cursor 의 프로젝트별 영구 지시어 파일. 파일명 .cursorrules (점으로 시작). 후속 명칭 Rules (UI 상에서). claude-md / agents-md 와 기능적 등가.

sanger (Cursor 공동 창업자) 의 발언 (sanger-architect-quote): > "AI가 따를 수 있는 명확한 경계 정의와 패턴 거버넌스 가 선행되어야 한다." → "경계 정의(boundary)" 와 "패턴 거버넌스(pattern governance)" 가 .cursorrules 의 직접 근거.

코드·산출물의 생성 / 검토 / 승인 3 역할을 서로 다른 주체 가 수행하는 거버넌스 패턴. 세 역할이 같은 사람 이면 눈먼 점(blind spot) 발생 → 검증 효과 0.

03 HRN / 06 CLN: - "AI 가 만들고 AI 가 검증하고 AI 가 승인하면 눈먼 점 입니다." - "승인은 반드시 사람."

vibe-coding 으로 시작한 프로젝트가 초기의 경이로운 속도 를 지나 약 3개월 시점 에 기술 부채·운영 사고·디버깅 불능 으로 폭발하는 패턴. booklet-9-chapters Part 1 Ch.1 의 핵심 진단어.

AI 에이전트 시스템의 4 계층 분해 — (1) SDK & 프레임워크 → (2) 스캐폴딩 → (3) 하네스 → (4) 에이전트.

03 HRN hrn-4layer-architecture 메인 표.

Claude Code 가 매 요청마다 컨텍스트에 자동으로 쌓는 8 개 레이어 — 실벨 개발자 YouTube 강의 출처.

작성 판단: - 보편적 → 위 레벨 (전역) - 특수할수록 → 아래 레벨 (서브디렉토리)

→ 두 비유의 방향이 반대. 강의 Ch2 에서 명확 분리 필요. (synthesis_horim_claudemd-as-constitution-of-vibe-coding §주의 절)

가드레일 (Guardrail) = 막강한 AI 도구가 방향성 있게 일하도록 보호하는 장치. 건강검진이 점검하는 일이라면, 가드레일은 막는 일.

가드레일은 한 층이 아니라 여러 층 으로 기록된다. multi-layer-guardrail 의 Defense in Depth 패턴:

→ 한 층 통과해도 다음 층에서 또 막힘. 사고 방지의 깊이 기록.

→ permission_mode 를 작업 위험도에 맞게 분리 하는 것이 처방.

60_service/6006 booklet-vibe-coding-4-elements/_combined_book.md §470~498 (6 장 — 가드레일 + 부재 vs 과잉).

가소성 (Plasticity) = 기존 지식·결정·산출물이 새 정보에 의해 갱신될 수 있는 능력. 신경망에서 빌려온 용어인데, 본 강의 에이전트 맥락 에서는 검증 작동의 결과.

> 검증은 가소성의 전제이고, 가소성은 지식 성장의 조건이다.

검증이 작동해야 잘못 됐다가 발견 되고, 발견되어야 갱신 된다. 갱신될 수 있는 능력 자체가 가소성.

→ 둘 다 시스템 정지. 검증의 균형 이 가소성의 작동.

60_service/6006 booklet-vibe-coding-4-elements/_combined_book.md §456~466 (6 장 — 가소성).

harness-engineering 의 두 방향 통제 — *가이드(Feedforward) = 행동 전 + 센서(Feedback) = 행동 후***.

03 HRN hrn-4layer-architecture: - 비유: 가이드 = 도로 표지판 / 센서 = 후방 카메라. - 청중 메시지: "두 방향이 모두 있어야 한다."

건강검진 (Health Check) = 검증의 두 얼굴 中 하나. 정합성·일관성·목표 지향 을 본다. 가드레일이 막는 일이라면, 건강검진은 점검하는 일.

→ 4 가지 모두 위험을 막는 가드레일 과 다른, 건강한가를 보는 능동적 점검.

guardrail-context (막는 일) ↔ 건강검진 (점검하는 일) — 둘 다 검증. 한 단원에서 함께 기록됨 (4elements-verification-hooks).

건강검진의 효과는 즉시 보이지 않음. 30~100 턴 가야 드러난다. 그래서 가장 자주 무시되지만, 6 개월 가면 — 박음과 안 박음의 차이가 결정적.

60_service/6006 booklet-vibe-coding-4-elements/_combined_book.md §470~474 (6 장 — 건강검진과 가드레일).

Claude Code 가 도구 사용 권한 프롬프트 를 처리하는 6 가지 모드. CLI 플래그 (--permission-mode <mode>) · 설정 (permissions.defaultMode) · subagent frontmatter (permissionMode) 로 지정.

> "PreToolUse hooks 는 모든 권한 모드 확인 전 발생. permissionDecision: 'deny' → bypassPermissions 모드·--dangerously-skip-permissions 에서도 도구 차단*."

→ Hooks 는 권한 모드를 우회해서 강제 차단 가능. CLAUDE.md 가 권고적인 반면, Hook 은 결정론적.

alex-an 의 AI 네이티브 4단계 (믿음 → 목격 → 활용 → 행동) 중 2단계 — AI가 실제로 결과물을 내는 모습을 직접 보는 실증적 경험. 본 강의의 라이브 시연(05 DEM) 이 청중의 목격 단계를 채우는 역할.

믿음 만으로는 약하다. 간접 정보(읽기·듣기) 와 직접 목격(보기) 사이에 인지적 격차 가 있다. 목격이 채워져야 믿음 → 행동 이 단단해진다.

jaesang-ha 의 ai-native-4-stages Maximalist 단계의 본질 — 사람의 시간은 직렬(Serial) 이지만, 위임을 통해 AI 가 일하면 시간을 병렬(Parallel) 로 사용 가능. 5 인분 ~ 10 인분 산출물 의 직접 원리.

AI Enabled (직렬): > "첫 번째 작업을 일단 시작하겠죠. 피처 리퀘스트를 할 겁니다. Claude 켜 놓고 한 줄 한 줄 짜거나… 미팅을 가게 되면 작업은 완전히 멈추겠죠. 하루에 잘해야지 한 두 개 정도." AI Maximalist (병렬): > "Claude Code 를 세 개 정도 띄울 것 같습니다. 워크트리 다 다르게. 첫 번째 에이전트 — 피처 분석·계획. 두 번째 — 버그 수정 PR. 세 번째 — 성능 프로파일링 보고서. 저는 미팅에 들어갈 겁니다." > "10 시 미팅을 들어가서 한 시간 동안 AI 는 계속 일하고 있어요. 미팅 끝나고 나오니까 첫 번째 에이전트가 계획을 다 세워 놨죠… 두 번…

시각 입력 (이미지·도면·차트) + 텍스트 입력 + 실시간 외부 데이터 를 단일 논리 공간에서 융합 처리하는 능력. crossbeam-hackathon-win 에서 건축 도면 + 보완 서한 + 지방 조례를 통합 처리한 사례가 본 개념의 정점.

02 VBC crossbeam-hackathon-win / 03 HRN: - "PDF 도면을 OCR 한 게 아닙니다. 도면의 의미 를 읽었습니다." - "이미지 + 텍스트 + 실시간 조례 = 한 번의 추론."

jaesang-ha 가 모든 회사가 써야 하는 훅 으로 강조한 4 번째 훅 — *회사의 모든 서비스 장애 사후 분석(post-mortem) 을 패턴화·스크립트화 한 뒤 hooks-6-events 의 PreToolUse / PostToolUse 등에 임베드** 하는 패턴. 사람이 검토하는 게 아니라 시스템이 자동 차단*.

> "회사에 있는 서비스 장애들을 다 모아보면 — 분명히 패턴화를 시킬 수 있어요. 그 패턴화를 시킨 거를 스크립트화시킵니다. 그래서 훅에 임베드시켜요. 그러면 PR 올릴 때 자동으로 여러 가지 서비스 장애 패턴에 절대 하면 안 되는 것들이 이미 패턴화된 스크립트가 돌아가면서 안전 장치를 설계해 주는 거죠. 사람에 의존하지 않고 시스템에 의존."

Amazon 2026-03-05 사고 (6 시간 다운, 630만 주문 손실) 의 처방으로 Amazon 은 시니어 엔지니어 사람 검토 를 추가. jaesang-ha 가 비판: > "Amazon 이 한 게 사람을 검토 단계에 …

큰 작업을 섹션 단위로 분할 해 순차적 으로 요청하는 프롬프트 패턴. alex-an 의 작은 단위 요청 전략의 구체적 형태.

❌ 나쁜 프롬프트 (한 번에 전체): > "필터·리스트·상세·생성 폼 모두 포함된 완벽한 페이지 만들어줘." ✅ 좋은 프롬프트 (섹션별): > "위치와 활동 유형을 선택할 수 있는 드롭다운 필터 바 만 만들어줘."

