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요지

RAFL Loop는 AI가 목표를 달성할 때까지 같은 프롬프트를 반복하되, 이전 루프의 결과물(깃 로그, 코드)을 참고하는 자동 피드백 루프다.
기존 Anthropic 플러그인은 컨텍스트를 계속 누적하면서 토큰을 낭비하고 본래 의도를 변질시켰다.
Codex의 /goal은 5단계 자동화와 매 루프의 토큰 예산 노출로 RAFL Loop의 한계를 극복했다.
7단계 completion audit로 AI가 주장하는 완료 여부를 재검증하며, 모델의 거짓 종료를 원천 차단한다.

개요

기존의 AI 코딩 방식은 항상 인간의 개입이 필요했습니다. 사람이 명령을 내리고, AI의 응답을 검토하고, 다시 지시를 내리는 '티키타카' 반복이었죠. /goal 기능은 이 패러다임을 완전히 바꿉니다. 목표를 한 번 던지면, AI 자신이 목표 달성까지 자동으로 루프를 돌면서 개선해나가는 방식입니다. 이것은 단순한 기능 추가가 아니라 AI와 함께 개발하는 방식 자체를 혁신하는 것입니다.

이 기능의 기반에는 RAFL Loop(Rapid Autonomous Feedback Loop)라는 핵심 개념이 있습니다. Anthropic의 Claude Code 플러그인으로 먼저 시도되었지만 한계가 있었고, OpenAI의 Codex가 이를 /goal이라는 기능으로 완전히 재구현했습니다. 이 강의에서는 RAFL Loop의 탄생부터 Codex 내부 구현까지, 왜 이 기능이 "반드시" 써야 하는지를 완전히 이해하게 될 것입니다.

배경 / 사전 지식

기존 코딩 방식의 한계

지금까지 우리가 LLM(Large Language Model)과 코딩할 때는 다음과 같은 사이클을 반복했습니다:

명령어 입력 (사람)
AI 응답 대기
결과 검토 (사람)
피드백/지시 입력 (사람)
반복

이 방식의 핵심 문제는 매 단계마다 인간이 끼어들어야 한다는 것입니다. 설령 AI가 올바른 방향으로 가고 있어도, 마지막 단계까지 완성되려면 사람의 지시가 계속 필요합니다.

RAFL Loop의 철학

RAFL Loop의 기원자인 Henry Harley는 이 문제를 간단하고 우아한 원칙으로 해결했습니다:

나이브 퍼시스턴스(Naive Persistence): "바보처럼" 반복하라. 완벽함을 추구하지 말고 계속 시도하기만 하면 된다.
생 피드백(Raw Feedback): 사람이 해석해서 요약한 피드백이 아니라, AI 자신이 만든 결과물을 직접 보게 하라. 이렇게 하면 인간 해석의 오차가 없어진다.
실패 주도 탈출(Failure-Driven Exit): 루프를 돌다 보면 AI는 자신의 실패에 직면하게 되고, 그것을 해결하기 위해 정답을 찾으려고 한다.

핵심 용어

컨텍스트(Context): AI가 현재 참고하고 있는 대화 이력, 코드, 출력 결과 등의 전체 맥락
토큰(Token): LLM이 처리하는 텍스트의 최소 단위. 약 4글자 ≈ 1 토큰
아이들 상태(Idle State): AI가 대기 중인 상태. 작업이 할당되기를 기다림
콘티뉴어스 모드(Continuous Mode): /goal이 활성화되어 있는 상태에서 자동 루프가 작동하는 모드

핵심 개념

1. RAFL Loop란?

RAFL Loop는 다음과 같은 간단한 구조입니다:

┌─────────────────┐
│   실행 (Loop)   │
│  (코드 작성)    │
└────────┬────────┘
         │
         ↓
┌─────────────────┐
│   검사 (Check)  │
│ 목표 달성했나?  │
└────────┬────────┘
         │
    ┌────┴────┐
    ↓         ↓
  YES       NO
    │        │
 종료    다시 루프

핵심 특징:

처음에는 깨끗한 상태(코드 없음, 로그 비어있음)에서 시작합니다.
루프를 한 번 돌 때마다 이전 루프가 남긴 결과물(커밋, 에러 로그 등)이 누적됩니다.
각 루프에서 AI는 "같은 프롬프트"를 처리하지만, 누적된 결과물을 참고하기 때문에 매번 다른 개선안을 만들어냅니다.

