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이 가이드의 기반이 되는 Skill: Dante - 테크 리드 AI Skill. 팀의 기술 스택, 실제 운영 경험, 진행 중인 결정을 담아 조언이 기술적으로 최선인 것이 아니라 팀이 운영할 수 있는 것을 기준으로 필터링합니다 - $19, 한 번만 결제하면 영구적으로 사용할 수 있습니다.
Dante Skill 보기 →두 가지 질문이면 대부분의 기술적 결정을 해결할 수 있지만, 모델은 그 어느 것도 먼저 제시하지 않습니다. 이것을 되돌리는 데 얼마나 큰 비용이 드는가, 그리고 이 팀이 새벽 3시에 이것을 운영할 수 있는가. 모델에게 어떤 데이터베이스, 어떤 프레임워크, 어떤 아키텍처를 선택할지 물으면 하나를 골라 잘 변호합니다 - 잘못된 답의 비용이 일주일이든 3년이든 정확히 똑같은 확신을 보이며, 누가 당직인지도 모른 채 말입니다. 테크 리드 업무에서 코딩이 아닌 부분은 대부분 이 두 질문에 관한 것입니다. 이 가이드는 그 질문을 대화 속으로 끌어들이기 위한 것입니다.
질문 1: 이 문을 다시 통과해 돌아올 수 있는가?
Amazon의 2015년 주주 서한은 이를 가능한 한 명확하게 표현합니다. 어떤 결정은 "중요한 결과를 초래하고 되돌릴 수 없거나 거의 되돌릴 수 없습니다 - 일방향 문입니다 - 이러한 결정은 체계적으로, 신중하게, 천천히, 깊이 숙고하고 협의하여 내려야 합니다." 대부분은 그렇지 않습니다. "변경할 수 있고, 되돌릴 수 있습니다 - 양방향 문입니다". 그런 결정은 "높은 판단력을 지닌 개인이나 소규모 그룹이 신속하게 내릴 수 있고, 또 그렇게 내려야 합니다."
모델이 없을 때보다 모델이 있을 때 이것이 더 중요한 이유는 모델이 그 차이를 평평하게 만들어 버리기 때문입니다. 같은 세션에서 로그 형식과 데이터 모델에 대해 물으면, 똑같이 철저하고 똑같이 확신에 찬 답변 두 개를 받게 됩니다. 그중 하나는 화요일 오후에 바꿀 수 있습니다. 다른 하나는 그것을 결정한 사람들이 떠난 뒤에도 계속 감당해야 할 것입니다.
따라서 첫 번째 행동은 "어느 옵션인가"가 아닙니다. 결정의 종류를 분류하는 것입니다. 이것을 되돌리는 데 실제로 어떤 비용이 들고, 어떤 단위로 계산되며, 무엇 때문에 비용이 커지는가. 모델은 질문을 받으면 이 질문을 잘 다루지만, 스스로 먼저 제기하지는 않습니다.
모델이 제시하지 않을 세 번째 답도 있습니다: 아직 결정할 필요가 없습니다. 더 많이 알 때까지 되돌릴 수 없는 결정을 미루는 것은 리드가 할 수 있는 가장 노련한 행동인 경우가 많지만, 주의를 기울이지 않는 사람들에게는 우유부단함으로 보입니다.
질문 2: 이 팀이 새벽 3시에 이것을 운영할 수 있는가?
모델은 기술적으로 무엇이 좋은지 압니다. 아키텍처 블로그를 읽었고, 아키텍처 블로그는 플랫폼 팀이 있는 회사의 사람들이 작성합니다.
그것이 알지 못하는 것은 누가 당직인지, 그들이 전에 무엇을 운영해 봤는지, 무엇 때문에 호출될지, 그리고 18개월 후에도 그중 몇 명이나 여기에 남아 있을지입니다. 실제로 이 질문을 결정하는 사실은 바로 그런 것들이며, 그런 사실은 결코 prompt에 들어가지 않습니다. 그 결과 추상적으로는 정말 옳지만, 메시지 브로커를 한 번도 운영해 보지 않은 엔지니어 네 명에게는 틀린 권고가 나옵니다.
운영 가능성에 대한 질문은 "이것이 좋은가?"가 아니라 "한 해 중 최악의 밤에 이것이 우리에게 어떤 비용을 치르게 하는가?"입니다. 누구에게 호출이 가는지. 그 사람이 무엇을 알아야 하는지. 런북에 무엇이 적혀 있는지. 이 일을 이해하는 유일한 사람이 휴가 중일 때 무슨 일이 일어나는지. 이런 내용을 제약 조건으로 prompt에 넣으면 최종 후보 목록이, 그것도 종종 극적으로 달라집니다.
prompt 1 - 결정을 내리기 전에 분류하기
prompt 2 - 운영 가능성 필터
문제만이 아니라 팀에 이 정보를 제공하세요. 아래 사실들이 답을 바꾸는 요소입니다.