05 DEM dem-pharmacy-agent-live 의 시연 패턴.

claude-code 의 hook 시스템 중 하나. *AI 가 작업을 완료하려는 순간 자동으로 빌드 / 테스트 / 린트 를 실행 하는 훅. 실패 시 AI 에게 자동 재작업* 트리거. verification-loop 의 자동화 핵심.

03 HRN hrn-verification-loop 3종 검증 세트 중 하나: - 멘트: "AI 가 작업이 끝났다고 하면, 시스템이 한 번 더 확인 합니다."

코드 작성 전, 브라우저에서 *목업·다이어그램·아키텍처를 렌더링 해 사용자 승인 을 받는 시스템. Superpowers 프레임워크의 핵심 기능 중 하나. 요구사항 표류 차단* 의 시각적 도구.

03 HRN hrn-superpowers-framework 3대 개념 중 하나: - 멘트: "코드를 짜기 전에 그림 을 보여주고 승인받습니다."

martin-fowler 가 명명한 하네스의 한 종류 — *에이전트가 성능 요구사항·로깅 표준 등 구조적 특성을 위반하지 않도록 지속적 압력 을 가하는 시스템. 인간 개발자의 경험 을 시스템에 외재화* 하는 고도 엔지니어링.

에러 발생 시 개발자가 직접 수정 하지 않고 *에이전트가 스스로 해결 하도록* 교정 프롬프트로 유도하는 패턴.

❌ 수동 수정: 에러 → 개발자가 코드 수정 → 다시 시도. ✅ 자가 수정 프롬프트:

05 DEM dem-pharmacy-agent-live 검증 루프 단계 의 핵심 패턴.

orchestration 을 수행하는 역할명. 코더(Coder) 의 후계 정체성. AI 시대 개발자의 새 직책 명. 분해·할당·조율·통합 4 역량을 한 사람이 묶어서 수행한다.

spec 이 AI 가 작업 가능한 수준인지 평가하는 지표. 90% 이상 이 될 때까지 반복 검증해야 대형 Spec 의 핵심 디테일 손실 50% 를 방지.

> "대형 Spec → AI 에 전달 → 요약 요청 → 초기에 핵심 디테일 ~50% 손실." > "→ Completeness Rating 90% 이상 이 될 때까지 반복 검증."

05 DEM dem-pharmacy-agent-live 트러블슈팅 슬라이드: - "Spec 손실 50% 가 일반적입니다." - "90% 완전성에 도달할 때까지 반복." - "에이전트 실패 시 코드를 직접 수정하지 마세요. 하네스(입력)를 수정 하세요."

초기 설계 의도 가 시간 / 대화 누적 / 사용자 변심 등으로 서서히 다른 방향으로 옮겨가는 현상. context-rot 의 결과 중 하나. three-month-wall 의 혼돈 단계 진입 신호.

02 VBC vbc-failures-and-causes / 04 DSL: - "요구사항이 서서히 다른 곳으로 가고 있다는 사실을 모를 때 가 가장 위험." - "고정된 Spec 이 닻 입니다."

에이전트가 MCP (Model Context Protocol) 등 표준 프로토콜로 다양한 모달리티 + 실시간 세계 데이터를 흡수, 스스로 판단·최적화하는 완전 자율 소프트웨어 생산 시스템. 본 강의의 미래 시나리오 — 학생이 졸업 후 마주할 산업 환경.

> "하네스 환경 지배력을 확보한 조직이 다음 시대의 기술적 패권 을 쥔다." > "코드베이스의 복잡성에 짓눌리지 않고 끝없는 혁신을 이루는 조직은 하네스라는 강력한 고삐를 쥔 조직 이다."

06 CLN cln-autonomous-software-factory 의 핵심 어휘.

코드 변경 시 영향받는 파일·심볼·테스트 를 3~10줄짜리 표/그래프 로 사전 가시화한 문서. Phase 1 계획 단계 산출물. 잘못된 참조를 수천 줄 PR 이전에 3줄 영향 지도 단계에서 발견 → 수정 비용 극저.

03 HRN hrn-4layer-architecture: - 멘트: "변경 전 에 영향 지도 3줄. 그게 전부입니다." - 비용 계산 강조: "3줄 vs 수천 줄 — 어디서 발견하는 게 좋겠습니까?"

해당 분야의 숙련된 전문가일수록 새로운 도구 / 패러다임 도입에 심리적 저항 이 강해지는 경향. alex-an 이 AI 코딩 맥락에서 정리한 표현이며, 대학생 청중이 오히려 유리하다 는 본 강의의 동기 부여 메시지 의 출발점.

1. 자기 정체성 위협 — 전문성이 단시간 대체된다는 신호 2. 매몰 비용 편향 — 학습 투자가 무가치화된다는 인지 부조화 3. 위험 회피 — 잃을 것이 많아 변화 비용이 커 보임 상세 메커니즘 + 강의 활용은 expert-bias-paradox 카드 참조.

안정적으로 동작하는 상태 를 명시적으로 저장 해 두고, 그 위에서 실험적 변경 을 시도하는 패턴. alex-an 의 4대 전략 중 4. 체크포인트 활용. 실패 시 이전 안정 버전으로 즉시 복귀 가능.

> 실패의 두려움 감소 → 과감한 시도 가능 → alex-quantity-quality 의 양이 질을 만든다 의 실용적 전제.

02 VBC vbc-alex-strategy: - "체크포인트 = 되돌아갈 수 있는 안전판." - "되돌릴 수 있어야 과감하게 실험 할 수 있습니다."

karpathy 가 karpathy-claudemd-65lines 에서 정리한 AI 에이전트 코딩의 4 원칙. OOP 핵심 원칙의 AI 시대 재번역.

> "카파시는 새로운 설계 원칙 을 만든 것이 아니다. > OOP 의 핵심 원칙을 AI 에이전트 시대에 재번역 한 것이다."

04 DSL dsl-claudemd-as-language: - "보세요. 4원칙이 OOP 와 그대로 일치합니다." - "여러분이 배우는 OOP 가 AI 시대의 코딩 원칙 이기도 합니다."

anthropic Claude API 의 Prompt Caching 메커니즘 — 시스템 프롬프트·CLAUDE.md·자주 읽는 파일 등을 자동 캐시. 캐시 히트 시 동일 입력 1.5 불, 미스 시 30 불 — 20× 비용 차이. jaesang-ha 강의의 비용 최적화 가장 결정적 포인트.

> *"CLAUDE.md 는 절대 세션 중간에 바꾸지 않는 거를 추천. Non-obvious Pattern 같은 것들도 세션 끝나고 추가하는 게 무조건 좋습니다."*

03 HRN meta-400-billion-token-saving 결정적 어휘: - 멘트: "$1.5 vs $30. 20 배. 세션 중간에 CLAUDE.md 만지지 마세요."

LLM 이 한 번의 대화 / 요청 에서 함께 처리할 수 있는 입력+출력의 최대 토큰 수. 본 강의의 핵심 명제 — 개발자의 새 레버리지 = 컨텍스트 윈도우를 통제하고 채우는 능력 (karpathy).

> "개발자의 가장 강력한 레버리지가 타이핑 속도 에서 모델의 컨텍스트 윈도우를 통제하고 채우는 능력 으로 이동했다." > — Karpathy, 소프트웨어 3.0 진화론

기능에 비해 코드 분량이 비대 해지는 현상. AI 가 Spec 변경 / 기술 스택 교체 / 중복 함수 생성 을 거치며 동일 의미의 코드를 여러 번 작성 한 결과 누적. requirements-drift 와 짝을 이루는 vibe-coding 실패 패턴.

- LOC / 기능 비율 (Function Point per LOC) - 중복 함수 비율 (clone detection) - 데드 코드 비율 (정적 분석) → 책자 Part 1 Ch.2 시한폭탄 의 정량 지표: AI 코드 코드 중복 4× 증가 (GitClear 2.1억 줄 분석).

- dog-tracker-bloat — 1차 시도 폐기, 2차 재시작 1시간 — 차이는 설계 선행

02 VBC vbc-failures-and-causes: - "기능 1개 추가했는데 코드는 5배 늘어납니다." - "Accept All 의 청구서가 코드 부풀리기 입니다." - 처방: 마이크로 태스크 분해 + Git Worktree 격리 (03 HR…

폰 노이만 병목 — CPU 처리 속도가 메모리 대역폭보다 훨씬 빠른 구조적 한계. CPU 가 메모리를 기다리며 놀고 있는 현상. 1945 폰 노이만 아키텍처 (von-neumann) 의 공동 메모리 (명령어 + 데이터) 모델이 원천적 원인.

명칭은 John Backus 가 1977 ACM Turing Award 강연 "Can Programming Be Liberated from the von Neumann Style?" 에서 정립.

LLM 의 어텐션 메커니즘 이 폰 노이만 병목을 극대화 한다: - 모델 파라미터 수조 개 → 메모리 부족 - Context window 수십만 토큰 → 어텐션 O(N²) → N 토큰마다 모든 다른 토큰과 곱셈 - 각 곱셈은 메모리 → CPU/GPU → 메모리 왕복

→ **메모리 대역폭이 부족 해서 LLM 이 느리고 비싸다*. 모델 자체가 빠른 것이 아니라 메모리에서 가중치를 읽는 데* 시간 대부분을 쓴다.

