Plan Mode 기반 AI 작업
한 줄 정의
Plan Mode 기반 AI 작업은 에이전트가 코드를 쓰기 전에 범위, 파일, 테스트, 위험 요소를 먼저 계획하게 하고 사람이 계획을 조정한 뒤 실행하는 workflow다.
핵심 요지
- 바로 구현시키면 에이전트는 숨은 요구사항과 위험을 놓치기 쉽다.
- 계획은 구현 파일 목록, 테스트 전략, 권한/보안 위험, 롤백 가능성을 포함해야 한다.
- 카파시가 말한 인간의 역할인 스펙 설계와 감독은 Plan Mode에서 가장 잘 드러난다.
상세
보리스는 Claude Code를 바로 실행시키기보다 먼저 계획을 세우게 한다고 설명한다. 예를 들어 “사용자 편집 기능을 추가하려고 한다. 어떤 파일을 수정해야 하고 어떤 테스트가 필요한지, 위험 요소는 무엇인지 정리해 달라”고 요청한 뒤 사람이 API 변경 최소화, 기존 컴포넌트 재사용, 권한 없는 사용자 테스트 추가 같은 제약을 보탠다. 출처: raw/Claude Code 창시자 Boris의 AI 에이전트 셋업. 전부 다 까보자!.md, raw/Claude-Code-실무활용법-보리스-관점-정리.md
카파시 자료의 Thinking과 Understanding 분리와도 맞닿아 있다. 에이전트는 thinking, 즉 처리와 세부 구현을 잘할 수 있지만 무엇을 만들지, 어떤 품질 기준으로 검증할지, 어떤 시스템 모델을 유지할지는 사람이 이해 위에서 정해야 한다.
OpenCode도 같은 분리를 도구 모델로 제공한다. 공식 문서의 Plan agent는 분석과 제안에 적합하도록 기본 file edit와 bash 권한이 ask로 제한되고, Build agent는 실제 개발 작업에 쓰인다. 따라서 “먼저 Plan으로 질문과 구현 계획을 만들고, 합의된 계획만 Build/subagent에 넘긴다”는 절차를 권한 설계로 고정할 수 있다. 출처: raw/opencode-masterclass-summary.md, https://opencode.ai/docs/agents/
반대로 Pi Coding Agent는 built-in plan mode를 제공하지 않는다고 설명한다. Pi에서는 계획을 별도 파일에 쓰게 하거나 prompt template, skill, extension으로 팀의 계획 절차를 만드는 방식이 더 자연스럽다. 즉 Plan Mode는 특정 버튼이 아니라 “구현 전 질문, 파일 범위, 검증 기준을 먼저 고정하는 절차”로 이해하는 편이 도구 간 이식성이 높다. 출처: raw/pi-coding-agent-overview.md, https://pi.dev/docs/latest/usage
예시
- 요구사항을 한 문단으로 설명한다.
- 에이전트에게 수정 파일, 테스트, 위험, 확인 명령을 계획하게 한다.
- 사람이 범위 축소, 금지 작업, 추가 검증 기준을 붙인다.
- 계획이 합의되면 구현과 AI 코딩 에이전트 검증 전략을 실행한다.
충돌
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