세션 간 팀에 대한 사실을 기억해 주며, 여기서 이것이 전부를 좌우합니다. 매번 새 채팅에 기술 스택, 온콜 근무표, 팀이 한 번도 운영해 본 적 없는 것을 다시 입력해야 하니 대부분은 포기하고 일반적인 답변을 받아들입니다. 또한 무엇이든 추천하기 전에 되돌릴 수 있는 정도에 따라 결정을 정리하고, 진행 중인 결정을 보관해 지난주 결정을 번복하며 모순되는 답을 내놓지 않도록 합니다.
Dante - Tech Lead AI Skill 보기 →리뷰: 평면 목록 문제
모델에게 diff를 리뷰해 달라고 하면 목록을 받게 됩니다. 이름 지정 선호, 누락된 테스트, 경쟁 조건이 모두 같은 크기와 같은 절제된 어조, 같은 확신의 정도로 표현됩니다. 이것이 AI 리뷰 피드백을 받기 힘들고 가르치는 데 쓸모없게 만드는 이유입니다. 작성자는 무엇이 중요한지 알 수 없어서, 모든 것을 기계적으로 수정하거나 대충 훑어보게 됩니다.
두 가지를 바로잡으세요. 첫째, 심각도를 예산과 함께 나누도록 강제하세요: must-fix 항목은 최대 3개로 하고, 나머지는 모두 명시적으로 선택 사항으로 두세요. 예산이 있으면 모델이 선택하게 되고, 무엇을 선택하는지가 유용한 정보를 줍니다.
둘째, 그리고 리드에게는 더 중요한 점으로: 모델은 여러분의 관례를 알지 못하므로 이를 지어냅니다. 모델은 주니어에게 완전히 합리적인 코드가 여러분의 표준을 위반한다고 말하면서, 마치 보편적인 규칙인 것처럼 단정할 것입니다. 주니어가 여러분이 이를 승인했다고 믿게 되므로, 이는 리뷰가 없는 것보다 더 나쁩니다. 여러분의 관례를 제공하고, 제공하지 않은 규칙은 어떤 것도 주장하지 못하게 하세요.
프롬프트 3 - 가르치는 리뷰
상위 리더에게 필요성을 설득하기
테크 리드들은 시간을 요청하는 데 놀랄 만큼 많은 시간을 씁니다. 그 일을 리팩터링하고, 기술 부채를 줄이고, 배포 파이프라인에 한 스프린트를 써 달라고 말하죠. 모델에게 그 필요성을 설득할 근거를 작성해 달라고 하면, 모델은 기꺼이 숫자가 들어간 문서를 만들어 냅니다 - 피할 수 있는 장애의 비율, 엔지니어링 시간 수치, 속도 향상 수치 같은 것들 말입니다. 그 숫자를 제공한 적은 없는데도 말이죠. 모델이 지어낸 숫자이고, 이제 여러분은 디렉터 앞에서 그 숫자에 자신의 이름을 걸려고 합니다.
다른 곳에서와 같은 규칙입니다. 모델에 제공되지 않은 수치는 만들지 마세요. 하지만 여기서는 사례 전체를 작성하게 하는 것보다 더 나은 활용법이 있습니다.
반대 입장을 주장하도록 요청하세요. 합리적인 이사가 거절해야 하는 가장 강력한 이유를 작성하게 하세요. 이 출력은 정말 유용합니다. 왜냐하면 실제로 무엇에 답해야 하는지 알려 주기 때문이며, 모델은 이 작업을 명확히 지시하면 잘하지만, 스스로 그 작업이 필요하다는 것을 알아차리는 데는 서툽니다.
프롬프트 4 - 거절 논리를 가장 강력하게 구성하기
라우터가 되지 않고 문제를 해결해 주기
엔지니어가 막혔습니다. 빠른 방법은 그들의 문제를 채팅에 붙여 넣고 답을 받은 다음 그대로 전달하는 것입니다. 90초면 되고 효과도 있지만, 조용히 상황을 악화시킵니다. 엔지니어는 아무것도 배우지 못하고, 다음번에는 더 일찍 당신을 찾아오며, 당신은 빠른 API 앞에 놓인 느린 API가 되어 버립니다.