HBM (High Bandwidth Memory) = 수…

에이전트의 행동을 통제·검증·보조 하는 시스템 계층의 총칭. 어원: 영어 harness = 말 안장 끈 / 낙하산 끈 / 안전벨트. 자유로운 움직임 을 허용하면서도 치명적 사고 를 막는 보조 구조.

한입 (One Bite) = 3~5 턴 안에 수렴하고, 명확한 시작·끝과 검증 가능한 산출을 가진 작업 단위. one-bite-task 의 짧은 이름.

> 한입이 아니면 시간은 빙빙 돈다.

본 강의 LLMWiki 의 4 요소 기록 에서 시간 요소 의 핵심 단위로 기록되었다. 비유는 음식 한 입 — 너무 크면 못 먹고, 너무 작으면 비효율적. 적절한 한 입 크기 가 있다.

대응 영문 — One Bite Task (정식) / bite-sized task (일반).

대응 도구 — Plan Mode (분해), TodoWrite (박제), Subagent (격리).

→ 상세는 one-bite-task.

AI 가 제안한 코드 변경을 상세 검토 없이 모두 수용 하는 작업 패턴. karpathy 의 vibe-coding 정의에서 "코드가 존재한다는 사실조차 잊은 채" 라는 표현이 본 패턴을 묘사한다. 단기 생산성을 주지만 블랙박스 누적 으로 context-rot 를 가속한다.

02 VBC vbc-failures-and-causes / vbc-vs-sdd-hybrid: - "Accept All = 부탁의 누적" 비유 (cf. pocketos-cursor-db-deletion 의 "프롬프트 = 부탁") - 처방: 2단계 리뷰·TDD·정적 분석 으로 accept-all 패턴 차단

어떤 상태가 되면 작업이 완료인가 의 측정 가능한 정의. five-checklist 의 3번. 완료 조건이 없으면 AI 가 임의로 결정 — 결과 예측 불가.

❌ "잘 작동하면 돼" ✅ "/api/search?q=foo 호출 시 200 OK + results 배열 반환 + 빈 결과는 [] (null 금지) + 응답 시간 < 500ms"

06 CLN cln-design-first-manifesto 의 5종 체크리스트 3번.

본 카드는 가드레일 2 층의 신학적·역사적 토대. 사도행전이 의도적으로 28장에서 결말 없이 멈춘 사실이 핵심 — 바울이 셋집에 머물며 복음을 전했다는 장면에서 멈춤. 결말이 ❌, 미완결. 이는 모든 시대 그리스도인이 사도행전의 다음 장을 쓰는 도구라는 뜻. 21세기에도 사도들의 사명이 계속됨. AI 시대의 미전도 종족 = 디지털 네이티브 세대 (Z·알파). 그들에게 복음을 전할 사람 = AI 도구를 분별 있게 다룰 수 있는 다음 세대 디지털 선교사. 본 카드는 본 LLMWiki Ch.9·Ch.1의 핵심 인용. 본 시리즈 9 회차 전체가 다음 세대 디지털 선교사 양성의 도구.

> 「바울이 온 이태를 자기 셋집에 머물면서 ... 거침없이 가르치더라」 — 행 28:30~31 > 「예루살렘과 온 유대와 사마리아와 땅 끝까지」 — 행 1:8 > "사도행전은 28장에서 끝나지만, 29장은 아직 쓰여지고 있습니다. 그것을 쓰는 것은 바로 우리입니다." — 하용조 (도서 v4…

본 LLMWiki에서 가장 자주 인용되는 신학 용어 중 하나. "사랑은 목적" 이라는 본 시리즈 두 줄 메시지의 사랑이 곧 아가페. AI 시대에 도구가 아무리 정교해도, 가드레일이 아무리 견고해도, 영성이 아무리 깊어도 — 목적이 아가페가 아니면 모든 것이 무의미. 헬라 문화는 사랑을 4 가지로 구분 (스토르게·필리아·에로스·아가페). 신약 저자들은 의도적으로 아가페를 선택 — 일상에서 잘 안 쓰이던 단어를 기독교적 사랑의 표지로. 핵심 4 차원: 1. 무조건적 (Unconditional) — 받을 자격 없어도 부어주는 사랑 2. 자기희생적 (Self-giving) — 자기 이익이 아닌 상대 이익 추구 3. 의지적 (Volitional) — 감정의 동요 ❌, 의지의 결단 4. 관계적 (Relational) — 추상이 아닌 관계 안에서 작동 본 카드는 루이스의 「The Four Loves」(1960) 분류의 신학적 토대. 본 LLMWiki Ch.9 임마누엘 라이…

본 카드는 본 LLMWiki Ch.8 영성 오케스트레이션의 기술적 짝. 차세대본부 소책자 비유: AI 사역 = 오케스트라 지휘. 여러 에이전트(악기) + 가드레일(무대 펜스) + 사역자(지휘자) = 사역의 음악. 본 LLMWiki 38 에이전트 (A01~A07 7 그룹) + ONPP 22 에이전트 = 두 시스템이 동일한 7 그룹 패턴. 사역 AI의 자연스러운 구조.

> "30 에이전트가 협주해도 지휘자(사역자)의 영성이 곡을 결정한다." — 본 LLMWiki Ch.8 > "도구가 정교해질수록 영성의 책임이 커진다." — Ch.8

여러 AI 에이전트가 자율 실행 + 도구 사용 + 협업으로 복잡한 작업을 수행하는 패러다임. 단일 LLM 호출이 ❌, 22~38 에이전트 협주. 본 LLMWiki Ch.8 회차의 기술 토대 — "30 에이전트가 협주해도 지휘자(사역자)의 영성이 곡을 결정한다".

- ai-seonyong-ch8-spirituality-orchestration — Ch.8…

github-copilot (및 일부 다른 에이전트 도구) 가 채택한 프로젝트별 영구 지시어 파일. 파일명 정확히 AGENTS.md (대문자). claude-md / cursorrules 와 기능적 등가.

GitHub의 github-missing-structure-blog 자체 진단 — 멀티 에이전트 실패 = missing structure — 이후 처방으로 도입. 함께 강화된 기능: plan-mode, custom instructions.

> AGENTS.md + Plan Mode + custom instructions → "higher quality pull requests"

본 카드는 본 LLMWiki Ch.1 "AGI 시대가 제기하는 도전" 의 정의. 사역자가 알아야 할 것: 1. AGI 출현 시기는 확정 ❌, 그러나 방향은 분명 2. AGI ≠ 의식·인격 — 인간 능력의 모방, 본질 ❌ (Canon 10) 3. AGI 시대 = Imago Dei 신학적 분별 더 중요

> "AGI 출현 시기는 불확실, 방향은 분명. 그러나 인간만의 영역은 영원히 남는다." — 본 LLMWiki Ch.1 > "AGI도 제3계층. Imago Dei는 사람에게만." — Canon 10

인간 수준의 범용적 지능을 가진 AI. 특정 작업이 아닌 모든 영역에서 인간처럼 추론·학습·적응. 현재 LLM (GPT·Claude·Gemini)은 부분적 일반화 — AGI 도달은 5~30년 추정. 본 LLMWiki Ch.1 시대 진단의 핵심 키워드.

- ai-seonyong-ch1-spiritual-overview — Ch.1 ★ - llm-large-language-model ·…

*AI 가 생성했지만 근거·재현·검증이 없어서 대량으로 양산되는 저질 부산물**. 코드·보안 리포트·문서·게시글 모두 해당. daniel-stenberg 의 표현 "Death by a thousand slops"* 에서 일반화.

02 VBC vbc-failures-and-causes: - "AI 사용자의 실패만이 아닙니다 — AI 부산물의 사회적 비용 도 있습니다." - "바이브 코딩의 출력물은 검토자가 있어야만 가치가 있습니다." - → 04 DSL 검토 가능성(specifiability) 으로 환원.

본 카드는 보고서 #2 §3 인용 핵심 신학 자료. AI에 대한 4 가지 신학적 경고: 1. AI 능력 ≠ 인간 지성 — 인간의 현실 파악은 관계성·몸·진리 지향에서 옴 2. AI 의인화 → 아이들이 관계를 거래적으로 배움 3. AI는 진짜 공감 경험 ❌ 4. AI를 사람처럼 오인 → 사회적 신뢰 약화 또한 프라이버시 = 인간 내면의 경계 + 종교적 자유와 연결 명시. 본 카드는 본 LLMWiki Imago Dei · Canon 10 · 3 계층·Sacred Privacy 의 가톨릭 학술 출처.

