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · ASYMMETRY
사람과 AI — 두 다이아몬드 안에서 누가 빨라졌나
구간
사람이 하는 일
AI가 하는 일
Discover
현장에서 사람을 만나고 공감을 만든다
외부 사례·문헌 발산을 옆에서 거든다
Define
여러 시각의 의미를 한 점으로 모은다
모인 정의의 사각지대를 찾아 다른 시각으로 다시 본다
Develop
가치 판단과 우선순위를 정한다
해결 후보를 빠르게 늘리고 비교한다
Deliver
사용자에게 전달하고 반응을 듣는다
실행과 검증의 반복을 짧게 만든다
한 줄로: 문제를 발견하는 무게중심은 사람에게, 온톨로지 재정의는 AI에게 위임한다.
2-3. Define — 공감에서 한 줄로 모이기34 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · EVOLVE
온톨로지 재정의는 Ouroboros의 evolve_step
한 번 모인 Seed로 Execute와 Evaluate까지 가 보면, 정의에서 빠진 자리가 드러난다. Ouroboros는 정의를 다시 보는 이 작업을 evolve_step이라 부르고, ontology similarity ≥ 0.85에 닿을 때까지 Seed를 다시 만든다.사각지대를 짚는 일은 AI가 빠르고, 채택은 사람이 한다.
2-3. evolve35 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · EVOLUTION LOOP
위쪽은 Refine에서 다시 본 의미가 Restate로 이어지는 흐름이고(Ontology tuning), 아래쪽은 Repeat이 다음 사이클의 Wonder로 돌아오는 흐름이다(Iterative prompting). 이 두 화살표가 곧 Ouroboros evolve loop의 척추다.
2-3 · evolution loop36 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · PRACTICE
실습 — 정의를 다른 시각으로 다시 본다 (재정의는 AI가)
INPUT
Define v1 한 줄
2-2에서 만든 Seed의 goal 한 줄을 그대로 가져온다.
PROCESS
AI에 사각지대 요청
"이 정의가 놓치고 있을 사용자 시각 세 가지" "이 정의로 잘려 나간 가능성 세 개"를 AI에 묻는다. 사람은 채택과 거절만 한다.
OUTPUT
Define v2 한 줄
v1과 v2를 나란히 둔다. 어느 의미가 옮겨졌는지 한 줄로 적는다.
완료 기준 네 가지
v1 보존처음 정의를 그대로 남겨 두었는가
사각지대AI가 짚은 사각지대 중 한 개 이상 채택했는가
v2 도출옮겨진 의미가 v2 한 줄에 반영되었는가
판단 주체채택/거절은 사람이 했는가, AI 추천을 그대로 따르지 않았는가
2-3. Define — 공감에서 한 줄로 모이기37 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-3 · WRAP
정의는 한 번에 잠기지 않는다
Define은 한 번 발생하고 끝나는 일이 아니라, 같은 단어를 다시 묻고 같은 정의를 한 번 더 보면서 모양을 잡아 가는 사건이다 — 그래서 다섯 단계의 마지막 자리에 Repeat이 들어 있다.
2-3. wrap38 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTEPART 2-4
MODULE · 2-4
2-4. 인터뷰 하네스 만들기
앞의 셋(Wonder·구조화·Define)을 한 장의 하네스로 묶는다. 같은 요청을 두 번 넣어도 같은 형식의 산출물이 나오게 만드는 것이 목표다.
SECTION BREAK39 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · ORCHESTRATOR
Seed Gate는 매 사이클마다 goal · constraint · acceptance_criteria 셋이 다 채워졌나 점검한다. 안 채워졌으면 Cycle > 5 안전밸브를 거쳐 사이클을 한 번 더 돈다.
2-4 · Socrates 구조40 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · STOP RULE
어디까지 묻고 멈출지 기준 세우기
Ralph 루프 · Seed v1 / v2 ontology 비교 · similarity ≥ 0.85에서 stop
한 사이클 끝날 때마다 새 Seed가 떨어진다. AI가 직전 Seed와 ontology를 비교해 similarity가 0.85 이상이면 사이클을 멈춘다 (본 강의 기본값). 임계값은 본인 작업 규모에 맞춰 조정 가능.