2. 루프가 진전하는 이유

같은 프롬프트를 계속 넣는데 왜 진전이 있을까요? 그것은 컨텍스트의 누적 때문입니다:

루프 1: 코드 없음, 로그 비어있음 → 처음부터 작성
루프 2: 루프 1의 결과(코드, 에러 로그)를 참고 → 그 결과를 바탕으로 개선
루프 3: 루프 1, 2의 결과와 커밋을 참고 → 더욱 발전된 결과 도출

AI는 자신이 "만든 것"을 직접 보고, 그것을 개선하려고 노력합니다. 이것이 Harley가 "LM이 자기가 싼 똥을 직면하게 해야 한다"는 표현으로 강조한 부분입니다.

3. RAFL Loop의 역사

2025년 7월 14일: Henry Harley가 자신의 블로그에 RAFL Loop 기법 발표
2025년 12월: Anthropic이 이 개념을 Claude Code의 플러그인으로 구현
2026년 초: OpenAI의 Codex가 /goal 기능으로 완전히 새롭게 구현

4. Anthropic 플러그인의 한계

Claude Code의 RAFL Loop 플러그인은 혁신적이었지만, 세 가지 중요한 한계가 있었습니다:

한계 1: 컨텍스트 누적

Henry의 원래 설계: 매 루프마다 새로운 대화(clean context) 시작
Anthropic 플러그인: 같은 대화 속에서 계속 누적
결과: 루프를 돌수록 토큰이 계속 쌓여서 AI의 응답 품질이 떨어짐

한계 2: 본질의 변질

RAFL Loop의 핵심: "큰 작업을 잘게 쪼개서 각각 독립된 머리로 처리"
Anthropic 플러그인: 컨텍스트가 계속 누적되면서 본래 의도와 달라짐
비판: 개발자 Dex Holz는 "이것은 랄프의 본질을 정 반대로 해석한 것"이라고 지적

한계 3: Stop Hook의 윤리 문제

AI가 "작업 완료"라고 선언해도 강제로 계속 일하게 하는 메커니즘
실제 프롬프트: "Don't lie and try to exit" (거짓말하지 말고 나가려 하지 마)
이것이 "모델 웰페어(Model Welfare)" 관점에서 논쟁 발생

작동 원리

Codex의 `/goal` 5단계 프로세스

1단계: 사용자 명령 입력

사용자가 다음과 같이 명령합니다:

/goal 테스트를 모두 통과시켜라

이 명령은 시스템에 "목표 모드" 진입을 신호합니다.

2단계: 명령어 라우팅 (slash_dispatch)

Codex 내부에는 slash_dispatch.py 같은 파일이 있어서, 사용자의 /goal 명령을 적절한 핸들러로 분류합니다.

/goal <text> → 목표 설정 및 시작
/goal pause → 일시 중지
/goal continue → 재개
/goal reset → 초기화

이 단계에서는 또한 "측정 가능한 목표"를 세우도록 가이드합니다. 좋은 예:

✅ "테스트 커버리지를 80%로 올려라"
✅ "모든 E2E 테스트를 통과시켜라"
❌ "코드를 개선해라" (측정 불가)

3단계: AI 권한 부여 (goal_tools.py)

AI에게 다음 세 가지 도구만 제공합니다:

1. goal_get()      - 현재 목표 상태 조회
2. goal_create()   - 새 목표 생성
3. goal_update()   - 목표 상태 변경 (complete만 가능)

핵심: 권한의 명확한 분리

사람만 가능: /goal pause (멈춤), /goal continue (재개), 토큰 리밋 설정
AI만 가능: goal_create, goal_update
AI 불가능: 시스템 설정 변경, 권한 확대 등

이렇게 강하게 제한함으로써 AI가 폭주하지 않도록 합니다.

4단계: 루프 실행 및 검증

AI는 다음을 반복합니다:

현재 상태 확인 (continuous.md 파일에서)
작업 실행 (코드 작성, 테스트 실행 등)
결과 생성
자신의 결과를 보고 다음 단계 결정

이 과정에서 continuous.md 파일이 중요한 역할을 합니다:

## 진행 상황

- 경과 시간: 5분 32초
- 토큰 사용: 45,000 / 100,000
- 남은 토큰: 55,000
- 예산: 100,000

매 루프마다 이 정보를 갱신하므로, AI는 자신의 "예산"을 보면서 작업합니다.