> "AI는 진짜 공감을 경험하지 못한다." — Antiqua et nova > "AI 의인화 → 아이들이 관계를 거래적으로 배움." — Antiqua et nova > "프라이버시는 인간 내면의 경계 + 종교적 자유와 연결." — Antiqua et nova

2025 년 바티칸 발행 AI 신학 문헌. 인간 지성을 관계성·몸·진리 지향성 속에서 이해하며, AI 능…

본 카드는 Holy Prompting의 기술적 토대. 사역자가 던진 모든 단어가 어텐션 가중치를 바꿔 답변을 결정 → Persona 한 줄이 세속과 신앙의 경계를 가른다는 본 LLMWiki 핵심 명제의 신경망적 근거. 기술 본질: - 2017 Google "Attention is All You Need" 논문 - Q (Query) · K (Key) · V (Value) 행렬 곱 - 입력 토큰 간 가중치 계산 - 다음 토큰 예측의 핵심 사역적 의미: - 사역자 단어 선택 = AI 어텐션 좁히기 - "양육 자료" → 학습 데이터 평균 - "30대 직장인 회의기 동반자" → 매우 좁은 답 - 거룩한 질문은 어텐션을 사역 본질로 강제

> "Attention Is All You Need." — Vaswani et al. 2017 > "단어 선택 = 어텐션 좁히기 = 답의 방향 결정." — 본 LLMWiki > "Persona 한 줄이 세속과 신앙의 경계를 가…

Chain-of-Thought — 프롬프트 말미에 "이 문제를 단계별로 천천히 생각해줘 (Let's think step by step)" 한 줄을 추가하는 것만으로 LLM 의 추론 능력 이 극적으로 향상되는 기법. 2022 Google Research 논문에서 발표 후 prompt-engineering 의 대표 기법 으로 자리.

> AI 에게 즉각적인 최종 결론 을 강요하지 않고, 내부적인 중간 추론 과정 을 텍스트로 출력 (Unrolling) 하게 함으로써 연산의 깊이 를 확보하는 원리.

claude-code 가 매 세션 시작 시 자동으로 로드 하는 프로젝트별 영구 지시어 파일. 파일명은 정확히 CLAUDE.md (대소문자 그대로). 위치는 프로젝트 루트 또는 ~/.claude/CLAUDE.md (글로벌).

> "매 세션 시작 시 자동으로 로드되는 프로젝트 기억(persistent project memory)" > — Claude Code Best Practices (anthropic-best-practices)

본 카드는 본 LLMWiki Karpathy 7 Canon 중 Lint (건전성 점검) 의 사역적 확장. 원전 Karpathy의 Lint = "주기적으로 LLM에게 위키 건강 검진 요청 — 페이지 간 모순·오래된 주장·고아 페이지·빠진 교차참조" 였다면, 사역적 린터는 여기에 신학·영성·언어·환각·정서 차원을 추가. 3 가지 기술적 작업 (모든 LLMWiki에 공통): 1. 모순 감지 (Contradiction Detection) — 두 소스 간 논리 충돌 2. 유실·고립 페이지 (Orphan Pages) — 끊긴 wikilink·연결 ❌ 페이지 3. 시효성 점검 (Stale Claims) — 시간 흐른 지식에 "재검토" 깃발 본 LLMWiki에서 4 차원 사역 적용: 1. 신학적 정합성 검증 (Scripture & Doctrine Audit) 2. 영적 할루시네이션 차단 (정직성 가드레일) 3. 공동체 언어·정서 보호 (복음적 언어 린트) 4. 디지털 청지기…

karpathy 의 공식 비유 — "LLM 은 새로운 형태의 운영체제. LLM 은 CPU, context window 는 RAM — 모델의 작업 메모리."

영문 원문: > "LLMs are like a new kind of operating system. The LLM is the CPU, and its context window is like the RAM, serving as the model's working memory."

> "Just like RAM, the LLM context window has limited capacity to handle various sources of context."

본 LLMWiki Ch.3 도구 신학의 가장 중요한 신학적 토대. AI라는 도구를 만들고 사용하는 것 자체가 인간의 사명이라는 근거. 핵심 4 차원: 1. 번식 (번성) — 가족·공동체 2. 정복 (개발) — 과학·기술·경제 3. 경작 (돌봄) — 생태계 책임 4. 이름 지음 — 분류·언어·학문 (창 2:19~20) 하나님의 형상을 따라 지음 받았기에 창조성·이성·언어·도덕성을 부여받음 → 문화 명령 수행의 능력. AI는 imago Dei가 ❌ 이므로 문화 명령의 주체 ❌, 도구로 사용될 뿐. 본 카드는 하용조 「복음은 물(본질), 문화는 그릇(용기)」 정신의 신학적 출처. 21세기 AI 시대 문화 명령의 표현.

> 「생육하고 번성하여 땅에 충만하라, 땅을 정복하라, 다스리라」 — 창 1:28 > 「그것을 경작하며 지키게 하시고」 — 창 2:15 > "복음은 물(본질)이고, 문화는 그릇(용기)이다." — 하용조 > "AI는 문화 명령 수행의 21…

작업을 방향성 비순환 그래프 (Directed Acyclic Graph, DAG) 로 분해해 병렬 실행 + 결과 참조 가 가능하게 만드는 메타 플래닝 기법. crossbeam-hackathon-win 의 13개 병렬 스킬, elisa-project 의 Builder/Tester/Reviewer 역할 분담이 본 기법의 대표 적용.

02 VBC crossbeam-hackathon-win / vbc-coder-to-architect: - "AI 1번 호출 = 1차원 / DAG 13개 노드 = 다차원" - 03 HRN 으로 자연 전환 — DAG 를 어떻게 시스템 으로 만들 것인가.

본 카드는 보고서 #2 §3 인용. Rome Call 의 복음주의 짝. 가톨릭 (Antiqua et nova + Rome Call) + 복음주의 (ERLC + Lausanne) = 같은 방향.

> "인간은 하나님의 형상으로 지음받아 고유한 존엄과 도덕적 행위성을 가진다." — ERLC > "기술은 인간 존엄을 대체·훼손해선 안 된다." — ERLC > "AI는 편향을 내포할 수 있으므로 지속적 인간 감독·분별 아래 사용되어야 한다." — ERLC

미국 남침례교 산하 ERLC (Ethics & Religious Liberty Commission) 의 2019 복음주의 AI 원칙. 인간 = 하나님의 형상으로 지음받아 고유한 존엄과 도덕적 행위성. 기술이 이를 대체·훼손 ❌. AI는 편향 내포 → 지속적 인간 감독·분별 필수. 본 LLMWiki Imago Dei·Canon 10 의 복음주의 학술 권위.

- spiritual-hedge-international-governance-re…

claude-code 공식 문서가 제시하는 3단계 작업 순서 — (1) Explore (탐색) → (2) Plan (계획) → (3) Code (코딩). 코드를 즉시 짜지 않고 탐색·계획을 선행 한다는 시스템적 강제 순서.

> "Explore first, then plan, then code." > — Anthropic Claude Code Best Practices (anthropic-best-practices)

검증 시스템의 기본 동작 원칙 — "의심스러우면 차단(When in doubt, block)". 검증 실패·에러 시 통과(fail-open) 가 아닌 차단(fail-secure). 보안·안전 시스템의 표준 원칙. multi-layer-guardrail 의 핵심 운영 원칙.

03 HRN hrn-verification-loop / multi-layer-guardrail: - 한 줄: "의심스러우면 차단." - 두 코드 비교 슬라이드 (fail-open vs fail-secure).

*IDE 안에서 커서 위치에 회색 텍스트 로 미리 제안되는 코드 자동 완성. Tab 키로 즉시 수용. 2022.06 github-copilot 출시와 함께 등장 — AI 코딩 어시스턴트의 첫 형태*.

Git 의 기능. *하나의 저장소에서 여러 브랜치를 동시 에 별도 디렉터리 로 체크아웃 가능. AI 에이전트의 격리 작업 공간 으로 활용 — 메인 브랜치를 건드리지 않고 완전히 분리된* 환경에서 실험.

03 HRN hrn-superpowers-framework: - 멘트: "AI 에게 별도 워크트리 에서 작업하게 하면, 망쳐도 본 시스템에 영향이 없습니다."

이번 턴에서 끝내야 할 무엇 의 명확한 기술. five-checklist 의 1번. 모호한 "만들어줘" 를 측정 가능한 결과 로 전환.

❌ "검색 기능 추가해줘" ✅ "키워드로 상품 이름·설명 을 검색하고, 결과를 최대 20개 까지 관련도 순 으로 보여주는 기능을 기존 SearchBar 컴포넌트 에 통합해줘."

06 CLN cln-design-first-manifesto 의 5종 체크리스트 1번.

본 카드는 본 LLMWiki 가드레일·검증 정책의 기술적 근거. 차세대본부 소책자 §1.2 "솔직한 3 가지 우려" 중 두 번째 = 환각. 사역자가 알아야 할 것: 1. 환각은 LLM의 본질적 한계 — 100% 제거 ❌ 2. 신학·교리에서 환각이 위험 — 평신도가 분별 ❌ 3. 답: 가드레일 + Canon 8 (사람 검증) + 우리말성경 RAG

> "환각은 LLM의 본질적 한계. 가드레일이 답이다." — 본 LLMWiki Ch.6 > "AI 답변을 그대로 받아들이면, 신학적 위험." — 차세대본부 소책자 §1.2

LLM이 사실이 ❌인 것을 사실처럼 생성하는 현상. 본질적·근본적 한계 — 모델 개선으로 줄일 수 ✓, 100% 제거 ❌. 본 LLMWiki 가드레일·Ch.6의 핵심 근거 — "가드레일이 왜 필요한가? 환각 때문".

