Unlazy란? AI 에이전트의 작업 누락을 줄이고 완료를 검증하는 스킬 사용법

AI 에이전트에게 규모가 큰 개발 작업을 맡기면 일부 기능만 구현한 뒤 작업을 끝냈다고 판단하거나, 테스트 결과를 충분히 확인하지 않은 채 결과를 전달하는 경우가 있습니다. 

이러한 한계를 보완하기 위해 오픈소스 스킬 'Unlazy’가 개발됐습니다. Unlazy는 AI 에이전트의 작업을 작은 단위로 나누고, 각 단계의 완료 조건과 검증 명령어를 기록해 결과를 다시 확인하는 방식으로, 작업 누락과 조기 종료를 줄이는 데 도움을 줍니다.

이 글에서는 Unlazy의 특징과 사용 방법, 도입 전 확인해야 할 주의사항을 정리했습니다.

Unlazy 핵심 요약

• AI 에이전트의 작업 완료 기준을 명확히 정합니다. 작업을 시작하기 전에 완료 조건과 검증 방법을 기록해, 결과물만 보고 끝내지 않도록 돕습니다.
• 큰 작업을 검증 가능한 단위로 나눕니다. Depth Tree 방식으로 작업을 여러 단계로 분리하고, 각 단계가 충족돼야 다음 단계로 넘어가도록 관리합니다.
• 테스트 결과를 다시 확인할 수 있습니다. 검증 명령어와 기대 결과를 기록하고, 완료로 표시된 항목도 재검증할 수 있습니다.
• 자동 실행 범위는 신중하게 관리해야 합니다. 검증 항목에 등록한 명령어는 승인 후 실행될 수 있으므로, 실행 내용과 권한을 확인하는 과정이 필요합니다.

Unlazy란?

Unlazy는 AI 에이전트의 조기 종료, 불완전한 작업 처리, 검증 누락을 줄이기 위해 만든 오픈 소스 Skill로 AI 에이전트가 복잡한 작업을 더 체계적으로 진행하도록 도와줍니다. 

무엇을 만들 것인가”뿐 아니라 “어떻게 완료를 확인할 것인가”까지 작업 계획에 포함해, 작업별로 완료 조건, 실행할 검증 명령어, 기대 결과, 확인 근거를 기록해 AI 에이전트가 결과를 다시 점검하도록 구성합니다. 

덕분에 AI가 작업을 마친 뒤에도 검증을 거쳐 오류나 누락을 줄이고, 완료 여부를 근거와 함께 확인할 수 있습니다. 

Unlazy가 주목받는 이유 3가지

1. 작업 시작 전 완료 기준을 명확히 정할 수 있습니다

AI 에이전트에게 복잡한 작업을 맡기면 요구사항 일부가 빠지거나, 핵심 기능만 구현한 뒤 작업을 끝내는 경우가 생길 수 있습니다. Unlazy는 작업을 시작하기 전에 완료 조건을 정리하고, 각 조건에 검증 명령어와 기대 결과를 연결하도록 돕습니다. 무엇을 구현해야 하는지뿐 아니라 어떤 상태가 되어야 완료인지까지 미리 정할 수 있어, 작업 범위와 결과물을 더 분명하게 관리할 수 있습니다.

2. 여러 단계로 나뉜 작업을 체계적으로 관리할 수 있습니다

기능 개발, 대규모 리팩터링, 코드 검토처럼 작업이 길어지면 세부 작업의 진행 상태와 의존 관계를 놓치기 쉽습니다. Unlazy는 작업을 작은 단위로 나누고, 각 작업에 담당 범위와 검증 기준을 부여합니다. 여러 작업을 병렬로 진행할 때도 하위 작업의 결과를 상위 단계에서 다시 확인하도록 구성해, 누락된 작업이나 충돌 가능성을 더 쉽게 파악할 수 있습니다.

3. 완료 전 검증 결과를 다시 확인할 수 있습니다

Unlazy는 에이전트의 “작업을 완료했습니다”라는 답변만으로 결과를 확정하지 않습니다. 정해 둔 검증 명령을 실행해 종료 상태와 기대 결과를 확인하고, 이미 완료한 항목까지 재검증합니다. 

