ZeroCho TV의 쇼츠 **「사람 검토 없이 한달 2500건 기능 배포? Pstack 알아보기」**는 AI 코딩 에이전트가 사람의 수동 리뷰 없이도 기능 구현·검증·머지까지 이어가도록 만드는 **Pstack 기반 자율 개발 워크플로우**를 소개합니다. 영상에서 언급된 사례는 한 개발자가 한 달에 약 2,000~2,500건 수준의 Pull Request를 처리했고, 상당 부분을 AI가 검토하고 머지하는 흐름으로 운영했다는 내용입니다. ## Pstack의 핵심은 ‘AI에게도 리뷰 절차를 강제하는 것’ 사람이 코드를 리뷰하지 않는다면 가장 큰 문제는 단순합니다. > AI가 만든 코드를 누가 검증할 것인가? Pstack의 접근은 검증을 또 다른 AI에게 맡기는 것에 그치지 않습니다. 더 중요한 것은 **검증 절차 자체를 Skill과 Checklist로 구조화해 두는 것**입니다. 즉: **요구사항 이해 → 검증 기준 정의 → 구현 → 검증 → 증거 수집 → 수정 → 다시 검증 → 머지** 라는 흐름을 반복하게 만듭니다. ## 1. ONES — 명령을 제대로 이해했는지 다시 설명하게 하기 영상에서 소개된 첫 번째 핵심은 AI가 사용자의 요청을 바로 실행하지 않고, 먼저 자신이 이해한 내용을 다시 설명하게 만드는 방식입니다. 목적은 단순합니다. - 요구사항을 잘못 이해하지 않았는지 - 빠진 조건이 없는지 - 구현 범위를 과도하게 넓히지 않았는지 - 성공 기준이 무엇인지 를 구현 전에 확인하는 것입니다. 사람이 개발자에게 “내가 말한 거 다시 한번 정리해봐”라고 묻는 것과 비슷합니다. 이 단계가 없으면 에이전트는 잘못 이해한 요구사항을 매우 빠르게 구현할 수 있습니다. ## 2. Create Verification — 검증 체크리스트 만들기 Pstack에서 특히 중요한 부분입니다. AI가 구현을 시작하기 전에: > 어떤 조건을 만족해야 이 작업을 성공했다고 볼 것인가? 를 체크리스트 형태로 만듭니다. 예를 들어 웹 서비스라면: - 페이지가 정상 실행되는가 - 주요 버튼이 작동하는가 - 네트워크 오류가 없는가 - JavaScript Console Error가 없는가 - 화면이 넘치지 않는가 - 폰트가 정상 로딩되는가 - 모바일 Layout이 깨지지 않는가 같은 항목을 미리 정의합니다. 즉 테스트 코드가 없더라도 최소한 **행동 가능한 Acceptance Criteria**를 만들어 놓는 것입니다. ## 3. 서비스별 Verification을 자동 생성 영상에서 흥미로운 부분은 모든 프로젝트에 똑같은 체크리스트를 적용하지 않는다는 점입니다. 에이전트가 현재 프로젝트를 읽고: - 어떤 버튼이 중요한지 - 어떤 화면 전환이 있는지 - 어떤 네트워크 요청을 확인해야 하는지 - 어떤 UI 오류가 발생할 수 있는지 를 분석해 해당 서비스에 맞는 검증 기준을 작성합니다. 즉 범용 QA Checklist가 아니라: **Project-aware Verification** 입니다. ## 4. 증거를 남긴다 Pstack 스타일 검증에서는 단순히: > 테스트 통과했습니다. 라고 말하는 것으로 끝내지 않습니다. 가능하면 실제 증거를 남깁니다. 예: - Screenshot - JSON 결과 - Console Log - Test Output - Network 결과 - Diff 이런 Artifact가 있으면 사람이 나중에 리뷰할 때도 훨씬 빠르게 판단할 수 있습니다. AI 리뷰에서 중요한 것은 “AI가 통과했다고 주장했다”가 아니라 **검증 가능한 증거가 남아 있는가**입니다. ## 5. Maintain Verification — 요구사항이 바뀌면 체크리스트도 바꾼다 개발 중에는 요구사항이 계속 바뀝니다. 초기 Verification Checklist만 계속 사용하면 최신 기획과 맞지 않을 수 있습니다. 그래서 Pstack에는 검증 기준 자체를 최신 상태로 유지하는 개념이 포함됩니다. 예를 들어: **기존 요구사항** → 버튼 클릭 시 Modal 표시 에서 **변경된 요구사항** → 버튼 클릭 시 별도 페이지로 이동 으로 바뀌었다면 기존 Modal 검증 기준도 제거하거나 수정해야 합니다. 즉 코드뿐 아니라 **Test Specification도 같이 유지보수**합니다. ## 6. Catchup — 밤사이에 AI가 뭘 했는지 설명 장시간 자율 작업에서는 사람이 모든 Agent Log를 따라가기 어렵습니다. 