왜 이 분석을 하게 되었는가

1.1 개인 하네스 구축 여정

지난 6개월간 Claude Code 기반 AI 협업 시스템( ~/.claude/)을 만들고 키워 왔다. 지금 들어 있는 것만 추려도 이렇다.

50+ Global Rules — 코드 리뷰, 보안, 프론트엔드, 백엔드, Flutter, QA 등 전 영역의 업무 매뉴얼
15+ HARD Hooks — 검사 통과 전 배포 금지, 위험 저장소 사용 금지 같은 강제 차단기
100+ Skills — 자가개선, 프로젝트 초기화, 자동 리서치 같은 작업 지시서
30+ Agents — 버그 수리, 코드 리뷰, 프론트엔드 등 직무별 전문 에이전트
14 Supervisor Pipeline — 작업 시작부터 마감 검수까지 14단계 자동 품질 라인
2 Dual Model Review — Claude와 Codex(GPT-5.4) 두 AI가 서로의 결과물을 교차 검증

숫자가 말해 주는 게 있다. 잘 돌아가는 개인 하네스는 작지 않다. 규칙 50개에 자동 검사 15개, 작업 지시서가 100개를 넘는다. 6개월간 매일 쓰면서 실패할 때마다 부품이 하나씩 늘어난 결과다.

1.2 분산 확장 시도

개인 시스템이 잘 굴러가니 욕심이 났다. 내 컴퓨터 한 대가 아니라 여러 대의 컴퓨터(Worker)가 일을 나눠 받으면 어떨까. 그래서 distributed-harness-design_1.md라는 설계 문서를 썼다. 각 Worker가 자기 하네스를 유지한 채 중앙(Host)이 나눠 주는 일을 받아 가고, 능력표(Capability Manifest)로 누가 뭘 할 수 있는지 매칭하고, 전자 서명과 암호화 통신으로 보안을 챙기는 설계였다.

1.3 결론에 도달한 순간

설계 문서를 쓰다가 손이 멈췄다. 웬만한 기업이나 대규모 사용자 레벨에서는 이걸 쓰기 힘들겠다는 생각이 강하게 들었다. 너무 복잡했다.

직감이 아니다. 6개월을 직접 부딪히고 나서야 보인 구조였다. 이 글은 그 구조를 숫자로 보여 주는 글이다.