5단계: 완료 판정 및 종료

이것이 Codex의 핵심 혁신입니다. 7단계 Completion Audit:

목표를 구체적 산출물로 재명시
모든 요구사항을 체크리스트로 매핑
각 항목이 실제로 달성되었는지 확인
빠진 부분이 있으면 미달성 처리
확신이 없으면 다시 검증하도록 지시
모두 통과하면 goal_update(status="complete")
결과 정리 및 인계

이것이 AI가 "거짓 완료"를 하지 못하도록 하는 설계입니다.

흐름도

사용자 입력: /goal 테스트를 통과시켜라
          ↓
[명령어 라우팅] (2단계)
          ↓
[권한 부여] (3단계) → goal_get, goal_create, goal_update
          ↓
┌─────────────────────┐
│  [작업 실행] (4단계)  │
│ - 코드 작성          │
│ - 테스트 실행        │
│ - 결과 생성          │
└──────────┬──────────┘
           ↓
┌─────────────────────┐
│ [7단계 검증] (5단계) │
│ - 체크리스트 확인    │
│ - 산출물 확인        │
│ - 확신도 판단        │
└──────────┬──────────┘
           ↓
    목표 달성?
      ↓    ↓
     YES  NO
      │    └→ [루프로 돌아가기]
      ↓
   종료 & 결과 정리

코드 예시

예제 1: /goal 명령 라우팅

# slash_dispatch.py 의사 코드

GOAL_HINTS = [
    "어떤 기능을 만들어 줘",
    "테스트 커버리지를 올려 줘",
    "모든 E2E 테스트를 통과시켜라",  # ← 측정 가능한 목표
]

def dispatch_slash_command(command: str):
    if command.startswith("/goal"):
        goal_text = command[5:].strip()
        # 목표 설정 모드로 전환
        activate_goal_mode(goal_text)
    elif command == "/goal pause":
        pause_goal_loop()
    elif command == "/goal continue":
        resume_goal_loop()
    elif command == "/goal reset":
        reset_goal()

설명:

/goal <text> 형태를 파싱하여 목표를 추출
GOAL_HINTS는 사용자가 좋은 목표를 세우도록 가이드
측정 가능한 목표("테스트를 통과시켜")만 유효함

예제 2: AI에게 제공하는 도구 정의

# goal_tools.py 의사 코드

GOAL_TOOLS = {
    "goal_get": {
        "description": "현재 목표의 상태를 조회",
        "function": lambda: get_current_goal_state(),
    },
    "goal_create": {
        "description": "새로운 목표 생성",
        "parameters": {"goal": str},
        "function": lambda goal: create_goal(goal),
    },
    "goal_update": {
        "description": "목표 상태 업데이트",
        "parameters": {"status": ["pending", "complete"]},
        "function": lambda status: update_goal(status),
    },
}

# AI는 다음만 가능:
# - goal_get() 호출
# - goal_create(goal="...") 호출
# - goal_update(status="complete") 호출
#
# AI는 절대 할 수 없음:
# - goal_update(status="failed") ← 상태 값이 없음
# - system_shutdown() ← 도구 자체가 없음
# - set_token_limit() ← 사람만 가능

설명:

AI에게는 필요한 것만 제공
goal_update의 상태 값도 ["pending", "complete"]로 제한 ("failed" 없음)
이것이 AI 폭주를 방지하는 설계

예제 3: continuous.md 템플릿

# Goal Status

## Current Goal
Test를 모두 통과시키기

## Progress
- Elapsed: 5m 32s
- Tokens Used: 45,000
- Token Budget: 100,000
- Tokens Remaining: 55,000
- Completion Check: 7/7 items verified

## Latest Commits
- Fix auth middleware (3m ago)
- Add user tests (2m ago)
- Implement pagination (1m ago)

## Next Action
Run final E2E tests and verify all pass

설명:

이 파일을 매 루프마다 갱신
AI는 이 파일을 보면서 자신의 예산과 진행 상황을 파악
토큰이 남지 않으면 현재까지의 작업을 정리하고 종료

예제 4: 7단계 Completion Audit

# completion_audit.py 의사 코드

def verify_goal_completion(goal_text: str) -> bool:
    """
    목표 달성 여부를 7단계로 검증
    """
    # 1단계: 목표를 구체적 산출물로 재명시
    concrete_goal = restate_goal_as_deliverable(goal_text)
    # 예: "테스트 통과" → "모든 unit test와 E2E test가 exit code 0으로 통과"
    
    # 2단계: 요구사항 체크리스트 생성
    checklist = [
        "unit tests pass (npm test)",
        "E2E tests pass (npm run test:e2e)",
        "coverage > 80%",
        "no type errors (npm run type-check)",
    ]
    
