버튼 문구 하나를 고쳐 달랬는데 계획서를 쓰고, 승인부터 구하고, 전체 테스트까지 돌립니다. Astra로 바꾼 뒤 이런 일이 잦아졌다면 늘 쓰던 지침을 한번 살펴볼 만합니다.
Codex에서 쓰는 GPT-6 Astra는 이전 모델보다 지시를 잘 따릅니다. OpenAI의 Astra 가이드는 모호하거나 충돌하는 지침 때문에 작업이 멈출 수 있다고 설명합니다. 작은 수정에도 검증 범위를 넓히려는 성향은 별도로 짚습니다. 예전 모델을 보완하려고 쓴 문장이 지금은 필요 없을 수도 있습니다.
모델이 바뀌어도 남는 지침
Codex의 AGENTS.md와 Claude Code의 CLAUDE.md는 작업 지침을 담는 파일입니다. 이 파일에는 무엇을 끝내야 하는지, 무엇을 지켜야 하는지 적어두는 편이 오래갑니다. 해결 방법은 모델과 도구가 발전하면서 달라질 수 있기 때문입니다.
예를 들어 “확실하지 않으면 수정하지 마”, “모든 변경 전에 승인받아”를 모든 작업에 적용하면, AI가 저장소에서 답을 찾거나 되돌릴 수 있는 수정을 할 때도 멈춥니다. ‘안 돼’, ‘하지 마’가 쌓일수록 AI가 판단할 자리는 줄어듭니다.
고객 데이터 보호나 실제 배포 승인처럼 넘지 말아야 할 경계는 남겨야 합니다. 꼭 막아야 할 일은 도구 권한이나 배포 승인 설정으로도 제한합니다. 결과와 경계는 분명히 하고, 그 안에서 파일을 찾고 구현 순서를 정하는 일은 AI에게 맡깁니다. AI가 발전해도 통하는 프롬프트 작성법에서도 목표·범위·확인 기준을 분명히 하고, 예전 모델의 약점을 메우던 지시는 새 모델에서 다시 살펴보자고 했습니다.
방법을 너무 자세히 정하면 생기는 일
팀이 정한 필수 검증과 별개로 “항상 전체 테스트를 실행한다”는 일반 지침을 넣었다면, 버튼 오타를 고칠 때와 로그인 권한을 바꿀 때 같은 절차를 밟습니다. 필요한 확인은 두 작업이 다릅니다. 지침에는 변경의 영향에 맞게 검증하고, 필요한 확인이 끝나면 마무리한다는 원칙을 두고 팀의 필수 테스트는 그대로 지킵니다.
지침을 무조건 짧게 만들자는 이야기는 아닙니다. 공식 테스트 명령이나 완료 기준이 빠져 AI가 헤맨다면 그 정보는 채워야 합니다. 한 줄을 지울지 남길지는 그럴듯해 보이는 문장인지보다 그 문장이 없을 때 실제 결과와 품질이 달라지는지로 판단합니다.
내 지침에서는 무엇을 볼까요?
Codex나 Claude Code에 이렇게 물어볼 수 있습니다.
최근 [버튼 문구 수정]에서 [승인 질문과 전체 테스트]가 나온 이유를 확인 가능한 작업 기록과 관련 지침에서만 찾아줘. 당시 어떤 지침이 적용됐고 무엇이 원인인지, 확인된 사실과 추정을 구분해줘. 팀의 필수 검증과 보안·데이터 보호·배포 승인 기준은 유지하고, 아직 파일은 고치지 마.
제안이 나오면 한 번에 전부 바꾸지 말고, 근거가 분명한 문장 하나만 고릅니다. 새 대화에서 바뀐 지침이 적용됐는지 확인한 뒤 비슷한 작업을 맡겨보세요. 요청한 결과와 필요한 검증이 끝났는지 먼저 보고, 그다음 질문과 재검사가 줄었는지 봅니다. 결과가 나빠졌다면 지침을 되돌리면 됩니다. 지침을 고칠 이유가 없다는 결론도 괜찮습니다.