- llm-large-language-model — 환각의 기술적 토대 - 3-layer-guardrail — 환각 차단 방어 - sola-scri…

헤세드는 아가페의 구약적 짝. 신약 아가페가 십자가 사건으로 사랑의 의미를 새롭게 정의했다면, 구약 헤세드는 언약 안에서 변하지 않는 사랑의 모범. 두 단어가 함께 본 LLMWiki 사랑의 신학적 토대. 영어 번역도 어려워 한 단어로 옮기지 못함: - KJV: "lovingkindness", "mercy" - NIV: "steadfast love", "unfailing love" - 우리말성경: "인자", "한결같은 사랑" 핵심 4 차원: 1. 언약적 (Covenantal) — 일방적 감정이 ❌, 약속에 기반 2. 신실한 (Faithful) — 변하지 않음, 죽음까지도 견딤 3. 행동하는 (Active) — 단어가 ❌, 실제 도움·구원 4. 자격 없는 자에게 (Undeserved) — 받을 자격 없는 자에게 베풂 본 카드는 Wilder 4S 모델 중 Secure (안정)의 신학적 토대 — "변하지 않는 사랑이 있다". AI 시대에 다음 세대의 정체성이 흔…

AI는 사용자가 던진 단어 그대로 어텐션 가중치를 바꿔 답변을 만든다. 단어 선택이 곧 답의 방향. 그러므로 사역자는 AI에게 묻기 전에 자신에게 먼저 묻는다 — "나는 왜 이것을 묻는가? 한 영혼을 위함인가, 효율을 위함인가?" 거룩한 질문은 4 원칙으로 정리된다: 1. 프롬프트 이전에 기도 — 동기 점검 2. 수신자(한 영혼)를 명시 — 추상 ❌, 구체 ✓ 3. 복음 본질의 키워드 강제 — "한 영혼·예수의 사랑·회복·은혜·동행" 4. 마지막 한 줄은 사람이 — Human-in-the-Loop, AI 답변은 항상 초안 차세대본부 강의 v4.2에서 입증된 5단계 진화 ("일대일" 삼행시 실증): - 1단계 (Task만) → 봄바람·꽃잎 (세속 노이즈) - 2단계 (+ Persona) → 부름·예수님 마음 (영적 진입) - 3단계 (+ Context) → 어린이 한 영혼 (고밀도) - 4단계 (+ Format) → CCM 가사 (즉시 사용) - 5단계 (+…

Claude Code 라이프사이클의 26 개 이벤트 — 각 이벤트마다 셸 명령·HTTP·MCP·프롬프트·에이전트 5 유형 hook 부착 가능. CLAUDE.md 권고 를 결정론적 강제 로 격상.

> 기존 concept/hooks-6-events (6 이벤트) 의 대체·확장 카드. 2026 년 v2.1.x 기준 총 26 이벤트.

- PreCompact / PostCompact

- Elicitation / ElicitationResult

> "PreToolUse hooks 는 모든 권한 모드 확인 전* 발생. deny → bypassPermissions·--dangerously-skip-permissions 에서도 차단."

→ 사용자가 권한 모드 변경으로 우회 ❌ — 헌법보다도 강한 물리적 가드.

자동화된 AI 워크플로 안에 사람의 승인 을 명시적 체크포인트 로 삽입하는 패턴. 비가역적 결과 / 비즈니스 판단 / 신뢰 영역 작업에서 AI 의 자율 결정 차단. multi-layer-guardrail / hooks-6-events 의 핵심 운영 도구.

03 HRN hrn-verification-loop / 06 CLN: - "자동화 = 효율, 비자동화 = 안전. 둘의 균형이 HITL." - "AI 가 일하지만 결정은 사람."

Imago Dei는 단순한 신학 용어가 ❌, AI 시대 사역의 가장 실용적 분별 기준이다. 인간이 무엇으로 구별되는가? 답: 창조주가 자기 형상대로 지으셨다. 외모가 ❌, 본질이 닮음 — 이성·도덕·창조성·관계·영성 5 차원에서. 본 LLMWiki 3계층 존재 질서에서 인간의 제2계층 정체성을 결정하는 신학. 제3계층 도구(AI)와의 절대적 구분이 여기서 나온다. AI가 인간 사고·판단·창의를 모방해도 본질은 ❌. Canon 10 — "AI를 그분·존재·지능·인격·의지·감정·영혼으로 호명 ❌, 항상 도구·시스템·모델·패턴 매칭기로 표현. Imago Dei는 사람에게만". 신학적 깊이는 4 가지 견해로 정리됨: 1. 본질론(Substantialist) — 형상 = 인간의 어떤 본질적 능력 (이성·자유의지) 2. 관계론(Relational) — 형상 = 하나님·이웃과의 관계 능력 (Karl Barth) 3. 기능론(Functional) — 형상 = 하나님 대리인 사명 (…

본 카드는 본 LLMWiki ★ 회차 Ch.7의 핵심. "별도의 거대 인프라 없이, LLMWiki 자체가 지식 그래프". 사역자가 마크다운만 알면 운용 가능. 인프라 비용 0. 다음 세대에 자산으로 상속 가능.

> "LLMWiki 자체가 지식 그래프. 별도 인프라 ❌." — 본 LLMWiki Ch.7 > "노드 = Wiki Card. 엣지 = wikilink. 인덱스 = index.md." — 본 카드

노드(개체) + 엣지(관계) 로 구성된 지식 표현 구조. 전통적으로 Neo4j·RDF·OWL 같은 거대 인프라 필요. 그러나 본 LLMWiki는 마크다운 + git만으로 지식 그래프 — 노드=Wiki Card, 엣지=wikilink, 인덱스=index.md. 본 LLMWiki Ch.7 LLMWiki 회차의 핵심 통찰.

- ai-seonyong-ch7-llmwiki-knowledge-graph — Ch.7 ★ 본 카드 핵심 회차 - karpathy-llm-wiki-pattern — K…

코이노니아는 본 LLMWiki에서 "AI가 만들 수 없는 것"의 신학적 표현. AI 시대에 사역의 위협은 코이노니아의 약화 — 양육 자료가 양산되지만 함께 식사하는 시간이 줄어들고, 카드뉴스가 1000명에게 발송되지만 한 영혼과의 깊은 만남이 사라지는 것. 본 카드는 Ch.9의 핵심 — "AI는 코이노니아의 보조 도구이지 본질이 ❌". 사역자 책임 = High-Tech가 만든 시간을 코이노니아 회복에 재배치. 핵심 4 차원: 1. 수직적 코이노니아 — 하나님과의 교제 (요일 1:3) 2. 수평적 코이노니아 — 성도 간의 교제 (행 2:42) 3. 물질적 코이노니아 — 구제·헌금·구휼 (롬 15:26) 4. 영적 코이노니아 — 성령의 교통 (고후 13:13) 온누리교회 Acts 29 비전의 핵심 = 사도행전 28장에서 끝나지 않은 코이노니아의 연속.

> 「사도의 가르침을 받아 서로 교제(코이노니아)하고 떡을 떼며」 — 행 2:42 > 「우리와 사귐(코이노니아…

본 카드는 보고서 #2 §3 인용. ERLC 의 짝 — ERLC = 윤리, Lausanne = 선교. 가톨릭 (Antiqua + Rome Call) + 복음주의 (ERLC + Lausanne) = 4 권위 통합. missio Dei 신학의 1952 빌링엔 → 1974 로잔 언약 → 2010 케이프타운 서약의 흐름. AI 시대 적용으로 본 카드.

> "AI는 도구이지 존재가 아니다." — Lausanne Movement > "제자도와 복음 전파는 정보 전달을 넘어 인간의 지혜·분별·공감·관계를 필요로 한다." — Lausanne > "AI 성경 해석 제안은 특정 가치와 해석학에 영향을 받을 수 있음." — Lausanne (교단 다양성)

복음주의 세계 선교 운동 Lausanne의 AI 관련 문헌. 핵심: "AI는 도구이지 존재가 아니며, 제자도와 복음 전파는 단순 정보 전달을 넘어 인간의 지혜·분별·공감·관계를 필요로 한다." 본 LLMWiki Canon 10 + miss…

claude-md 의 모든 내용을 단일 거대 문서에 담지 않고 모듈별로 분할 한 뒤, AI 가 필요할 때 알아서 찾아서 시스템 프롬프트 컨텍스트에 주입 하게 하는 패턴. Progressive Disclosure (점진적 공개) 라고도 부름. jaesang-ha 강의의 핵심 운영 권장.