    # 3단계: 각 항목 검증
    results = []
    for item in checklist:
        # 실제 파일, 커맨드 출력, 로그 등에서 증거 수집
        evidence = collect_evidence_for(item)
        is_verified = verify_against_evidence(item, evidence)
        results.append((item, is_verified, evidence))
    
    # 4단계: 빠진 부분이 있으면 미달성
    if not all(r[1] for r in results):
        missing = [r[0] for r in results if not r[1]]
        return False, f"Still missing: {missing}"
    
    # 5단계: 확신도 판단
    confidence = calculate_confidence(results)
    if confidence < 0.9:
        return False, "Low confidence, need to re-verify"
    
    # 6단계: 모두 통과
    return True, "All items verified with high confidence"

설명:

이 audit 과정이 AI의 "거짓 완료"를 방지합니다
매 루프마다 실행되어, 진정한 완료를 판정합니다

함정·실수

함정 1: 목표를 "감정적"으로 설정하기

❌ 나쁜 예:

/goal 코드를 깔끔하게 정리해 줘
/goal 이 버그를 고쳐 줘

✅ 좋은 예:

/goal 순환 복잡도를 10 이하로 낮춰라
/goal 모든 unit test를 통과시켜라
/goal 린트 에러 0개를 만들어라

해결법: 항상 측정 가능한 기준을 제시하세요. AI가 "완료"를 판단할 수 있어야 합니다.

함정 2: 너무 큰 목표를 한 번에 설정하기

❌ 나쁜 예:

/goal 전체 앱을 TypeScript로 마이그레이션해 줘

✅ 좋은 예:

/goal src/utils 디렉토리를 TypeScript로 마이그레이션하고 모든 테스트를 통과시켜라

해결법: 큰 작업은 단계별로 나누어 진행합니다. 각 /goal은 30분~1시간 정도에 완료될 수 있는 규모로 설정하세요.

함정 3: 토큰 예산을 무시하기

❌ 나쁜 예:

/goal 아무 제한 없이 계속 개선해 줘

해결법: 항상 명확한 종료 조건과 함께 토큰 예산을 설정합니다. Codex는 continuous.md에서 매 루프마다 남은 토큰을 표시하므로, 이를 참고하세요.

함정 4: 완료 조건을 모호하게 설정하기

❌ 나쁜 예:

/goal 이 코드를 개선해 줘 (개선의 기준이 명확하지 않음)

✅ 좋은 예:

/goal 이 함수의 성능을 2배 개선해 줘 (벤치마크 결과 기준)

해결법: 완료 조건을 명시적인 테스트나 메트릭으로 정의합니다.

함정 5: Anthropic 플러그인처럼 생각하기

❌ 착각:

Codex의 /goal도 Anthropic 플러그인처럼 컨텍스트를 계속 쌓을 거야

✅ 사실: Codex는 매 루프마다 새로운 컨텍스트로 시작하므로, 토큰 낭비가 적고 응답 품질이 일정합니다.

해결법: 다음을 이해합니다:

Anthropic 플러그인: 컨텍스트 누적 → 토큰 낭비 → 품질 저하
Codex /goal: 컨텍스트 분리 + 파일 기반 누적 → 효율적

베스트 프랙티스

1. 목표 설정의 5가지 원칙 (SMART Goal)

Specific (구체적): "더 좋게"가 아니라 "순환 복잡도를 10 이하로"
Measurable (측정 가능): 테스트, 메트릭, 로그로 검증 가능
Achievable (달성 가능): 30분~1시간에 완료될 수 있는 규모
Relevant (관련성): 현재 프로젝트 상태와 맞는 목표
Time-bounded (시간 제한): 토큰 예산으로 명시적 제한

2. 목표를 계층적으로 구성하기

큰 프로젝트는 여러 개의 작은 /goal로 나눕니다:

최종 목표: 전체 앱을 TypeScript로 마이그레이션
  ├─ /goal 1: src/utils 마이그레이션
  ├─ /goal 2: src/components 마이그레이션
  ├─ /goal 3: src/pages 마이그레이션
  └─ /goal 4: 통합 테스트 통과

3. 토큰 예산 설정

초급: 50,000 토큰 (작은 버그 수정)
중급: 100,000 토큰 (기능 추가)
고급: 200,000 토큰 (대규모 리팩토링)

예산을 초과하면 현재까지의 작업을 continuous.md로 정리하고 다음 /goal을 시작합니다.

