레이지 코덱스와 루프 엔지니어링 — OMO 김연규가 말하는 하네스의 진화

01핵심 개요

02배경 — OMO에서 레이지 코덱스로

김연규는 오마이 오픈 에이전트(구 오마이 오픈 코드, OMO)를 만든 개발자로, 오픈 코드 플러그인 사실상 독립 하네스급 위상. 오픈 코드 런타임이 무거워지고 버그(구동 중 멈춤)로 이탈이 생기자, 코덱스용 버전 '레이지 코덱스'를 출시. 클로드 모델을 여러 하네스에서 못 쓰게 되며 코덱스 생태계로 이동하는 흐름과 맞물림.

03핵심 워크플로우 — ULW(울트라 워크)

작업 지시 시 ① 서브에이전트를 대량 호출해 코드베이스 전수 탐색 → ② 데이터 수합·계획 수립 → ③ 작은 목표를 하나씩 완수하며 각 단계 검증. ULW 루프는 여기에 컴퓨터 유즈(에이전트가 직접 화면·브라우저 조작해 테스트)를 결합 — 마치 인간 개발자처럼 증거물을 남기며 3일 넘게 자율 구동 가능. 명령어 4종: init deep, ULW plan, start work, ULW loop. 단 "공부해야 쓰는 도구는 좋은 도구가 아니다" — ULW 하나만 기억하면 나머지 자동 활성.

04루프 엔지니어링 — OMO에 이미 있던 것

피터 스타인버그가 말하는 루프 엔지니어링 개념 = "네가 에이전트를 다루기보다, 에이전트가 에이전트를 다루게 하는 워크플로우 설계". 이는 사실 ULW와 동일 — 서브에이전트가 프롬프트를 더 잘 짜므로 역할 위임·계획을 맡김. 핵심은 매 단계 증거(evidence) 요구 → 오래 돌아도 다른 데로 새지 않게 함. "이미 OMO에 있던 걸 최신 모델에 넣으니 너무 잘 돈다."

05서브에이전트 설계 — 프레시 컨텍스트

핵심 원칙: 서브에이전트에 새(fresh) 컨텍스트를 줘야 중립적 판단 가능(사람도 자기 노력엔 후한 평가를 하듯, 에이전트도 우리를 닮음). 생성 상황: ① 계획이 크면 외부 계획 에이전트 소환 → ② 구현 후 "믿을 수 없으니" 다수 검증 에이전트가 요구사항 충족·QA·테스트·코드 품질 감사 → ③ 미달 시 재작업 루프(시지푸스 어원). 300개는 동시가 아니라 하루 넘게 누적 구동된 기록.

06팀 모드 — 코덱스 앱의 스레드 활용

코덱스 앱은 앱 내 다른 채팅(스레드) 생성 + 스레드 간 대화 기능 내장 → 이를 커스텀해 외부 도구 없이 팀처럼 구동. 단 "빨간 약": 대부분의 경우 팀 모드는 불필요. 팀 협업엔 소통·교정 비용이 붙고, 에이전트가 팀 적합 작업을 정확히 판단 못함 → ULW에 미통합. "작업 범위가 넓고 애매하게 겹칠 때만 팀으로 해봐" 한 마디면 충분.

07멀티모델 전략 — GPT 프로 오라클

큰 계획엔 GPT 5.5 Pro를 '오라클'로 호출(IQ 140~150급 복잡 작업). 300에이전트 세션의 계획도 GPT 프로가 수립. 단 10~30분+ 소요라 자동/수동 트리거 사이 고민 중. 리코드 앤 리플레이(영상 녹화 → 코덱스 재현), 크롬/컴퓨터 유즈 폴백 등으로 파일 첨부·질의를 자동화.

08코덱스 vs 클로드 코드 — 장점 3가지

09페이블 5 vs 하네스 — 관점

페이블 같은 초고지능 모델은 다이나믹 워크플로우로 하네스 무용론을 부르나, 김연규는 "페이블과 OMO는 잘 안 맞는다"(모델이 이미 똑똑해 기존 최적화가 안 먹힘). 그러나 ① 페이블은 비싸고 접근 제한적 ② 대부분 작업은 그렇게 어렵지 않음 → 저렴·멍청한 모델을 검증 강요로 잘 끌고 가는 하네스 가치는 유지. GLM 5.2·클로드·GPT를 적재적소 조합하면 단일 페이블보다 나은 성능/비용(예: 오픈모델 믹스로 클로드 코드 대비 60% 저렴 주장).

10생산성·향후 — 잡도리·OMO 네이티브

AI 이전 하루 25커밋 → 지금 500커밋, 동시 세션 최대 20개. 온전히 일을 맡기는 워크플로우가 생산성의 핵심. 준비 중: ① 잡도리(도리) — Hermes·오픈클로 유사, 슬랙·텔레그램·디스코드에서 부르면 혼자 처리하는 범용 에이전트(대중 인식 성숙 대기) ② OMO 네이티브 — 코덱스 앱 경험을 여러 모델 활용 가능한 자체 앱으로(약 한 달 내 출시 목표).

11용어 사전

12타임스탬프 딥링크

• OMO→레이지 코덱스 배경
• ULW·루프 엔지니어링 정체
• 서브에이전트 설계·300 에이전트 시연
• 팀 모드·멀티모델(GPT 프로 오라클)
• 코덱스 vs 클로드·생산성·향후 로드맵