> "CLAUDE.md 의 모든 내용을 다 하나에 담으려고, 단일 문서에 담으려고 하지 말고 — 모듈별로 일단 CLAUDE.md 를 다 구별을 해 놓으면 CLAUDE.md 하나에 담기는 내용이 확연히 줄어듭니다."

효과: - 루트 CLAUDE.md: 짧고 인덱스 중심 (매 세션 자동 로드) - 모듈 CLAUDE.md: 해당 모듈 작업 시에만 자동 로드 - 총 컨텍스트 사용량 ↓ + 각 모듈 컨텍스트 깊이 ↑

03 HRN ai-ready-codebase 운영 패턴: - 멘트: "답은 큰 위키가 아닙니다 — 작은 CLAUDE.md 여러 개." - 강의 슬라이드 폴더 트리 다이어그램.

본 카드는 본 LLMWiki 기술 토대. AI 시대 모든 사역 적용이 LLM 위에 세워짐. 사역자가 알아야 할 핵심: 1. 본질적으로 확률적(stochastic) — system prompt만으로는 100% 안전 보장 ❌ → 가드레일 필수 2. 다음 단어 예측만 함 — "이해"는 ❌, 통계 패턴 3. 학습 데이터에 의존 — 데이터에 없으면 모름·환각 4. 인격이 ❌ (Canon 10) — 인간을 모방, 인간이 ❌

> "LLM은 다음 단어를 예측한다. 이해하지 ❌." — 본 LLMWiki > "LLM은 본질적으로 확률적. 그래서 가드레일이 필요하다." — Ch.6

Transformer 아키텍처 위에 거대한 매개변수(billion 단위)로 학습된 자연어 처리 모델. 다음 단어 확률을 예측해 자연어를 생성. ChatGPT·Claude·Gemini가 대표. 본 LLMWiki 가드레일·Holy Prompting·모든 사역 AI 적용의 기반 기술.

- transformer-archi…

Lost in the Middle — Transformer 아키텍처 LLM 의 구조적 한계. *입력 시퀀스가 길어질수록 문맥의 중간 에 위치한 중요 정보를 놓치는 현상. 인지·연산 양 측면 모두에서 시작·끝 정보에 비해 중간* 정보의 attention weight 가 낮아지는 경향.

→ Prompt Engineering 의 정교한 지시도 중간에 묻히면 무력화.

본 카드는 본 LLMWiki 에이전트 오케스트레이션 · Ch.5 컨텍스트 엔지니어링 의 핵심 기술. AI가 외부 도구를 쓸 때 매번 통합 코드를 작성하던 N×M 문제를 N+M으로 줄임. 본 LLMWiki 활용: - Google Drive MCP — 사용자 자료 직접 읽기 - Filesystem MCP — wiki 파일 관리 - Future: 우리말성경 MCP 자체 개발

> "MCP = AI 도구의 USB-C." — Anthropic 2024

Anthropic이 2024년 11월 발표한 오픈 표준 프로토콜. AI 어시스턴트(Claude·기타 LLM)가 외부 데이터 소스·도구·서비스(파일시스템·DB·API·SaaS)에 표준화된 방식으로 접근할 수 있게 함. 비유하면 "AI 도구의 USB-C".

- llm-large-language-model — MCP 클라이언트 - agent-orchestration — MCP는 에이전트 도구 표준 - vibe-coding — Claude Co…

Model Context Protocol — Anthropic 이 2024 년 발표한 LLM 과 외부 도구 (DB / API / 파일시스템 / 외부 서비스) 간 통신 표준 프로토콜. context-engineering 의 외부 도구 활용 영역의 핵심 매개체. MCP 서버 가 도구를 정의하면 MCP 클라이언트 (Claude Code · Cursor 등) 가 발견·호출.

본 카드는 보고서 #1 §2 의 핵심 도구. 신학적 정체성을 AI에게 주입하는 런타임 헌장. 본 LLMWiki 자체에서는 README.md 11 조 Canon + CLAUDE.md 가 그 역할.

> "긴 매뉴얼 한 장보다 짧은 지도 + 구조화된 깊은 문서가 더 강건." — OpenAI 하네스

AI 에이전트가 사역의 맥락을 이해하고 준수해야 할 대원칙을 명시한 설정 파일. 일반적 AI 환경의 AGENTS.md / .cursorrules / CLAUDE.md 의 사역적 인스턴스. 4 기둥 1 기둥 (사역 매뉴얼) 의 핵심 도구.

- digital-steward-evolution-harness-report · spiritual-hedge-international-governance-report - 4-pillar-spiritual-hedge · context-engineering-for-ministry · three-boundaries > "사역 매뉴얼 = AI 런타임 헌장."

github-copilot 의 제작사인 GitHub 이 github-missing-structure-blog 에서 멀티 에이전트 워크플로 실패 의 근본 원인을 진단한 표현 — *AI에게 전달되는 목표 / 제약 / 역할 / 검증 기준 의 부재. 즉 모델이 약해서가 아니라 인간이 구조를 안 줘서* 실패한다는 진단.

> "Most multi-agent workflow failures come down to missing structure." > — GitHub 공식 블로그, 2026-02-24

GitHub 자체 처방 → 구조 결핍을 메우는 도구: - agents-md (영구 지시어 — 역할·규칙 명시) - plan-mode (계획 단계 강제 — 목표·검증 기준 합의) - custom instructions (사용자별 지속 컨텍스트)

본 카드는 본 시리즈 선교 신학의 토대. 전통적 선교관이 "교회가 선교의 주체"였다면, missio Dei는 하나님이 주체, 교회가 도구. 이 패러다임이 본 LLMWiki 정신과 일치 — "AI는 도구다. 쓰는 사람의 영성이 먼저다". 사역도 같은 패턴 — 하나님이 주체, 사역자도 도구. 핵심 패러다임 전환: | 전통적 선교관 | Missio Dei | |:---|:---| | 교회가 선교의 주체 | 하나님이 주체, 교회는 도구 | | 선교 = 영혼 구원 | 선교 = 하나님 나라 회복 (창조·구원·완성) | | 선교지 = 미전도 종족 지역 | 선교지 = 하나님이 일하시는 모든 영역 | | 선교사 = 파송 받는 사람 | 모든 그리스도인 = 선교사 | 본 카드는 온누리교회 Acts 29 비전의 신학적 근거. AI 시대의 missio Dei = 디지털·AI 영역 회복 + 다음 세대 디지털 선교사 양성 (Ch.9).

> 「아버지께서 나를 보내신 것 같이 나도 너희를 보내…

본 카드는 보고서 #2 §1 의 핵심 국제 표준. 사역형 AI도 NIST RMF 4 단계 적용 가능 — Govern (정책)·Map (위험 식별)·Measure (측정)·Manage (대응). NIST Playbook 추가 권고: - 위험 발견 시 진행 중단 여부 판단 - 위험 대응 계획 문서화 - 잔여 위험 공개 - 사고 후 복구·비활성화 절차 → 본 LLMWiki 제자도 리팩토링·Canon 8·9 운영의 정부 표준 검증.

> "Govern·Map·Measure·Manage — 단발성 지시가 ❌, 지속적 체계." — NIST AI RMF

미국 국립표준기술연구소(NIST)의 AI 위험 관리 프레임워크. Govern·Map·Measure·Manage 4 단계 지속적 체계. 단발성 지시가 ❌, 조직 차원의 정책·문서·모니터링·사고 대응. 본 LLMWiki 4 기둥·제자도 리팩토링의 정부 표준 표현.

- spiritual-hedge-international-governance…

절대 하지 말아야 할 것 의 명시적 기술. five-checklist 의 2번. claude-md 의 가장 중요한 요소 (Boris Cherny).

> "잘하는 일을 더 잘하게 만드는 것보다 하면 안 되는 일을 못 하게 막는 것 이 훨씬 중요할 때가 많다." > — Boris Cherny (hrn-verification-loop)

06 CLN cln-design-first-manifesto 의 학생 메시지: - "무엇을 하지 말지 적는 것이 가장 중요 합니다."

claude-md 모듈별 5 질문 중 가장 결정적인 항목 — AI 가 절대 가지 말아야 할 길 을 명시적으로 표시. 코드만 봐서는 obvious 하지 않은(non-obvious) 규칙. AI 가 잘못 갈 수 있는 길을 아예 차단. jaesang-ha 의 5 개월 시행착오 결론 + boris-cherny 의 "하면 안 되는 일을 못 하게 막는 것이 잘하는 일을 더 잘하게 만드는 것보다 훨씬 중요" 와 정확히 일치.

> "AI 가 실패할 때마다 CLAUDE.md 에 무조건 한 줄 추가." > AI 가 절대 그 길로 다시 가지 않을 수 있도록 표지판을 세워라.

03 HRN ai-ready-codebase / 04 DSL dsl-claudemd-as-language 결정적 어휘: - 멘트: "AI 가 실패할 때마다 한 줄 추가. 다음에는 그 길로 안 갑니다." - 5 질문 중 3 번이 결정 — 다른 4 개를 빼더라도 이건 절대.

