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Codex/Claude Code에서 Plan Mode보다 먼저 써야 하는 스킬 — deep-interview

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tagsdeep-interview, claude-code, codex, plan-mode, requirements-clarification, socratic-method, skills, knowledge

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Codex/Claude Code에서 Plan Mode보다 먼저 써야 하는 스킬 — deep-interview

deep-interview 스킬을 매일 사용하는 이유와 4요소(현재 이해 / 막힌 결정 / 추천 답안 / 질문) 구조를 7분에 정리한 개발동생 채널 영상. 코딩 에이전트 결과물의 품질 격차는 모델 성능이 아니라 요구사항 명확화 부족에서 온다는 진단이 핵심.

메타

챕터

시간내용
00:00매일 쓰는 스킬 소개
00:17deep-interview 스킬이란?
00:29AI 코딩 에이전트 결과물 차이의 원인
00:55명확한 요청이 중요한 이유
01:04명확한 프롬프트를 처음부터 쓰기 어려운 이유
01:30AI가 빈칸을 추측할 때 생기는 문제
02:02AI가 나를 인터뷰하게 만드는 접근
02:30deep-interview의 4가지 질문 구조
02:48실제 스킬 구조 보기
03:13Plan Mode의 한계
03:32Plan 전에 deep-interview를 먼저 쓰는 이유
04:14한 번에 하나의 불확실성만 푸는 방식
04:48소크라테스식 질문법
05:03deep-interview의 질문 축
05:23질문 포맷: 현재 이해 / 막힌 결정 / 추천 답안 / 질문
05:47종료 기준이 중요한 이유
06:16 GitHub 스킬 공유 안내
06:24 코딩 외에도 활용 가능한 이유

핵심 주장 (IDEAS)

  1. LLM 모델 성능이 좋아진 지금, 결과물 차이의 가장 큰 원인은 모델이 아니라 명확한 지시사항의 부족이다.
  2. 명확한 프롬프트는 첫 시도에 작성하기 어렵다 — 사람도 자기가 뭘 원하는지 모르는 상태가 많기 때문이다.
  3. 비어 있는 프롬프트를 넘기면 AI는 빈칸을 추측해서 결과를 빠르게 내놓지만, “내가 원한 건 이게 아닌데”가 되기 쉽다.
  4. 발상의 전환: 사용자가 명확하게 쓰려 애쓰지 말고 AI가 거꾸로 질문하게 만들어 요구사항을 구체화시킨다.
  5. deep-interview 스킬은 현재 이해 / 막힌 결정 / 추천 답안 / 질문 4요소를 반복하며 사용자 요구사항을 인터뷰한다.
  6. Plan Mode는 계획을 너무 빨리 끝낸다 — 요구사항이 흐릿한 상태에서 계획이 굳어 버린다.
  7. 따라서 deep-interview → Extended Plan → 실행 순서가 바람직하다.
  8. 핵심은 질문 수가 아니라 가장 큰 불확실성 하나를 골라 한 번에 하나씩 푸는 것이다.
  9. 한 번에 여러 질문을 던지면 답변자도 힘들고 구체화도 안 된다.
  10. 소크라테스식 질문법: 답을 대신 정하지 말고 사용자의 암묵적 가정/선택지/판단 기준이 드러나도록 질문한다.
  11. 질문 축은 목표 / 범위와 제외 범위 / 제약 / 완료 기준 / 맥락과 영향 범위 5가지로 고정한다.
  12. 코드베이스를 보면 답할 수 있는 질문은 사용자에게 묻지 말고 직접 확인한다 — 불필요한 질문 최소화.
  13. 추천 답안 패턴: 선택지 2~3개 제시 후 그중 하나를 추천 — 사용자가 선택만 하면 되게 한다.
  14. 종료 기준: 포함/제외 범위, 지켜야 할 제약, 완료 판단 기준, 남은 열린 질문이 정리되면 스킬이 멈춘다.
  15. deep-interview는 코딩 외에도 업무 자동화 / 제품 기획 / 콘텐츠 기획 등 시작점에 모호함이 있는 모든 작업에 적용 가능하다.

