바이브 코딩과 에이전틱 코딩의 차이, AI에 어디까지 맡길까

개발팀 리더라면 별도의 브랜치에서 범위가 명확한 작업부터 맡기는 것이 실용적인 출발점입니다. 구체적인 인수 조건과 자동화된 검사를 마련하고, 리뷰 담당자도 지정합니다. 이 과정을 통해 확신을 갖고 받아들일 만한 변경이 나온다면 자율성을 점차 확대합니다.

아래에 설명한 각 툴의 동작은 2026년 10월 24일에 제공사의 공개 문서를 기준으로 확인했습니다. 위임 원칙과 청구서 내보내기 예시는 편집 관점의 분석이며, 제품을 직접 시험한 결과는 아닙니다.

에이전틱 코딩이란? 바이브 코딩과의 차이

에이전틱 코딩은 AI가 일련의 개발 작업을 맡고, 각 단계의 피드백을 다음 작업에 반영하는 방식입니다. 코드베이스를 살펴보고, 변경 계획을 세우고, 파일을 수정하며, 명령어와 테스트를 실행합니다. 그런 다음 결과를 읽고 다음 행동을 조정합니다. 작업이 끝나거나, 허용된 권한의 경계에 도달하거나, 별도의 결정이 필요하면 실행을 멈출 수 있습니다.

Anthropic은 이 기본 순환을 맥락 수집, 실행, 검증으로 설명합니다. 핵심은 툴의 실행 결과를 다음 판단에 반영하는 데 있습니다. 테스트 실패가 다음 수정을 위한 근거가 되는 것입니다. 코드 블록을 제안하는 것만으로는 이런 순환이 만들어지지 않습니다. Claude Code의 에이전틱 루프를 참고하세요.

방 하나를 수리하는 시공업체를 떠올려 보면 이해하기 쉽습니다. 작업 의뢰서는 원하는 결과를 정하고, 열쇠는 출입할 수 있는 범위를 정하며, 검수는 결과를 받아들일지 결정합니다. 열쇠를 더 많이 준다고 공사가 제대로 되는 것은 아닙니다. 코딩 에이전트도 마찬가지로 지시, 접근 권한, 검증을 분리해야 합니다.

에이전트에는 **하네스(harness)**도 필요합니다. 모델에 툴을 제공하고 작업 맥락을 관리하는 주변 소프트웨어입니다. 모델이 행동을 제안하면 하네스는 허용된 툴 호출을 실행하고 결과를 돌려줍니다. 모델을 바꾼다고 실행 환경의 접근 규칙까지 자동으로 바뀌지는 않습니다.

코딩 에이전트는 자동 완성이나 채팅과 무엇이 다를까요?

차이는 단계 사이의 일을 누가 이어서 수행하느냐에 있습니다. 자동 완성은 사용자가 코드를 편집하는 동안 텍스트를 제안합니다. 일반적인 채팅은 코드를 설명하거나 패치를 제안할 수 있지만, 복사하고 실행하고 검증하는 일은 사용자가 맡습니다. 저장소와 명령어 실행 권한을 가진 에이전트는 이 단계들을 직접 수행하고 결과까지 확인할 수 있습니다.

인터페이스의 모양이 에이전트를 정의하지는 않습니다. 채팅창에도, 터미널에도 에이전트가 있을 수 있습니다. 어떤 툴을 사용할 수 있는지, 피드백을 어떻게 반영하는지, 해당 세션에 어떤 권한이 부여되어 있는지를 봐야 합니다.

바이브 코딩과 에이전틱 코딩은 무엇이 다를까요?

에이전틱 코딩은 툴이 작동하는 방식을 뜻합니다. 바이브 코딩은 대체로 프롬프트와 눈에 보이는 동작을 중심으로 생성된 소프트웨어를 다듬는 작업 방식을 가리킵니다. 구현 내용을 거의 살펴보지 않는 경우도 있습니다. 실제로는 두 방식이 겹칠 수 있지만, 설명하는 대상은 서로 다릅니다.

에이전트를 쓰면서도 모든 변경을 검토하고 엄격한 테스트를 유지할 수 있습니다. 반대로 생성된 코드를 거의 검토하지 않고 받아들일 수도 있습니다. 버려도 되는 프로토타입이라면 후자를 의도적으로 선택할 수 있습니다. 하지만 고객 데이터나 결제가 걸려 있다면 구현을 이해하는 일까지 책임져야 합니다. 각종 빌더와 코딩 툴을 더 넓게 살펴보려면 바이브 코딩 툴 가이드를 참고하세요.

