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AI & 바이브코딩 기업별 AI 플랫폼 해부 시리즈 11 2026-05-30

만든 것보다 끝까지 굴러가게 —
Harness로 배우는 개인 Delivery 구조

코드는 끝이 아니다. 코드가 검증되고, 배포되고, 기록되고, 설명 가능한 상태가 되어야 산출물이다. AI 시대에 필요한 능력은 생성 속도만이 아니다.

Harness delivery CI/CD 포트폴리오 배포 구조
Key Insight

AI로 만들었다는 말보다 어떻게 검증하고 배포했는지가 포트폴리오의 힘이다.

개인 Delivery 흐름 — 7단계
1
구현
AI 도구로 초기 구현. 코드가 완성된 상태
→
2
리뷰
코드 리뷰 + 기능 체크리스트 검토
→
3
테스트
테스트 체크리스트 실행. 환경변수·비용·기능 검증
→
4
문서화
README 업데이트. 변경 내용 기록
→
5
배포
승인 게이트 통과 후 실제 환경에 배포
→
6
기록
Delivery RunLog + ReleaseNote 작성
→
7
포트폴리오화
포트폴리오 카드로 정리. 검증 방법·배포 방법 명시
포트폴리오 문장 — 나쁜 예 vs 좋은 예
나쁜 포트폴리오 문장
  • AI를 활용해 웹앱을 만들었습니다
  • ChatGPT로 코드를 생성했습니다
  • 자동화 스크립트를 작성했습니다
좋은 포트폴리오 문장
  • AI 코딩 도구로 초기 구현 속도를 높이고, 테스트 체크리스트·배포 기록·Delivery RunLog·ReleaseNote를 만들어 기능 단위로 검증했습니다

Temporal · Langfuse · Harness 역할 비교

세 도구는 각각 다른 레이어의 문제를 해결한다. 함께 쓰면 AI 산출물의 전체 수명주기를 관리할 수 있다.

도구해결하는 문제키워드
Temporal실행 중간에 죽으면 처음부터 다시실행 지속성, RunLog
LangfuseAI 산출물이 그럴듯하지만 품질 불명확AI 산출물 품질, 4점수축
Harness코드는 만들었지만 배포·검증·설명이 없음소프트웨어 delivery 흐름

배포 전 승인 게이트

Harness의 핵심 개념 중 하나는 배포 전 사람이 확인하는 게이트다. 개인 프로젝트에서도 이 습관이 중요하다.

🔑
환경변수 확인
API 키, DB 연결, 비밀 값이 올바른가?
💰
비용 위험 확인
예상치 못한 API 비용이 발생할 수 있는가?
✅
기능 검증 완료
테스트 체크리스트를 모두 통과했는가?

코드는 끝이 아니다. 코드가 검증되고, 배포되고, 기록되고, 설명 가능한 상태가 되어야 산출물이다. AI 시대에 필요한 능력은 생성 속도만이 아니다.

MVP: Delivery 보드 3단계 확장

지금 당장 Markdown 보드로 시작하는 개인 delivery 구조

단계방법조건
1단계Markdown 보드지금 바로 시작. 할일→구현완료→테스트완료→배포완료→포트폴리오화 열
2단계GitHub Projects코드 저장소와 연동. PR과 연결
3단계자동화 보드CI/CD 연동. 배포 시 자동 이동