통찰 (INSIGHTS)

  • “명확한 지시”는 결과가 아니라 과정이다. 처음부터 명확하게 쓸 수 있는 사람은 드물기 때문에, 명확성을 만들어 내는 도구를 워크플로우에 끼워 넣는 것이 현실적인 해법이다. 이는 goal-mode에서 “종료 조건의 품질이 곧 에이전트 성능”이라는 원리의 입력 단계 버전이다.
  • Plan Mode의 한계는 “조기 수렴”이다. 모호한 요구로 시작한 계획은 모호하게 굳고, 코딩 에이전트가 장기 작업을 실행할수록 비용이 커진다. 인터뷰 단계로 불확실성을 미리 소진하는 것이 비용·품질 측면에서 합리적이다.
  • AI가 인터뷰어가 되는 패턴은 역할 역전이다. 일반적으로 사람이 AI에게 지시하지만, 요구사항 정의 단계에서는 AI가 사람의 잠재 의도를 끌어내는 것이 더 효과적이다.
  • “한 번에 하나의 불확실성”은 인지 부하 관리 원칙이기도 하다. 다중 질문은 사용자에게 우선순위 결정을 떠넘기지만, 단일 질문은 AI가 가장 중요한 불확실성을 직접 선택하도록 강제한다.
  • 추천 답안은 의사결정 비용 절감 장치다. 빈 질문은 사용자에게 옵션 생성과 평가 모두를 떠넘기지만, 선택지+추천은 평가만 남긴다. 이는 Agent View의 멀티 세션 운영에서 의사결정 병목을 줄이는 데 직접 적용된다.

인상적 인용 (QUOTES)

  • “단 하나의 스킬만 추가를 해야 된다라고 하면은 이 스킬을 추가하게 될 거 같은데요.”
  • “나도 내가 뭘 원하는지 모르는 상태인 게 많거든요.”
  • “Plan Mode는 너무 계획을 빨리 끝내 버린다라고 생각을 하거든요.”
  • “질문을 많이 하는 것이 아니고 가장 큰 불확실성 하나를 골라서 한 번에 하나씩 푸는 것이다.”
  • “답을 대신 정하기보다 사용자의 암묵적 가정·선택지·판단 기준이 드러나게 질문하는 것.”

참조 (REFERENCES)

이름타입비고
[[wiki/concepts/deep-interview-스킬deep-interview]]concept/skill
[[wiki/entities/claude-codeClaude Code]]tool
[[wiki/entities/openai-codexCodex]]tool
[[wiki/entities/cursorCursor AI]]tool
Extended Planskill저자가 만든 확장 플랜 스킬 (별도)
GitHub: devbrother2024/skillsrepo공개된 스킬 모음
소크라테스식 질문법method스킬 핵심 기법

검증 가능한 사실 (FACTS)

  • 채널: 개발동생 (한국, Claude Code/Codex 활용 콘텐츠)
  • 업로드: 2026-05-08, 영상 길이 416초(6분 56초), 조회 6,515회(추출 시점)
  • 스킬은 GitHub devbrother2024/skills 저장소로 공개 공유
  • deep-interview 호출 트리거: “딥 인터뷰”, “심층 인터뷰”, “요구사항 명확화”, “생각 정리”, 또는 목표/범위/제약/완료 기준이 흐릿할 때

실행 권고 (RECOMMENDATIONS)

  • Plan Mode를 켜기 전에 deep-interview를 먼저 호출해 요구사항을 인터뷰로 명확화한다.
  • 질문 형식은 현재 이해 → 막힌 결정 → 추천 답안 → 질문 4요소를 항상 포함한다.
  • 선택지는 2~3개로 한정하고 추천을 함께 제시해 사용자 결정 비용을 낮춘다.
  • 코드베이스로 답할 수 있는 질문은 사용자에게 묻지 말고 도구로 직접 확인한다.
  • 종료 기준(포함/제외 범위 + 제약 + 완료 판단 + 열린 질문)이 정리되면 인터뷰를 멈춘다.
  • 코딩 외에도 업무 자동화·제품 기획·콘텐츠 기획 등 모호한 시작점에 적용한다.

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