AI 코딩 툴에는 어떤 일을 맡길 수 있을까요?

주요 툴은 서로 다른 작업 환경에서 비슷한 실행 루프를 제공합니다. 공식 문서의 기능 설명은 무엇을 위임할 수 있는지 알려줍니다. 다만 여러분의 저장소가 사람의 감독 없이 어느 정도까지 작업을 감당할 수 있는지는 알려주지 않습니다.

Claude Code

Anthropic의 코딩 에이전트인 **Claude Code**는 프로젝트를 검색하고, 파일을 읽고 수정하며, 명령어와 테스트를 실행할 수 있습니다. 공식 문서는 툴 실행 결과에서 얻은 정보에 따라 방향을 바꾸는 루프를 설명합니다. 따라서 범위가 분명한 버그 수정은 적합한 작업입니다. 실패 원인을 조사하고, 관련 코드를 고친 뒤, 동작을 검증하는 과정입니다. Claude Code 문서를 참고하세요.

실무에서 부딪히는 한계는 빠뜨리거나 잊어버린 맥락입니다. Anthropic은 컨텍스트 윈도의 용량이 유한하며 긴 세션에서는 맥락을 압축한다고 설명합니다. 계속 지켜야 할 제약은 프로젝트 지침에 남기고, 변경마다 범위를 좁게 유지하세요. 대화가 길다고 명확한 인수 조건을 대신할 수는 없습니다. Claude Code 활용 모범 사례에서 이 작업 방식을 더 자세히 다룹니다.

OpenAI Codex

OpenAI의 코딩 에이전트인 **OpenAI Codex**는 저장소를 살펴보고, 변경 계획을 세우고, 파일을 수정하며, 로컬 개발 명령어를 실행할 수 있는 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공합니다. 아직 커밋하지 않은 변경, 특정 커밋, 기준 브랜치와의 차이를 검토하는 전용 리뷰 기능도 있습니다. Codex CLI 문서를 참고하세요.

실무상의 한계는 실행 환경입니다. 검사에 필요한 서비스를 사용할 수 없거나 네트워크 접근이 막혀 있다면, 그 검사로는 기대한 검증 근거를 얻을 수 없습니다. 해당 검사를 미검증 상태로 기록하고 적절한 환경에서 다시 수행해야 합니다. 제품 선택은 Codex와 Claude Code 비교에서 다루며, 권한 설정은 별도의 판단이 필요합니다.

Cursor Agent

Cursor 에디터의 코딩 에이전트인 Cursor Agent는 코드베이스를 검색하고, 파일을 수정하고, 터미널 명령어를 실행할 수 있습니다. 작업 내용을 확인하면서 변경 방향을 조정하는 대화형 워크플로에 잘 맞습니다. 이는 문서에 명시된 수행 기능이지, 완성된 기능이 올바르게 동작한다는 보장은 아닙니다. Cursor Agent 개요를 참고하세요.

수정이 즉시 반영되는 범위를 이해해야 합니다. 일반적인 워크스페이스 편집은 승인 없이 디스크에 저장되고, 설정 파일 변경에는 추가 보호가 적용됩니다. Cursor는 자동 새로고침 기능이 있는 앱이 사용자의 리뷰 전에 수정된 코드를 실행할 수 있다고 경고합니다. 이런 동작을 고려해 자격 증명과 데이터가 적절히 제한된 개발 환경을 사용하세요. Cursor Agent 보안 문서를 참고하세요.

GitHub Copilot의 코딩 에이전트

현재 공식 문서에서 Copilot cloud agent로 소개하는 GitHub Copilot의 코딩 에이전트는 임시 클라우드 환경에서 저장소를 조사하고, 변경 계획을 세우고, 파일을 수정하며, 테스트와 린터를 실행할 수 있습니다. 브랜치, 커밋, 풀 리퀘스트도 준비할 수 있습니다. IDE 안에서 코드 제안을 받거나 기존 풀 리퀘스트의 리뷰를 Copilot에 요청하는 것과는 별개의 기능입니다. GitHub.com의 Copilot을 참고하세요.