AI 코딩 도구가 세션 / 대화 / 요청 마다 반복 입력 없이 자동으로 적용하는 지속 컨텍스트 지시어. 보통 프로젝트 루트의 전용 파일 형태로 보관 — claude-md / agents-md / cursorrules 가 도구별 구현체.

AI 코딩 도구의 UX 모드 — *코드를 즉시 생성하지 않고, 먼저 구현 계획 을 세워 사용자 승인을 받은 뒤 실행* 하는 단계.

AI 가 *실행을 시스템적으로 차단 받은 상태에서 계획만 수립하는 모드. plan-mode 의 강화 버전 — 실수로라도 코드 실행이 일어나지 않도록 권한 자체 를 차단. lemkin-replit-db-deletion 의 부재 원인* 으로 직접 지목됨.

02 VBC lemkin-replit-db-deletion 의 처방어: - "Plan Mode 가 부탁 이라면, Planning-Only Mode 는 구조 입니다." - "100시간을 잃지 않으려면 계획 단계에서는 실행 자체가 불가능 해야 합니다."

Claude Code 플러그인의 진입 파일 — .claude-plugin/plugin.json. Skills·Subagents·Hooks·MCP·LSP·monitors 를 하나의 배포 단위 로 묶는 메타데이터.

> *commands/, agents/, skills/, hooks/ 를 .claude-plugin/ 내에 넣지 말기. .claude-plugin/ 내에는 plugin.json 만. 다른 디렉토리는 플러그인 루트 수준.*

플러그인 skills 는 항상 네임스페이스 지정 — /plugin-name:skill-name. - 여러 플러그인이 동일 이름 skills → 충돌 방지 - 네임스페이스 접두사 변경 → plugin.json 의 name 필드

→ anthropic-claudemd-management 의 작동 원리.

본 카드는 보고서 #2 §1 의 핵심 보안 통찰. 사역적 의미: 1. 단순 시스템 프롬프트로 안전 보장 ❌ — "복음적 답변 해줘" 만으로 부족 2. 다층 방어 (Defense-in-Depth) 필수 — 본 LLMWiki 4 기둥 + 3 경계 + 3 층 린트 3. 피해 범위 축소 + 결정적 보호장치 가 입력 차단보다 우선 NCSC 입장: LLM 은 "본질적으로 혼동될 수 있는 대리인". 완전 차단 ❌, 피해 최소화 + 사람 검증 필수.

> "프롬프트 인젝션은 SQL 인젝션처럼 완전 해결 ❌." — NCSC > "LLM 은 본질적으로 혼동될 수 있는 대리인." — NCSC > "OWASP LLM Top 10 1 위." — OWASP 2024

LLM의 본질적 한계 중 하나. 데이터와 지시를 깔끔하게 분리하지 못하는 LLM 특성을 악용해 시스템 의도를 우회·전복하는 공격. OWASP LLM Top 10 의 1 위. 영국 NCSC 평가: "SQL 인젝션처럼 완전 해결 …

본 카드는 본 LLMWiki Ch.7 회차의 대조 개념. RAG는 매 질의마다 검색 → 누적 ❌. LLMWiki Compilation은 한 번 컴파일하면 그래프 자체 활용 → 누적 ✓. 사역 도메인에서는 Compilation이 압도적.

> "Compilation ≠ RAG. RAG는 매 질의 검색, Compilation은 한 번 컴파일." — Karpathy > "사역 도메인에서는 Compilation이 압도적." — 본 LLMWiki Ch.7

LLM이 답변 생성 시 외부 데이터베이스에서 관련 chunk를 벡터 검색해 컨텍스트에 주입하는 방식. 일명 "오픈북 테스트" — 학습 데이터에 없는 정보·최신 정보를 답할 수 있게. 본 LLMWiki Karpathy LLM Wiki 패턴의 핵심 대조 개념 — "Compilation ≠ RAG".

- vector-embedding — RAG의 기술 토대 - knowledge-graph — RAG의 대안 (LLMWiki = 그래프) - llm…

ReAct (Reasoning + Acting) — 단방향 질의응답을 넘어, LLM 이 *추론 (Reasoning) 과 외부 세계에 대한 행동 (Acting) 을 번갈아 수행 하도록 설계된 프롬프팅 구조. 2022 Yao et al. 논문에서 제시. 현대 코딩 에이전트 (claude-code / cursor / Codex / Gemini) 의 직접적 원형*.

TDD (Test-Driven Development) 의 3 단계 사이클.

03 HRN iron-law-tdd 의 시각화 보조: - 색깔 비유로 친숙성 확보. - RED 부터 시작 이 핵심 — 합격 기준 먼저.

본 카드는 보고서 #2 §3 인용. Antiqua et nova 의 짝 — 신학 (Antiqua) + 윤리 실천 (Rome Call). 6 원칙 모두 본 LLMWiki Canon·11 조와 정합. 특히 책임성 원칙이 Canon 8 (사람 검증·승인) 의 가톨릭 학술 토대.

> "기계가 한 일에 대해 책임지는 사람은 언제나 있어야 한다." — Rome Call > "Transparency·Inclusion·Responsibility·Impartiality·Reliability·Security/Privacy" — 6 원칙

Pontifical Academy for Life 주도 AI 윤리 선언. 6 원칙: 투명성·포용성·책임성·편향 억제·신뢰성·보안/프라이버시. 핵심 — "기계가 한 일에 대해 책임지는 사람은 언제나 있어야 한다." 본 LLMWiki Canon 8 (자동 승격 ❌) + HITL 의 가톨릭 권위.

- spiritual-hedge-international-governan…

본 시리즈에서 가장 강조하는 단 하나의 메시지는 "기술이 아니라 영성이다. 도구는 쓰는 사람의 내면을 확대한다." 이 명제의 신학적 근거가 본 카드. 성화 진행 중인 사역자가 AI를 쓰면 도구가 사랑·사역의 확대로 작동한다. 정체된 영성의 사역자가 같은 AI를 쓰면 자아·효율의 확대로 작동한다. 같은 도구, 정반대 결과 — 영성이 결정. 성화는 현재진행형. 끝나지 않는 평생의 여정. 구원의 3 시제: - 과거: 칭의 (justification — 의롭다 칭함, 한 순간, 신분 변화) - 현재: 성화 (sanctification — 거룩해져 가는 과정, 평생, 본질 변화) - 미래: 영화 (glorification — 영광에 이름, 종말, 완성) 성화의 3 주체: 1. 하나님 (성령) — 궁극적 동력 (빌 2:13) 2. 사람 — 능동적 순종·말씀·기도·코이노니아 참여 (빌 2:12) 3. 공동체 — 교회 안에서 서로 격려·권면 (히 10:24~25) 본 카…

본 카드는 보고서 #1 §4.1 핵심. 성도 정보가 외부 서버로 전송되거나 AI 학습에 오용되지 않도록 물리적·논리적 경계.

상담용 AI 등 민감 사역 에이전트가 격리된 가상 환경에서 작동하도록 강제하는 기술적 보호. 읽기 전용 권한 또는 일회성 세션 + AES-256 암호화 + PII 자동 제거. Sacred Privacy 의 핵심 도구. 4 기둥 3 기둥 구현.

- digital-steward-evolution-harness-report - sacred-privacy · 4-pillar-spiritual-hedge · three-boundaries > "Sandbox = 신성한 정보의 디지털 격리 성막."

본 카드는 보고서 #1 §3 핵심. 공동체 언어 린터 의 짝 — 린터 = 어조·언어, Scripture Audit = 성경·교리. 두 도구가 함께 4 기둥 2 기둥 (신학 검증 루프) 형성. 본 LLMWiki 운영: A04.04 doctrine-sidecar 가 본 카드의 운영체.

> "31K 구절 + 340K 상호 참조." — 보고서 §3.1 > "신학적 정확도 점수 < 임계값 → 빌드 실패." — 보고서 §3.1

AI 생성 콘텐츠 (설교 초안·성경 공부 자료) 가 특정 교리·성경 본문 문맥에서 벗어날 경우 자동으로 감지하는 검증 루프. 31,000+ 성경 구절 + 340,000+ 상호 참조 데이터 활용. 신학적 정확도 점수 < 임계값 → 자동 "빌드 실패" + 사역자 알람. 4 기둥 2 기둥 핵심 도구.

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Harness Engineering 의 Skill 레이어 는 본질적으로 다음 세 갈래의 묶음: 1. 트리거 키워드 (Trigger keywords) — 언제 이 스킬을 호출할지의 자연어 신호. AI 가 사용자 발화를 받아 grep 없이 매칭한다. 2. 시각·동작 DNA (Visual/Behavioral DNA) — 어떻게 산출물을 빚을지의 고정 규약. 색 hex 코드 / 폰트 / 위계 / 줄간격 / 카드 형식. 3. 호출 규약 (Invocation contract) — 무엇으로 산출할지의 라이브러리·MCP·외부 API. (예: pptxgenjs, /mnt/skills/public/pptx/SKILL.md 우선 로드) 이 셋이 한 frontmatter + SKILL.md 본문 에 묶여 있을 때, AI 는 맥락·컨벤션·도구 를 동시에 끌어 와 결정적 산출 을 만든다. ---

→ 사용자가 "이 위키 내용으로 비교 슬라이드 만들어줘" 만 입력하면, 위 3 갈래가 자동으로 …

Skills (.claude/skills/<name>/SKILL.md) 의 YAML frontmatter 에 들어가는 14 개 선택 필드. name + description 만 권장 (실제 필수는 아님, 디렉토리 이름이 기본).