확장 가능한 방식은 모델에게 답이 아니라 질문을 요청하는 것입니다. 답을 찾아가는 과정을 금지하면, 진단 경로를 생성하는 데 정말 능숙합니다.
프롬프트 5 - 답이 아니라 질문
프롬프트 6 - 아무도 작성하지 않는 의사결정 기록
테크 리드에게는 아무 비용도 들지 않지만 다음 사람의 6개월을 절약해 주는 산출물이다. 거부된 옵션이 아직 기록에 남아 있을 때, 대화 끝에 실행하라.
워크플로 안에서가 아니라 워크플로를 시작하기 전에 코드 공유 문제를 한 번에 정리하라
테크 리드는 보통 팀이 채팅창에 무엇을 붙여 넣는지 정하거나, 적어도 모범을 보이는 사람이다. 소스 코드, 고객 데이터, 자격 증명, 내부 아키텍처는 고용 계약, 회사 정책, 그리고 종종 고객 계약의 적용을 받으며, 답은 그때그때 편리한지가 아니라 어떤 등급과 어떤 계정을 사용하느냐에 따라 달라진다.
습관이 되기 전에, 서면으로 의도적으로 결정하라. 어떤 경우에도 유효한 관행은 다음과 같다: 파일을 그대로 붙여 넣기보다 문제의 형태를 추론하고, 무엇이든 입력하기 전에 식별자와 비밀 정보를 삭제하고, 고객 데이터는 아예 포함하지 않으며, 충분히 작은 코드 조각과 공개 저장소만으로도 헤더 주석만큼 확실하게 코드베이스를 식별할 수 있음을 기억하라. 회사에 정책이 있다면 그 정책이 이 페이지보다 우선한다. 정책이 없다면 아마 그 정책을 작성해야 할 사람은 바로 당신일 것이다.
실패하는 지점
| 실패 | 일어나는 일 | 이에 대해 할 일 |
|---|---|---|
| 중요도의 평준화 | 되돌릴 수 있는 선택과 영구적인 선택에 똑같이 확신에 찬 철저한 답변을 함 | 되돌릴 수 있는 정도를 먼저 기준으로 정렬하라. "어떤 옵션인가"를 묻기 전에 "이걸 되돌리는 데 드는 비용은 얼마인가"를 물어라 |
| 블로그 게시물식 아키텍처 | 플랫폼 팀이 있는 회사가 할 법한 일을 추천함. 원문 자료를 작성한 사람이 바로 그런 사람이기 때문 | 온콜 로테이션, 이직 위험, 자신이 운영해 본 적 없는 것을 제약 조건으로 프롬프트에 넣음 |
| 지어낸 비즈니스 수치 | 어디서 나왔는지 알 수 없는 기술 부채 주장 속 백분율과 절약 시간 | 직접 제공하지 않은 수치는 모두 금지하라. 이를 자신의 주장을 공격하는 데 사용하고, 글을 쓰는 데 사용하지 말라 |
| 지어낸 관행 | 주니어에게 자신의 규칙도 아닌 규칙을 코드가 어겼다고, 자기 말투처럼 들리는 어조로 말함 | 자신의 규칙을 제공하고, 알려주지 않은 표준을 근거 없이 단정하지 못하게 하세요 |
| 평면적인 리뷰 목록 | 명명에 대한 사소한 지적과 경쟁 조건을 동일한 중요도와 확신 수준으로 다룹니다 | 심각도 예산입니다. 반드시 수정해야 할 사항은 최대 세 가지로 제한하고, 반드시 선택하게 하세요 |
| 기다리라고 말하지 않습니다 | 결정을 요청받으면 결정합니다. 결정이 시기상조라는 점을 자발적으로 말하지는 않습니다 | 지금 결정해야 하는지, 기다리면 무엇을 얻을 수 있는지 명시적으로 물어보세요 |
| 동의 | 계획이 타당한지 물으면 타당하다고 답할 것입니다 | 이를 승인해야 하는 사람의 목소리로 이에 반대하는 가장 강력한 근거를 제시해 달라고 요청하세요 |
| 신뢰의 어느 부분도 없음 | 사건에 관여하지 않았고, 이 엔지니어가 번아웃 상태라는 사실도 모르며, 팀에 대한 권한도 없습니다 | 그 업무의 절반은 위임하지 않습니다. 추론과 글쓰기를 위한 것입니다 |
Dante Skill은 어떻게 설치하나요?