실무상의 한계는 결과를 넘겨받는 단계에 있습니다. GitHub는 생성된 변경이 부정확하거나 보안상 취약할 수 있으므로 리뷰와 테스트가 필요하다고 경고합니다. 세션이 완료되었다는 것은 평가할 작업물이 생겼다는 뜻이지, 인수 조건을 충족했다는 뜻은 아닙니다. GitHub의 책임 있는 사용 지침을 참고하세요.

요금제 세부 사항은 Claude Code 요금, Codex 요금, Cursor 요금, GitHub Copilot 요금 페이지에서 확인할 수 있습니다.

에이전틱 코딩 워크플로는 검증 가능한 명세에서 시작합니다

좋은 명세는 무엇을 바꿀지뿐 아니라 무엇을 그대로 지켜야 하는지도 알려줍니다. “CSV 내보내기를 추가하세요”라는 요청에는 중요한 결정이 빠져 있습니다. 에이전트가 다운로드 기능을 완성하더라도 접근 규칙은 잘못 구현할 수 있습니다.

서로 다른 고객 조직이 사용하는 가상의 청구 관리 서비스를 생각해 봅시다. 계정 관리자가 청구서를 내보내게 만들려면, 작업 지시서에 다음 사항을 명시하는 것이 좋습니다.

• 목표: 권한이 있는 관리자가 현재 필터로 조회되는 청구서를 다운로드할 수 있어야 합니다.
• 접근 규칙: 요청을 조작하더라도 다른 조직의 청구서를 받을 수 없어야 합니다.
• 유지할 동작: 기존 청구서 권한과 필터링 규칙이 계속 기준으로 적용되어야 합니다.
• 범위: 기존 인가 및 내보내기 방식을 재사용하고, 관련 없는 리팩터링이나 의존성 추가는 피합니다.
• 검증 근거: 허용 사례와 거부 사례, 다른 조직의 데이터에 접근하려는 시도, 결과가 없는 경우, 관련된 기존 검사 결과를 제시합니다.
• 중단 조건: 접근 정책이 모호하거나 수정하려면 공통 인가 동작을 바꿔야 하는 경우, 결정을 요청합니다.

이 지시서는 구현 방법에 선택의 여지를 주면서도 제품이 지켜야 할 동작을 고정합니다. 작업 중 빠진 규칙이 드러나면 먼저 결정하고 명세에 반영해야 합니다. 우연히 나온 구현이 아무도 모르는 사이에 정책으로 굳어지게 두어서는 안 됩니다. 명세 기반 개발 가이드에서 이 관계를 유지하는 방법을 설명합니다.

Anthropic의 모범 사례 문서는 에이전트가 자신의 작업을 검증할 수단을 제공하라고 권장합니다. Armin Ronacher도 실무자를 위한 권고에서 빠르고 이해하기 쉬운 툴과 유용한 로그를 강조합니다. 실무에 적용하면 실패가 관찰 가능하도록 만들라는 뜻입니다. 원인을 파악할 수 있는 인가 실패 메시지는 에이전트가 작업을 수정하는 데 도움이 되지만, 멈춘 채 응답하지 않는 명령어는 방향을 거의 알려주지 못합니다.

권한과 샌드박스는 서로 다른 경계를 설정합니다

권한은 허용되는 행동을, 샌드박스는 그 행동이 닿을 수 있는 범위를 정합니다. 브랜치와 리뷰 규칙은 변경을 받아들일 조건을 정합니다. 모두 설정해야 합니다. 프롬프트에 “운영 환경을 건드리지 마세요”라고 적는 것으로 운영 환경 접근 권한을 차단하는 일을 대신할 수는 없습니다.

승인 정책은 어떤 행동에 허가가 필요한지 결정합니다. 샌드박스는 쓰기 가능한 파일이나 외부 네트워크 접근 같은 리소스에 강제되는 실행 경계입니다. 어느 쪽도 청구서 내보내기가 업무 규칙을 지키는지는 평가하지 않습니다.