덕분에 테스트 미실행, 기능 누락, 실행 환경 차이처럼 AI 작업 과정에서 결과를 신뢰하기 어려운 상황을 줄이고, 완료 여부를 확인 근거와 함께 판단할 수 있습니다.

Unlazy 사용법

Unlazy는 Claude Code, Codex, Cursor 등 Skills CLI(npx skills)를 지원하는 AI 에이전트 환경에서 사용할 수 있습니다. 

Unlazy 추가하기

Unlazy를 사용하려면 터미널에서 Skills CLI를 실행해 Unlazy 스킬을 설치해야 합니다. 위 명령어를 입력하면 Skills CLI가 사용 중인 지원 AI 에이전트를 감지하고, Unlazy 스킬을 내려받아 적용합니다. 

Skills CLI에서 기본으로 제공되는 77개 AI 에이전트 목록에서 필요한 에이전트가 있는지 확인합니다. 원하는 에이전트가 없다면 Additional agents에서 필요한 AI 에이전트 모델을 선택합니다.

Unlazy를 어디에 설치할지 선택하는 화면이 나옵니다. 아래 2가지 중 원하는 옵션을 선택합니다.

• Project: 현재 작업 중인 프로젝트에만 설치합니다. 스킬 설정이 프로젝트에 포함되어 팀원과 공유하거나 Git에 함께 기록할 수 있습니다.
• Global: 내 계정 전체에 설치합니다. 다른 프로젝트에서도 Unlazy를 사용할 수 있습니다.

설치 방식을 선택하는 화면이 나옵니다. 아래 옵션 중 원하는 옵션을 선택합니다. 특별한 이유가 없다면 Symlink를 선택해서 진행합니다.

• Symlink (Recommended): 각 AI 에이전트가 하나의 Unlazy 원본 폴더를 참조하도록 연결합니다. 업데이트할 때 원본만 바꾸면 되어 관리가 편합니다.
• Copy to all agents: Unlazy 파일을 각 AI 에이전트 폴더에 개별 복사합니다. 에이전트마다 별도로 업데이트해야 할 수 있습니다.

설치 요약 및 최종 확인 화면이 나옵니다. 맞으면 Yes를 선택해 설치를 진행합니다.

Unlazy 설치가 완료되면 설치 결과를 안내하는 화면이 표시됩니다. 이제 Unlazy가 적용된 AI 에이전트에서 해당 스킬을 사용할 수 있습니다. 

Codex에서 사용하기

Unlazy가 작업 전에 완료 조건을 정리하고, 검증 명령을 제시한 뒤, 재검증 결과와 근거를 함께 보고하는지 확인하기 위해 배송비 계산 기능을 만들어 테스트해 보았습니다. 사용한 프롬프트는 아래와 같습니다. 

Unlazy 테스트 프롬프트 - 사용 모델: gpt-5.6-terra high fast

Unlazy 테스트 결과

Codex에서 배송비 계산 기능을 만드는 작업으로 Unlazy의 기본 기능을 테스트한 결과, 19분 5초 만에 작업을 여러 단계로 나누고 완료 조건을 총 8개의 게이트로 관리했습니다.

최종 확인 결과 모든 게이트가 ALL MET (8 met) 상태로 통과했으며, 배송비 계산 모듈과 테스트 파일, README도 함께 생성됐습니다. 

정상·경계·할증·예외·오류 입력을 포함한 10개 테스트가 모두 통과해, Unlazy가 단순히 작업 완료를 보고하는 데 그치지 않고 검증 결과를 다시 확인하는 과정을 확인할 수 있었습니다.

Claude Code에서 사용하기

Unlazy는 Claude Code 전용으로 Stop hook 기능을 제공합니다. Stop hook은 완료되지 않은 검증 항목이 남아 있을 때 AI 에이전트가 작업을 끝내지 못하도록 막는 기능으로, 기능 개발이나 대규모 리팩터링처럼 검증 항목이 많은 작업에서 활용하기 좋습니다.

Claude Code에서 Stop hook을 사용하려면 먼저 Claude Code 프로젝트에 Stop hook 기능을 설치해야 합니다. 위의 명령어를 입력해 Stop Hook을 추가합니다.