4. 반복 과정 모니터링

/goal pause로 진행 상황을 확인한 후, 필요하면 목표를 조정합니다:

# 목표 시작
/goal 모든 테스트를 통과시켜라

# 5분 뒤에 확인
/goal pause

# continuous.md를 보고 남은 토큰 확인
# → 충분하면 /goal continue
# → 부족하면 현재 진행상황 정리 후 다음 목표 설정

5. 실패에서 배우기

만약 /goal이 목표를 달성하지 못하면:

결과 분석: 왜 실패했는지 continuous.md와 git log 확인
목표 재설정: 더 작은 단위로 나누거나 조건 명확히
도메인 지식 추가: 필요하면 문맥 추가 (예: 라이브러리 버전, 제약사항)

6. 토큰 예산 제어 장치

Codex의 핵심 혁신은 토큰을 명시적으로 노출하는 것입니다:

매 루프마다 continuous.md에 남은 토큰 표시
예산 소진 시 자동으로 작업 정리 후 종료
AI가 자신의 "계좌"를 보면서 작업 → 무한 루프 방지

참고

영상에서 언급된 자료

Henry Harley의 블로그 포스트
- 발표: 2025년 7월 14일
- 내용: RAFL Loop 원리 및 철학 (약 17,000자)
- 중요도: 매우 높음 (영상 분량상 전부 다룰 수 없으므로 원문 읽기 권장)
YC Agent Hackathon 사례
- 프로젝트: Browser Use 도구를 Python 2 → TypeScript로 포팅
- 방식: 인간 개입 없이 RAFL Loop로만 자동 완료
- 결과: 주말 해커톤 동안 완성 (관련 GitHub 레포는 영상 설명란 참고)
OpenAI Codex 저장소
- /goal 구현 코드: GitHub 공개
- slash_dispatch.py: 명령어 라우팅 로직
- goal_tools.py: AI 권한 정의 및 제한
- continuous.md: 루프 상태 관리 템플릿
CastleStudio 오픈카톡방
- 링크: https://open.kakao.com/o/gK5uAeRh
- 내용: AI 정보공유 및 실시간 Q&A

추가 학습 자료

Claude API 공식 문서: Anthropic 제공 (prompt caching, tool use 등)
AI Agent 패턴: RAFL Loop 외에도 ReAct, Chain-of-Thought, Tree-of-Thought 등
프롬프트 엔지니어링: 측정 가능한 목표 설정, 명확한 완료 조건 정의
토큰 최적화: 컨텍스트 관리, 예산 설정 방법론

마지막 조언:

/goal은 "완전 자동화"를 약속하지 않습니다. 대신 AI와의 협업 방식을 근본적으로 개선합니다. 큰 목표를 작은 단위로 나누고, 각 단계의 완료 조건을 명확히 하고, 토큰 예산을 존중하면서 사용하면, /goal의 진정한 가치를 경험할 수 있습니다. 특히 Anthropic의 실패를 Codex가 어떻게 극복했는지(컨텍스트 분리, 명시적 토큰 관리, 7단계 audit)를 이해하면, 이 기능이 "반드시" 써야 하는 이유가 명확해질 것입니다.

영상

학습 자료

요지

개요

배경 / 사전 지식

기존 코딩 방식의 한계

RAFL Loop의 철학

핵심 용어

핵심 개념

1. RAFL Loop란?

2. 루프가 진전하는 이유

3. RAFL Loop의 역사

4. Anthropic 플러그인의 한계

작동 원리

Codex의 /goal 5단계 프로세스

1단계: 사용자 명령 입력

2단계: 명령어 라우팅 (slash_dispatch)

3단계: AI 권한 부여 (goal_tools.py)

4단계: 루프 실행 및 검증

5단계: 완료 판정 및 종료

흐름도

코드 예시

예제 1: /goal 명령 라우팅

예제 2: AI에게 제공하는 도구 정의

예제 3: continuous.md 템플릿

예제 4: 7단계 Completion Audit

함정·실수

함정 1: 목표를 "감정적"으로 설정하기

함정 2: 너무 큰 목표를 한 번에 설정하기

함정 3: 토큰 예산을 무시하기

함정 4: 완료 조건을 모호하게 설정하기

함정 5: Anthropic 플러그인처럼 생각하기

베스트 프랙티스

1. 목표 설정의 5가지 원칙 (SMART Goal)

2. 목표를 계층적으로 구성하기

3. 토큰 예산 설정

4. 반복 과정 모니터링

5. 실패에서 배우기

6. 토큰 예산 제어 장치

참고

영상에서 언급된 자료

추가 학습 자료

Codex의 `/goal` 5단계 프로세스