용어집 (Glossary)

AGENTS.md: 코딩 에이전트를 위한 오픈 표준 설정 파일. 프로젝트 규칙, 코드 스타일, 스택 정보를 포함하며 Codex·Amp·GitHub Copilot 등 여러 AI 도구가 공통으로 읽는다. Linux Foundation 산하 Agentic AI Foundation이 관리. (Ch 3, 5)

Agent Teams: Anthropic의 Claude Code에서 제공하는 멀티에이전트 협업 메커니즘. `TeamCreate` + `TaskCreate` + `SendMessage` + `addBlockedBy`/`addBlocks`로 구성되는 의존성 그래프 기반 협업 시스템. (Ch 6, 9)

AAR (Autonomous Alignment Research): Anthropic이 2026년 4월에 공개한 자율 정렬 연구 실험. Claude Opus 4.6 인스턴스 9개가 5일간 독립적으로 정렬 연구를 수행하여 PGR 0.97을 달성. (Ch 12)

Approval policy: Codex `config.toml`의 설정값. `untrusted`(보수적 매 확인) / `on-request`(요청 시 확인 — 권장 default) / `never`(자동 승인) 세 옵션으로 human-in-the-loop 게이트를 설정한다. (이전의 `on-failure`는 deprecated.) (Ch 3, 5)

바이브 코딩 (Vibe coding): LLM이 자연어 지시를 받아 코드를 생성하는 개발 방식. 빠르지만 기본적으로 검증 불가능하다. 멀티에이전트 분리로 검증 가능하게 만들 수 있다. (Ch 6)

Branch-per-task: Codex app Worktree/Cloud 또는 GitHub PR 흐름에서 나타나는 격리 작업 패턴. CLI 자체가 항상 새 브랜치를 만드는 것은 아니므로, 로컬 CLI에서는 먼저 `/diff`와 git 상태를 확인한다. (Ch 2, 3)

Compaction: Claude Code의 컨텍스트 관리 기법. 컨텍스트 창이 길어지면 Claude가 과거 내용을 요약하여 재활용한다. Opus 4.6에서 BrowseComp 84% 달성. (Ch 2, 4)

config.toml: `~/.codex/config.toml`. Codex CLI의 전역 설정 파일. `model`, `model_reasoning_effort`, `sandbox_mode`, `approval_policy` 등을 설정한다. (Ch 3, 5)

Effort (effort level): Codex에서 모델의 추론 깊이를 조절하는 설정. `low` / `medium` / `high` / `xhigh` 네 단계. GPT-5.5에서 `xhigh`는 `none`의 약 240배 reasoning token을 사용한다. (Ch 2, 3, 7)

/goal: Codex CLI 0.128.0에 추가된 persisted goal workflow. 목표를 세션에 보존하고 pause/resume/clear 및 runtime continuation으로 완료 조건까지 반복할 수 있게 한다. 테스트 통과나 TASKS.md 체크리스트처럼 종료 조건이 명확한 작업에 적합하다. (Ch 8, 9)

HANDOFF.md: 현재 상태, 남은 작업, 위험 요소, 검증 명령을 적는 repo-local handoff 파일. Claude Code와 Codex가 모두 읽을 수 있어야 하며, 강한 하네스 repo를 점진 이전할 때 핵심 안전장치다. (Ch 1, 3, 5)

하네스 (Harness): 모델에게 어떤 컨텍스트를 제공하고, 어떤 도구를 허용하며, 지식을 어떻게 저장·검색할지를 결정하는 코드와 설정의 묶음. 기술적으로는 `while True` 루프 + 도구 실행 + 컨텍스트 관리다. (Ch 1, 4)

하네스 엔지니어링 (Harness engineering): 하네스를 설계하고 최적화하는 엔지니어링. 세 가지 핵심 패턴: (P1) 범용 도구 활용, (P2) 자율성 확장, (P3) 경계 설정. (Ch 4)

LLM Wiki: Andrej Karpathy가 공개한 Obsidian vault 기반 개인 지식 관리 패턴. Raw sources(L1) + LLM-owned wiki(L2) + Schema(L3) 세 레이어 구조. (Ch 10)

지식의 외부화 (Knowledge externalization): Claude→Codex 전환의 진짜 비용. 모델 내부 대화나 전용 메모리에 갇혀 있던 프로젝트 지식을 `AGENTS.md`·`HANDOFF.md`·`TASKS.md` 같은 평문 파일로 꺼내는 과정. (Ch 1)

메타하네스 (Meta-harness): 에이전트가 자기가 따르는 하네스(AGENTS.md / config.toml)를 직접 개선하는 outer-loop 시스템. Meta-Harness 논문(arXiv 2603.28052)에서 처음 체계화. (Ch 9)

Memory folder: Claude Code의 메모리 지속성 패턴. 에이전트가 `.claude/memory/` 폴더에 컨텍스트를 파일로 쓰고, 필요할 때 읽는다. BrowseComp-Plus에서 +6.8%p 향상. (Ch 2, 4)

Sandbox mode: Codex의 실행 환경 제한 설정. `read-only`(읽기만; 가장 보수적) / `workspace-write`(현재 워크스페이스 쓰기; 권장 default) / `danger-full-access`(시스템 전체 접근; 주의). (Ch 2, 3, 5)

Skills (SKILL.md): Codex의 재사용 가능한 태스크 지시 파일. SKILL.md frontmatter로 정의하고, AGENTS.md에서 트리거 조건을 선언한다. Claude Code의 skills와 동일한 형식. (Ch 5)

Subagent: 특정 역할에 집중하는 전문 에이전트. Claude Code에서는 `.claude/agents/.md`, Codex에서는 `.codex/agents/.toml`로 정의한다. (Ch 5, 6)

Worktree mode: Codex app에서 thread를 별도 Git worktree에 격리해 실행하는 모드. 독립 실험이나 병렬 작업에 좋고, 필요하면 Hand off로 Local checkout에 옮겨 검증한다. (Ch 2, 8, 9)

xhigh effort: Codex / Claude Code의 최고 reasoning effort 설정. GPT-5.5에서 `none` 대비 약 240배 reasoning token 사용. 복잡한 리팩터링·설계 태스크에 사용. (Ch 7)