[AI CE] Task 관리와 도구 역할 분리

 

[AI] Peterica의 AI공부와 비젼 정리

  ㄴ Context Engineering

ㅁ 들어가며

  작업을 하다 보면 하나의 Task를 진행하는 과정에서 여러 Sub-Task가 파생되면서 전체 흐름이 꼬이는 경우가 많다. 특히 GPT와 같은 AI와 대화하면서 작업을 진행하면, Task 1을 정리하다가 Sub-Task 1-1, 1-2, 1-N이 생겨 Task 1이 끝나지 못하는 문제가 반복된다. 이 글에서는 이러한 혼돈을 줄이고 체계적으로 Task를 관리하기 위한 방법과 도구별 역할 분리 전략을 정리한다.

 

ㅁ Task 관리 기본 구조

ㅇ Task 진행은 요구사항 정리 → Task 정의 → Sub-Task 진행 → 완료 선언의 흐름으로 관리한다.
ㅇ Sub-Task는 반드시 Task 완료 조건과 직접적으로 연결되는 경우에만 포함해야 한다.
ㅇ 연결되지 않는 Sub-Task는 새로운 Task로 승격하여 별도로 관리하는 것이 좋다.
ㅇ Task 완료 선언은 혼돈을 줄이는 중요한 시점이다. 완료 조건을 충족했다면 미련 없이 마무리하고 다음 Task로 넘어가야 한다.

 

 

ㅁ 대화와 작업 모드 전략

ㅇ GPT와 대화할 때는 모드를 구분하여 사용한다.

• [정리모드]: 생각 정리, 브레인스토밍, Sub-Task 탐색
• [결과모드]: Task 완료 시점, 실제 산출물 작성
• [컨텍스트 정리]: 가비지 컨텍스트 제거, 새로운 세션 전환

ㅇ Sub-Task 가지치기가 생기더라도 [정리모드]에서만 관리하고, 본류(Task 완료 선언)는 [결과모드]에서 처리한다.
ㅇ 이렇게 하면 대화가 불필요하게 퍼지지 않고 Task별 구분이 명확해진다.

 

 

ㅁ 도구별 역할 분리

ㅇ Cursor는 개발 실행 엔진이다. 코드 작성, 리팩터링, 테스트 실행은 Cursor에 맡긴다.
ㅇ ChatGPT는 Task 매니저이자 브레인이다. 요구사항 정리, Task 구조화, Cursor에 전달할 프롬프트 최적화 역할을 담당한다.
ㅇ Gemini는 참고서와 보조 도구다. 특정 라이브러리 사용 예시나 공식 문서 확인과 같은 단일 질의에 활용한다.
ㅇ 이렇게 역할을 나누면 전체 진행이 깔끔해지고, 각 도구의 강점을 최대한 살릴 수 있다.

 

ㅁ 추천 워크플로우

1. ChatGPT에게 요구사항을 정리해 Task 구조를 도출한다.
2. Cursor에 최적화된 프롬프트를 전달하여 개발 실행을 진행한다.
3. Gemini에는 외부 참고가 필요한 단일 질문을 한다.
4. Task 완료 선언 후, 외부 툴에 기록하고 다음 Task로 넘어간다.

 

ㅁ 마무리

Task 진행에서 가장 큰 혼돈은 Sub-Task가 본류를 압도할 때 발생한다. 이를 방지하려면 Task 완료 조건 중심 관리, 대화 모드 분리, 도구 역할 분담이 핵심이다. 큰 그림은 외부 툴에서 관리하고, 실행은 Cursor, 정리는 ChatGPT, 참고는 Gemini에 맡기는 방식으로 운영하면 혼돈 없는 Task 관리가 가능하다. 이 구조를 통해 컨텍스트를 절약하고 실행 속도를 높일 수 있다.