2-4 · stop rule41 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · STRUCTURE
하네스 구조 — 입력에서 산출물까지
INPUT
막연한 요청
한 줄 요청, 받은 채팅, 회의 메모 어느 형식이라도 된다.
STAGE 1
Wonder 5단계
2-1의 사이클을 1회 돌려 온톨로지 카드를 만든다.
STAGE 2
다섯 칸 채우기
2-2의 공식으로 요구사항 카드를 만든다. 빈칸은 빈칸으로 둔다.
STAGE 3
Define v1 → v2
한 줄 정의를 만들고, 사각지대를 AI에 맡겨 v2로 다시 본다.
OUTPUT
인터뷰 산출물
온톨로지 카드 + 요구사항 카드 + Define v2 = 다음 단계로 넘기는 한 묶음.
2-4. 인터뷰 하네스 만들기42 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · TEMPLATE
하네스 템플릿 — 그대로 복사해 쓰는 한 장
# Interview Harness v1
## 0. 입력
- 받은 요청 (원문 그대로):
## 1. /socrates 호출 (Ralph 루프로 Seed 생성)
- 한 사이클: Wonder → Reflect → Refine → Restate
- 종료 조건: Seed Gate 통과 (goal · 제약 · 성공기준 셋이 다 채워짐)
- 안전밸브: Cycle > 5
- 출력: Seed v1 (YAML)
## 2. /evolve_step 호출 (사각지대 다시 보기)
- AI에 두 질문:
1) 이 정의가 놓친 사용자 시각 3개
2) 이 정의로 잘려 나간 가능성 3개
- 채택은 사람이 (☑ / ☒)
- 출력: Seed v2 (YAML)
## 3. Stop rule 점검 (Ralph 루프 종료 신호)
- ontology similarity (Seed v1 vs v2) ≥ 0.85?
- YES → 종료. Seed v2가 최종.
- NO → /evolve_step 한 번 더 (최대 N회)
## 4. 산출물
- Seed v1 + Seed v2 + 옮겨진 의미 한 줄 — 한 묶음으로 다음 단계 입력
2-4. 인터뷰 하네스 만들기43 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · PRACTICE
통합 실습 — 하나의 요청을 한 묶음으로
INPUT
업무 요청 1건
본인이 최근 받은 막연한 요청 1건을 그대로 가져온다.
PROCESS
템플릿 한 장 채우기
0번부터 4번까지 순서대로. /socrates → /evolve_step → stop rule 점검을 직접 한 번 돌려 본다.
OUTPUT
인터뷰 하네스 v1
한 장짜리 마크다운. 같은 요청을 다시 넣었을 때 같은 형식이 나오는 본인용 절차다.
완료 기준 네 가지
재현성같은 입력을 다시 넣어도 같은 Seed YAML 형식이 나오는가
분담온톨로지 재정의(evolve_step)가 AI에 위임되어 있는가
Seed 게이트goal · 제약 · 성공기준 셋이 다 채워졌는지 점검되는가
Stop ruleontology similarity 임계값이 명시되고 거기서 멈추는가
2-4. 인터뷰 하네스 만들기44 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTE2-4 · DELIVERABLE
산출물 기준 — 무엇을 보면 끝난 것으로 보나
산출물
출처
완료 신호
4 sub-skills (W/R/R/R)
2-1+ 네 스킬 만들기
단독 호출 가능, 같은 스크래치 파일 규약 공유
Seed v1 (YAML)
2-2 Socrates 오케스트레이터
goal · 제약 · 성공기준 셋이 채워진 한 블록
Seed v2 (YAML)
2-3 evolve_step 손 버전
v1 → v2 옮겨진 의미 한 줄 + ontology similarity ≥ 0.85
Socrates 오케스트레이터
2-4 통합
Seed Gate · Cycle 안전밸브 · stop rule이 본문에 적혀 있음
2-4. 인터뷰 하네스 만들기45 / 47
FAST CAMPUS · CHAPTER 02 · KEYNOTECHAPTER SYNTHESIS