툴마다 실제 적용되는 설정을 확인하세요

Claude Code에 대해 Anthropic은 샌드박스 안에서 실행되는 명령어와 그 하위 프로세스의 파일시스템 및 네트워크 격리를 문서화했습니다. 샌드박스 밖에서 재시도하는 메커니즘도 설명합니다. 이 경계를 반드시 지켜지는 것으로 간주하기 전에, 샌드박스를 벗어나는 재시도 방식과 제외된 명령어, 샌드박스를 시작할 수 없을 때의 동작을 확인해야 합니다. 쓰기를 제한했다고 민감한 파일을 읽을 수 없는 것은 아닙니다. Claude Code 샌드박스 문서를 참고하세요.

Codex CLI에서 workspace-write와 on-request 승인 정책을 함께 사용하면 워크스페이스 안에서 작업할 수 있으며, 별도로 활성화하지 않는 한 명령어의 네트워크 접근은 기본적으로 꺼져 있습니다. 승인 정책과 샌드박스 모드는 별도 설정입니다. 승인 요청을 끄는 것만으로 샌드박스가 해제되지는 않습니다. 명령어의 네트워크 정책만으로는 호스팅된 웹 검색, 앱, MCP 연결까지 제어할 수 없습니다. 이들은 에이전트를 외부 툴과 서비스에 연결하므로 각각의 접근 경로를 따로 검토해야 합니다. Codex 승인 및 보안 문서를 참고하세요.

Cursor Agent의 터미널 명령어는 기본적으로 승인이 필요합니다. 반면 설정 가능한 Run Modes는 강제적인 보안 경계가 아니라 가능한 범위에서 작동하는 보호 장치로 설명됩니다. 사람이 지켜보지 않는 상태에서 명령어를 실행하게 할 계획이라면 이 차이를 이해해야 합니다. 터미널 실행뿐 아니라 앞서 설명한 자동 새로고침 경고도 고려하세요. Cursor Agent 보안 문서를 참고하세요.

GitHub Copilot cloud agent에는 기본 브랜치로 직접 푸시하지 못하도록 브랜치 권한이 제한된다고 GitHub는 설명합니다. 기본 방화벽도 제공하며, 에이전트의 풀 리퀘스트로 트리거된 Actions 워크플로를 실행하려면 쓰기 권한이 있는 사용자가 먼저 승인해야 합니다. 저장소와 조직의 일반 Actions 시크릿은 에이전트에 전달되지 않지만, copilot 환경에 별도로 추가한 시크릿은 전달됩니다. 그곳에 무엇을 넣었는지 확인하세요. GitHub의 공식 보호 조치를 참고하세요.

작업에 맞게 접근 범위를 정하세요

청구서 내보내기 작업에 필요한 것은 소스 코드, 개발 의존성, 가상 청구서 데이터입니다. 실제 고객 청구서나 운영 데이터베이스의 자격 증명, 배포 권한까지 필요하지는 않아야 합니다. 동작을 재현하고 검증하는 데 필요한 최소한의 리소스 접근 권한만 부여하세요.

저장소 안의 텍스트, 검색해 가져온 페이지, 이슈 내용은 신뢰할 수 없는 입력일 수 있다고 봐야 합니다. 프롬프트 인젝션은 악의적인 콘텐츠가 에이전트의 행동을 다른 방향으로 유도하려는 공격입니다. 문서에 숨겨진 지시가 작업 지시서와 같은 권한을 가져서는 안 됩니다. 제공사의 보안 지침도 이 위험을 지적합니다. 접근 가능한 리소스를 제한하면 발생할 수 있는 피해도 줄어듭니다. Cursor의 보안 모델을 참고하세요.

코드 리뷰에서는 변경 내용과 검증 근거를 함께 확인하세요

달라진 동작과 그 동작을 입증한다고 제시된 검사를 함께 검토해야 합니다. 에이전트의 요약은 작업을 파악하는 데 도움이 됩니다. 하지만 승인할 대상은 요약문이 아닙니다.

인수 조건부터 확인하세요. 청구서 내보내기라면 요청이 어느 조직에 속하는지 어떻게 판별하는지, 권한을 어떻게 검사하는지, 내보내기 쿼리에도 동일한 경계가 적용되는지 따라가 봅니다. 그다음 테스트를 살펴봅니다. 한 조직의 데이터만 사용하는 테스트로는 조직 간 데이터 분리를 입증할 수 없습니다.