그래서 Catchup 같은 기능을 사용하면 마지막 확인 이후: - 무엇을 구현했는지 - 어떤 파일을 수정했는지 - 어떤 결정을 내렸는지 - 어떤 문제가 있었는지 - 왜 그렇게 수정했는지 를 요약해서 확인할 수 있습니다. 이 기능은 장시간 실행되는 AI Agent에서 매우 중요합니다. ## 7. Correct — 실수를 반복하지 않게 하기 영상에서는 AI가 실수한 내용을 수정하고, 다시 같은 실수를 하지 않도록 Skill이나 문서에 반영하는 흐름도 소개합니다. 이 구조는 Compound Engineering과 비슷합니다. 한 번의 실패를: **실패 → 원인 분석 → 규칙 추가 → 다음 작업에 재사용** 하는 방식으로 바꾸는 것입니다. AI Agent가 단순히 매번 새로 시작하는 것이 아니라, 프로젝트의 시행착오를 점점 운영 규칙으로 축적합니다. ## 8. Potato Mode — 장시간 자율 개발 모드 영상에서는 'Potato Mode'라는 형태로: > 나는 자러 갈 테니 아침까지 구현하고 머지해줘. 처럼 장시간 작업을 맡기는 사례를 소개합니다. 핵심은 이름이 아니라 구조입니다. 사람이 자리를 비운 동안에도: - 요구사항 확인 - 구현 - 테스트 - 오류 수정 - 재검증 - 머지 를 반복할 수 있게 만드는 것입니다. 이런 자율성을 가능하게 하는 것은 모델 자체보다 **하네스와 검증 체계**입니다. ## 9. 나만의 Mode로 커스터마이징 영상에서는 기존 Potato Mode를 그대로 쓰기보다 자신의 개발 방식에 맞게 새로운 Mode를 만들 수 있다고 설명합니다. 예를 들어: **ZeroCho Mode** 처럼 자신의 프로젝트 특성에 맞는 규칙을 만들 수 있습니다. 이때 포함할 수 있는 내용은: - 코딩 스타일 - 테스트 방법 - UI 검증 기준 - Git Commit 규칙 - PR 규칙 - Screenshot 필수 여부 - Error 처리 방식 - 문서 업데이트 규칙 등입니다. 결국 Pstack의 진짜 가치는 특정 Skill 하나가 아니라 **자기 팀의 개발 프로세스를 AI가 반복할 수 있는 형태로 코드화하는 것**에 있습니다. ## Playwright E2E 하네스와의 차이 Playwright E2E 기반 하네스가: **브라우저에서 기능이 실제로 작동하는지 검증** 하는 데 초점이 있다면, Pstack은 더 넓은 범위를 다룹니다. ### Playwright E2E - UI 동작 검증 - Browser Test - Regression 확인 - 실패 시 수정 루프 ### Pstack - 요구사항 재확인 - Verification Spec 생성 - 구현 - Browser/Test 검증 - 증거 저장 - Specification 갱신 - 작업 요약 - 실수 교정 - 장시간 자율 실행 즉 Playwright가 검증 도구라면 Pstack은 **검증을 포함한 전체 Agent Engineering Process**에 가깝습니다. ## 왜 Verification-first가 중요할까? AI 코딩의 가장 큰 문제 중 하나는 구현 속도가 너무 빨라졌다는 것입니다. 코드를 만드는 속도는 빨라졌지만 검증 속도가 따라오지 못하면 사람의 리뷰가 병목이 됩니다. 그래서 앞으로는: **Coding Agent** 보다 **Coding + Verification Agent** 구조가 더 중요해질 가능성이 높습니다. ## 사람 검토를 완전히 없애도 될까? 영상에서도 이 부분은 조심스럽게 다룹니다. 대규모 프로덕션에서 완전 무인 머지가 가능한 사례가 있다고 해서 모든 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 것은 아닙니다. 특히 다음 영역에서는 여전히 Human Approval이 필요할 수 있습니다. - 결제 - 개인정보 - 데이터 삭제 - 인증·권한 - 인프라 변경 - 보안 정책 - 규제 산업 - Production Database Migration 현실적인 접근은 처음부터 사람을 제거하는 것보다: **AI 자동 검증 → 사람이 최종 승인** 에서 시작해 신뢰도가 쌓인 작업부터 점진적으로 자동화 범위를 늘리는 것입니다. ## 한 줄 정리 Pstack의 핵심은 AI에게 “코드 잘 짜”라고 하는 것이 아닙니다. **AI가 요구사항을 다시 확인하고, 스스로 성공 기준을 만들고, 증거를 남기며 검증하고, 실패를 규칙으로 축적하도록 개발 프로세스 전체를 Skill로 만드는 것**입니다. AI 자율 개발이 가능해지는 이유는 더 똑똑한 모델 하나가 아니라, 이런 **Verification-first Harness**가 있기 때문입니다.