본 LLMWiki 3 중 가드레일의 가장 안쪽 = 성경 권위 = sola scriptura. 모든 다른 가드레일·정체성·도구·사역이 이 토대 위에 세워짐. AI 시대에 sola scriptura가 흔들리면 가드레일 전체가 무너진다. 5 Solas (종교개혁 다섯 표어): | 라틴어 | 의미 | 본문 | |:---|:---|:---| | Sola Scriptura | 오직 성경 | 딤후 3:16 | | Sola Fide | 오직 믿음 | 롬 3:28 | | Sola Gratia | 오직 은혜 | 엡 2:8 | | Solus Christus | 오직 그리스도 | 행 4:12 | | Soli Deo Gloria | 오직 하나님께 영광 | 고전 10:31 | 본 카드는 루터가 1521 보름스 의회에서 선언한 "여기 서서 달리할 수 없으니"의 신학적 토대. AI 시대에는 ChatGPT·Claude의 답변이 우리말성경 본문과 충돌할 때, AI 답변을 거부하고 성경에 서는…

소프트웨어가 무엇을 해야 하고, 왜 그래야 하며, 어떤 트레이드오프 를 수용하는지 명시적으로 기록한 문서. AI 코딩 시대에 일차 산출물 이 코드에서 Spec + 테스트로 이동했다는 karpathy 의 진단 핵심.

좋은 Spec 의 5가지 필수 요소 — booklet-9-chapters Part 3 Ch.3: | 항목 | 의미 | |:---|:---| | Goal | 목표 — 이 변경의 의도 | | Constraints | 금지 사항 — 해선 안 되는 것 | | Acceptance criteria | 완료 기준 — 합격선 | | Verification | 검증 방법 — 어떻게 확인할 것인가 | | Rules | 규칙 — 적용되는 코딩 컨벤션 |

본 카드는 보고서 #1 §5 핵심. 작동 로그 분석 → 반복되는 신학 오류·기계적 답변 포착 → "영적 쓰레기" 분류 → 시스템 규칙 업데이트. 사역 공동체 영적 건강 유지의 기술적 정화 작업.

> "garbage collection = 정기적 교정과 규칙 강화." — OpenAI 하네스 + 본 카드

AI 생성 콘텐츠 중 공동체 분위기·신앙 성장에 도움이 되지 않는 패턴을 주기적으로 모니터링·제거하는 과정. OpenAI 하네스 사례의 "garbage collection" 의 사역적 명명. 제자도 리팩토링 의 핵심 메커니즘. 4 기둥 4 기둥 운영.

- digital-steward-evolution-harness-report - discipleship-refactoring · 4-pillar-spiritual-hedge - community-language-linter · scripture-audit · nist-ai-rmf > "실시간 도구가 못 잡은 누적 패턴을 정기 가비지 컬…

Subagent 가 대화 간 유지 하는 지속적 디렉토리 — frontmatter memory: <범위> 로 활성화. 코드베이스 패턴·디버깅 통찰력·아키텍처 결정 을 시간에 따라 축적.

→ *CLAUDE.md MEMORY.md (자동 메모리) 와 완전히 평행한 구조** — 단, subagent 전용*.

hrn-experience-as-validator 의 "경험 = 하네스의 검증자, CLAUDE.md = 경험의 외재화" 명제가 agent memory 로도 확장 가능:

→ 두 경로가 모두 경험 자본의 디지털 백업 으로 기능.

> NO PRODUCTION CODE WITHOUT A FAILING TEST FIRST > (실패하는 테스트 없이는 프로덕션 코드 없다) verification-loop 의 가장 강한 형태. 시스템 훅이 위반 시 즉각 코드 삭제 — 단순한 권장이 아닌 철칙(Iron Law)*.

03 HRN hrn-superpowers-framework: - "권장이 아닙니다. 철칙 입니다." - "위반 시 시스템이 즉각 코드를 삭제 합니다."

본 카드는 현대 AI 시대의 기술적 출발점. 2017 이전 NLP는 RNN(LSTM·GRU) 기반으로 순차 처리 → 느림. Transformer는 attention만으로 병렬 처리 가능 → GPU 효율 폭발 → 거대 모델 가능 → LLM 시대 개막. 본 LLMWiki Ch.1에서 "2020년대 중반 LLM 폭발"의 기술 토대로 인용. 사역자가 알아야 할 핵심: Transformer가 모든 LLM의 토대이고, attention 메커니즘이 본 LLMWiki Holy Prompting의 신경망적 근거.

> "Attention Is All You Need." — Vaswani et al. 2017 (논문 제목) > "2017 Transformer = 21세기 AI 시대의 기술적 출발점." — 본 LLMWiki

2017 Google "Attention Is All You Need" 논문이 제안한 신경망 아키텍처. RNN·CNN 없이 attention 메커니즘만으로 시퀀스를 처리. 현대…

Unified Modeling Language. 객체지향 시스템을 시각적으로 표현하는 통합 모델링 언어 표준 (OMG 제정, 1997 1.0). 본 강의에서는 3대 다이어그램 — Usecase / Class / Sequence — 가 AI 에이전트 설계에 1:1 동형 사상.

(상세는 dsl-uml-to-agent 참조) | UML | Agent | |:---|:---| | Usecase | Goal | | Class | Role + Tool | | Sequence | Orchestration |

04 DSL dsl-uml-to-agent 의 핵심 어휘.

본 카드는 RAG·LLM의 핵심 기술. 사역자가 알아야 할 것: 1. 임베딩이 의미를 숫자로 표현 2. 한국어 임베딩 정확성이 영어보다 ↓ 3. 신학·교리 의미는 임베딩으로 정확히 ❌ → 가드레일 필수

> "임베딩은 의미를 숫자로 표현. 그러나 진리는 ❌." — 본 LLMWiki

단어·문장·문서의 의미를 수백~수천 차원의 숫자 벡터로 변환하는 기술. 의미가 비슷한 텍스트는 벡터 공간에서 가까이 위치. RAG의 핵심 토대. "왕 - 남자 + 여자 ≈ 여왕" 같은 의미 연산 가능.

- rag-retrieval-augmented-generation — 임베딩의 주 활용 - llm-large-language-model · transformer-architecture — 토대 - knowledge-graph — Compilation 대안 > "임베딩 = 의미의 수학적 좌표. 그러나 신학적 진리는 사람이."

역사적 의미: 1950s 이후 모든 프로그래밍 언어가 "사람이 컴퓨터에게 명령을 정확히 표현"하는 방향으로 진화 (어셈블리 → C → Python → ...). Vibe Coding은 그 흐름의 단절점 — 자연어 자체가 인터페이스. 본 LLMWiki에서 Vibe Coding은 4 가지 의미: 1. 본 LLMWiki의 운영 모델 — 본 프로젝트 자체가 Vibe Coding 산물 (사용자 horimchoe가 자연어로 100+ 카드·슬래시 커맨드 생성) 2. Holy Prompting의 코드 영역 짝 — 사역자 측 Vibe Coding = Holy Prompting 4 원칙 + 3 중 가드레일 3. 다음 세대 디지털 선교사 양성 — 청년이 1주일이면 배울 수 있는 도구 4. 21세기 루터·구텐베르크 평행 — 도구 제작 진입 장벽이 0으로 → 만인제사장직의 디지털 표현

> "Language is the new programming language." — Karpathy 2025 …

야다는 AI 시대 사역의 가장 중요한 분별 기준 중 하나. AI(추천 알고리즘·ChatGPT)가 "당신을 안다"고 답할 때, 그것은 패턴 매칭(통계적 예측) 이지 야다(인격적 만남·언약) 가 ❌. 둘의 본질적 차이를 다음 세대에게 가르치는 것이 본 LLMWiki Ch.2 핵심. 야다의 4 차원: 1. 인격적 (Personal) — 데이터가 ❌, 인격 2. 관계적 (Relational) — 일방향 ❌, 쌍방향 교제 3. 친밀한 (Intimate) — 표면 ❌, 깊이 (창 4:1 부부 관계) 4. 언약적 (Covenantal) — 일시적 ❌, 신실한 (헤세드와 짝) 대표 본문: - 창 4:1 — 「아담이 그의 아내 하와를 알매(야다)」 — 가장 친밀한 인격적 만남 - 렘 1:5 — 「내가 너를 모태에서 형성하기 전에 너를 알았다(야다)」 — 모태 이전부터의 앎 - 호 6:6 — 「내가 인자(헤세드)를 원하고 ... 하나님 아는(야다) 것을 원하노라」 - 시 13…