다음으로 패치가 검증 근거를 약화하지 않았는지 확인합니다. 단언문 삭제, 새로 건너뛰도록 바뀐 테스트, 모의 처리 범위 확대, 스냅샷 변경, CI 설정 수정이 그 예입니다. 테스트가 모두 통과하게 된 이유는 구현이 개선되었기 때문일 수도 있고, 검사의 기준이 느슨해졌기 때문일 수도 있습니다. 어느 쪽인지는 diff를 보면 알 수 있습니다.

아직 커밋하지 않은 변경이 있는 저장소 체크아웃에서 다음 Git 명령어로 기본적인 점검을 할 수 있습니다.

git status --short
git diff --stat
git diff --check
git diff
git diff --cached

git status에는 추적하지 않는 파일도 표시되며, 이 파일의 내용은 별도로 살펴봐야 합니다. 위 명령어는 애플리케이션 테스트를 실행하지 않습니다. 에이전트의 작업이 이미 커밋되었다면 풀 리퀘스트의 기준 브랜치부터 변경 브랜치까지 전체 diff를 확인하고, 깨끗한 환경에서 저장소에 문서화된 검사를 실행하세요.

좋은 인계 자료에는 실제로 실행한 정확한 명령어, 실행 결과, 관련된 실패 또는 성공 출력, 실행할 수 없었던 검사가 포함됩니다. 어떤 테스트인지 밝히지 않고 “테스트 통과”라고만 적으면 리뷰어는 검증 범위를 추측해야 합니다. 환경 설정 실패는 검증 근거 확보를 막는 장애물이지, 코드가 잘 작동한다는 근거가 아닙니다.

Drew Breunig은 에이전틱 코딩에서 얻은 10가지 교훈에서 제품 동작을 검증하는 테스트, 문서화된 의도, 구현과 함께 발전하는 명세의 중요성을 강조합니다. 이 사례에서 오래 유지할 핵심 검사는 한 고객이 다른 고객의 청구서를 내보낼 수 없다는 것입니다. 그 규칙을 구현하는 특정 헬퍼 함수는 바뀔 수 있습니다.

자동화된 리뷰도 추가적인 문제를 찾아낼 수 있습니다. 그렇더라도 변경을 받아들이는 사람은 핵심 처리 흐름을 이해해야 합니다. GitHub는 AI 리뷰가 문제를 놓치거나 오탐을 낼 수 있다고 명시적으로 경고합니다. 보안에 민감한 동작과 유지보수성은 담당 리뷰어가 책임지도록 해야 합니다. GitHub의 리뷰 한계 안내를 참고하세요.

누가 위임을 늘려도 되고, 누가 준비부터 해야 할까요?

성공 조건이 명확하고, 실수의 영향을 제한할 수 있으며, 리뷰 부담을 감당할 수 있을 때 위임을 늘리세요. 다음은 개발팀을 위한 운영 정책 제안이며, 특정 제공사가 보장하는 기능 수준은 아닙니다.

신뢰할 수 있는 CI를 갖춘 개발팀 리더라면 지금 시작할 수 있습니다. 기존 패턴을 따르는 변경부터 맡기세요. 에이전트가 만든 풀 리퀘스트마다 담당자를 지정하고, 리뷰 과정에서 변경을 이해하기 어려워지면 작업 단위를 줄입니다. 검사 통과는 중요한 동작을 검사하고 있을 때만 유용합니다.

프로토타입을 만드는 창업자라면 버려도 되는 환경 안에서 구현을 적극적으로 위임할 수 있습니다. 가상 데이터를 사용하고, 탐색 과정에서 만든 코드는 교체할 수 있음을 전제로 합니다. 고객 계정이나 자금 이동 기능을 추가하기 전에는 접근 규칙, 실패 처리, 운영에 미칠 영향을 평가할 수 있는 사람의 도움을 받아야 합니다.

제대로 파악되지 않은 레거시 시스템의 유지보수 담당자라면 검증 근거부터 보강해야 합니다. 에이전트는 동작을 조사하고 테스트를 제안하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 하지만 의도된 동작과 우연히 생긴 동작을 아무도 구분하지 못하는 상황에서, 감독 없는 리팩터링으로 시작하는 것은 적절하지 않습니다. 자율성을 확대하기 전에 기준 상태부터 확립하세요.