다운로드 파일은 압축 파일 루트에 SKILL.md가 포함된 ZIP이며, 중첩된 폴더 안에 들어 있지 않습니다. 이러한 폴더 구조가 업로드에 실패하는 일반적인 원인입니다. Claude 데스크톱 앱에서 사용자 지정 → Skills를 열고 ZIP을 업로드한 다음 활성화하세요.
Skills를 사용하려면 설정 → 기능에서 코드 실행을 활성화해야 합니다. Anthropic의 도움말 센터에는 현재 Free, Pro, Max, Team 및 Enterprise에서 Skills를 사용할 수 있다고 나와 있지만, Academy 튜토리얼에는 Pro, Max, Team 및 Enterprise만 나와 있습니다. 따라서 무료 요금제를 사용 중이라면 어느 페이지의 내용을 그대로 믿기보다 자신의 계정에서 설정 → 기능을 확인하세요. 전체 안내는 Skill 설치 가이드에 있습니다.
ChatGPT 또는 Gemini에서는 업로드 단계가 없습니다. 열기 SKILL.md내용을 복사해 사용자 지정 지침에 붙여넣으세요. 자동 실행 기능은 사라지지만 방법론은 유지됩니다.
누구를 위한 것인가요?
자신의 업무를 계속 수행하면서 기술 방향까지 맡는 테크 리드와 스태프 엔지니어, 그리고 아직 직함은 없지만 책임을 맡은 첫 리드에게 적합합니다. Claude, ChatGPT 또는 모든 AI 채팅에서 작동합니다.
엔지니어링 역할은 각각 별도의 Skills로 나뉘며, 각 $19에 일회성 다운로드로 제공됩니다:
- Viktor - 소프트웨어 아키텍트 - 결정 권한이 팀을 넘어설 때 마주하는 되돌릴 수 없는 선택
- Priya - 엔지니어링 매니저 - 기술적인 업무에서 벗어난 뒤의 사람 관리 절반
- Yuri - 코드 리뷰어 - 단순한 단계가 아닌 독립적인 분야로서의 리뷰
- Max - 풀스택 개발자 - 아직도 배포를 진행하는 업무의 절반
- Rami - DevOps 엔지니어 - 운영 가능성에 대한 질문이 계속 부딪히는 배포 및 롤백 이야기
- Oleg - 데이터베이스 엔지니어 - 대부분의 경우 실제로 되돌릴 수 없는 선택이 무엇인지 보여줍니다
더 폭넓은 구성은 소프트웨어 개발자 Skill과 소프트웨어 및 IT Skill입니다.
요약:
결정하기 전에 먼저 결정을 분류하세요. 모델은 되돌릴 수 있는 선택과 영구적인 선택에 똑같이 확신에 찬 답변을 내놓으며, 당신이 어떤 종류의 선택을 앞두고 있는지는 결코 알려주지 않기 때문입니다. 누가 온콜을 맡는지, 팀이 한 번도 운영해 보지 않은 것은 무엇인지, 누가 떠날 수도 있는지 등 팀의 상황을 prompt에 엄격한 제약 조건으로 포함하고, 기술적으로 가장 나은 순위와 실제로 팀이 운영할 수 있는 순위를 모두 요청하세요. 검토 항목은 반드시 수정해야 할 세 가지로 제한하고, 제공하지 않은 규칙을 모델이 관례라고 단정하지 못하게 하세요. 그렇지 않으면 주니어 팀원에게 당신이 정하지도 않은 규칙을 가르치게 됩니다. 기술 부채에 대한 주장을 대신 작성하게 하기보다 자신의 주장을 반박하는 데 활용하고, 직접 제공하지 않은 숫자는 만들어내지 않도록 하세요. 그런 다음 거부한 선택지들이 아직 대화에 남아 있을 때 결정 기록을 작성하세요. 세션 간 유지할 팀 정보가 필요하다면 Dante - 테크 리드 AI Skill ($19)을 이용하세요. Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅에서 작동하며 30일 환불 보장이 제공됩니다.
Dante - 테크 리드 AI Skill
무언가를 추천하기 전에 되돌리는 데 드는 비용을 기준으로 결정을 분류하고, 실제로 팀이 운영해 본 경험을 바탕으로 선택지를 걸러내며, 검토 의견의 분량을 조절하고, 요청하면 당신의 주장을 반박합니다. 구독이 필요 없습니다. 영구적으로 사용할 수 있습니다.
KissMySkills는 Claude, ChatGPT 및 모든 AI 채팅을 위한 2,000개 이상의 AI Skill, 80개 이상의 prompt 팩, 75개 이상의 에이전트 및 무료 도구를 제공하는 마켓플레이스입니다.