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검토 중

차이를 다음 판단의 맥락으로 남기는 개인 기획 하네스

빠른 초안 뒤에 생긴 PRD와 결과물의 차이를 다음 실행이 재사용하려면 무엇을 남겨야 할까?

문제

무엇이 막혔는가

개인 실습에서 PRD를 바탕으로 결과물을 만든 뒤, 실제 결과와 문서가 어긋나는 상황을 반복해서 마주했습니다. 속도만이 아니라 다음 수정의 기준을 유지하는 문제가 남았습니다.

가설

무엇을 바꾸면 나아질 것이라 보았는가

결과물을 정답으로 고정하지 않고, 차이가 생긴 이유와 확인한 사실을 PRD에 다시 반영하면 다음 실행의 맥락 손실을 줄일 수 있습니다.

제약

먼저 인정한 경계

  • 현재 공개 근거는 개인 실습 기록에 한정됩니다.
  • 다른 사용 환경에서 같은 효과가 나는지 입증하는 비교 기록은 없습니다.
  • PRD와 결과물 중 무엇을 바꿀지는 사람이 목적과 제약을 다시 확인해야 합니다.

선택지

검토한 방향과 남은 이유

결과물을 새 기준으로 삼기
현재 화면은 빠르게 반영되지만, 왜 바뀌었는지와 다음 수정 기준이 문서에 남지 않습니다.
PRD만 고정하기
기준은 유지되지만, 실제 결과에서 발견한 차이와 학습을 되돌려 놓기 어렵습니다.
차이를 검토해 PRD에 반영하기
사람이 변경 이유를 판단하고, 확인된 맥락을 다음 실행의 입력으로 남길 수 있습니다.

결정

어디까지 실행하기로 했는가

PRD를 개인 작업의 기준으로 두되, 결과물과 차이가 생기면 소스를 확인하고 변경 이유를 검토한 뒤 PRD를 갱신하는 흐름을 사용합니다.

인간 / AI 경계

누가 기준을 정하고, 누가 실행을 돕는가

사람이 정함

  • 문제와 완료 기준을 정합니다.
  • 차이가 의도된 변경인지 오류인지 판단합니다.
  • PRD에 남길 결정과 표현을 승인합니다.
검토 지점

AI가 돕음

  • PRD와 결과물의 차이를 비교합니다.
  • 불일치와 수정 후보를 정리합니다.
  • 승인된 결정을 문서와 다음 작업 입력에 반영하도록 돕습니다.

증거 상태

확인한 것과 아직 가설인 것

  • ● 관찰

    공개 글에 PRD와 결과물의 차이를 소스를 기준으로 PRD에 갱신하는 개인 워크플로가 기록되어 있습니다.

    관련 공개 기록
  • △ 가설

    이 흐름이 다른 사람의 진입 장벽이나 결과물 편차를 줄이는지는 아직 확인하지 않았습니다.

학습

다음 실행에 남길 기준

빠른 생성보다 중요한 것은 차이를 누락 없이 다음 판단의 입력으로 돌려놓는 일입니다. 이 사례는 재현 가능한 팀 방법론이 아니라 개선 중인 개인 작업 모델입니다.

마지막 검토일