자동 완성에 이미 만족하고 있다면 모든 작업 방식을 바꿀 필요는 없습니다. 작고 명백한 수정은 직접 하는 편이 더 빠를 수 있습니다. 조사, 수정, 검증으로 이어지는 의미 있는 일련의 작업을 넘길 수 있을 때 위임에 드는 수고가 제값을 합니다.

어디서 실패하며, 무엇이 과장되어 있을까요?

피드백이 올바른 해법과 그럴듯한 해법을 구별하지 못하면 이 순환은 실패합니다. 검사 통과가 코드 형식만 확인할 뿐, 서로 다른 고객의 데이터를 분리하는 테넌트 격리에 대해서는 아무것도 입증하지 못할 수 있습니다. 모의 객체를 사용한 테스트가 통과해도 고객이 실제로 사용하는 연동 부분은 놓칠 수 있습니다. 설득력 있는 요약에서도 실패한 명령어가 빠질 수 있습니다.

맥락도 한계를 만듭니다. 에이전트는 관련 함수를 읽고도 특이한 제약이 존재하는 이유는 놓칠 수 있습니다. 중요한 결정은 작업과 가까운 곳에 남기고, 기준이 되는 명세를 명확히 지정하며, 불확실한 점을 드러내도록 요청하세요. Anthropic 문서는 긴 세션에서 유한한 컨텍스트를 관리하는 방식을 설명합니다. 대규모 변경을 진행하는 내내 대화 초반의 지시가 같은 정도로 선명하게 남아 있을 것이라고 가정해서는 안 됩니다. Claude Code의 작동 방식을 참고하세요.

에이전트가 늘면 조율할 일도 늘어납니다. 서로 다른 세션이 같은 파일, 인터페이스, 데이터베이스 상태를 수정한다면 로컬에서 성공한 결과도 다른 변경과 충돌할 수 있습니다. 별도의 체크아웃을 사용하고 통합 책임자를 명확히 정하세요. 서로 밀접하게 연결된 구현을 병렬화하기 전에, 독립적인 조사 작업부터 병렬화하는 편이 좋습니다.

더 큰 실패는 아무도 유지보수할 생각이 없었던 복잡성을 받아들이는 것입니다. 새로운 추상화, 의존성, 백그라운드 작업은 생성하기 쉬웠더라도 결국 여러분의 운영 책임이 됩니다. 문제를 해결하는 데 비해 새로 도입하는 구조가 과하지 않은지 확인하세요.

에이전틱 코딩 벤치마크로는 무엇을 알 수 없을까요?

코딩 벤치마크만으로 여러분 팀의 개발 및 전달 효율이 얼마나 나아질지는 알 수 없습니다. 발표된 결과를 적용하려면 과제의 성격, 저장소 맥락, 사용한 툴, 재시도 정책, 성공의 정의를 이해해야 합니다. 제공사가 제시한 생산성 향상률을 여러분의 코드베이스에 대한 예측치로 받아들여서는 안 됩니다.

직접 시범 운영할 때는 변경이 최종 수용될 때까지 걸린 시간, 리뷰어의 투입 노력, 재작업, 병합 후 발견된 결함, 진행이 막힌 실행을 기록하세요. 비슷한 유형의 작업끼리 비교하고 실패 기록도 남깁니다. 이는 측정 방법에 대한 제안이며, 이 글에서 특정 개선율을 주장하는 것은 아닙니다.

리뷰 부담이나 결함이 감당할 수 없을 만큼 늘지 않으면서 수용 가능한 결과를 더 수월하게 전달할 수 있을 때 위임을 확대하세요. 패치는 더 빨리 나오지만 이해하기는 더 어려워진다면 범위를 줄이고 검증 근거를 보강해야 합니다.

자주 묻는 질문

다음 업무일에 바로 시작할 일

동작을 재현할 수 있는 작은 백로그 이슈를 고르고, 에이전트를 실행하기 전에 리뷰어부터 지정하세요. 인수 조건을 작성하고, 격리된 작업 환경을 제공하며, 운영 환경의 자격 증명은 주지 않습니다. 패치와 함께 그 결과를 평가하는 데 필요한 검증 근거를 요청하세요.

리뷰가 끝나면 에이전트가 처리한 부분, 사람이 개입한 지점, 빠져 있던 검사를 기록합니다. 이 근거를 바탕으로 다음 작업의 범위를 정하세요. 검증 절차가 뒷받침할 수 있을 때 자율성을 높입니다.

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