Stop hook 설치가 완료됐으니, 기능이 정상적으로 작동하는지 테스트해 보겠습니다. 사용한 프롬프트는 아래와 같습니다. 

Unlazy 테스트 프롬프트 - 사용 모델: Opus 5

Unlazy 테스트 결과

Claude Code에서 Stop hook을 테스트한 결과, 미완료 검증 항목이 남아 있는 상태에서 AI 에이전트가 작업을 종료하려 하자 이를 감지해 종료를 차단했습니다. 

총 16개 항목이 통과했지만 2개 항목이 미완료 상태였으며, 특히 leaf-1.2:G8 게이트가 아직 완료되지 않았다고 표시됐습니다. 

Stop hook으로 작업 종료가 차단된 뒤, 미완료 항목을 임의로 통과 처리하지 않고 오류 처리 테스트 파일을 작성할지, 작업을 미완료 상태로 인계할지 사용자에게 결정하도록 요청하는 모습을 보였습니다.

Stop hook으로 미완료 게이트가 감지된 뒤, 오류 처리 테스트를 추가해 보완 작업을 진행했습니다. 이후 전체 게이트를 다시 검증한 결과, 총 18개 게이트와 56개 테스트가 모두 통과하며 ALL MET 상태로 작업이 완료됐습니다. 

Unlazy의 주요 명령어

Unlazy, 

실무에서는 이렇게 활용해 보세요.

기능 개발 전 완료 기준 정리

새 기능을 개발할 때는 화면 구현만으로 작업이 끝나지 않습니다. 오류 처리, 권한 검증, 테스트, 문서화까지 포함해야 실제 운영 환경에서 문제가 줄어듭니다.

Unlazy를 활용하면 기능 개발 전에 완료 기준을 GATES 파일에 정리하고, AI 에이전트가 각 기준을 확인하도록 요청할 수 있습니다. 기획자와 개발자가 같은 완료 기준을 공유할 때도 유용합니다.

리팩터링 작업의 누락 방지

리팩터링은 기존 기능을 유지하면서 코드 구조만 바꾸는 작업입니다. 수정 범위가 넓어질수록 기존 테스트가 통과하는지, 연결된 기능에 문제가 없는지 반복해서 확인해야 합니다.

Unlazy는 기존 테스트와 새 검증 항목을 함께 기록할 수 있어, 어떤 항목을 다시 확인해야 하는지 관리하는 데 도움이 됩니다. 변경 전후의 테스트 결과와 검토 내용을 남기고 싶을 때 활용할 수 있습니다.

여러 AI 에이전트가 나눠 작업하는 프로젝트 관리

기능 구현과 테스트, 문서 작업을 여러 AI 에이전트에게 나눠 맡기면 병렬로 작업을 진행할 수 있습니다. 이때 작업 범위가 겹치지 않도록 정하고, 선행 작업이 끝난 뒤 다음 작업이 시작되도록 관리해야 합니다.

Unlazy는 작업별 담당 범위와 상태를 관리하는 구조를 제공하므로, AI 에이전트가 함께 참여하는 개발 흐름의 기준을 세우는 데 활용할 수 있습니다.

Unlazy 사용 시 주의사항 4가지

1. 단순한 작업에 복잡한 검증 절차를 적용할 필요는 없습니다

파일 이름을 바꾸거나 문장을 수정하는 작업처럼 영향 범위가 작은 업무까지 깊은 작업 트리로 관리하면 오히려 시간이 늘어날 수 있습니다. 

기능 개발, 리팩터링, 마이그레이션처럼 여러 단계의 검증이 필요한 작업에 우선 적용하는 것이 좋습니다.

2. 검증 명령어와 기대 결과를 구체적으로 작성해야 합니다

GATES 파일의 검증 항목이 모호하면 명령어가 통과해도 실제 요구사항을 충족하지 못할 수 있습니다. '테스트 통과'처럼 넓은 기준보다 어떤 기능을 어떤 조건에서 확인할지 구체적으로 적는 편이 좋습니다.

3. 승인 전에는 실행 명령어를 확인해야 합니다

Unlazy의 검증 항목에는 셸 명령어가 들어갈 수 있으며, 승인된 항목은 실행될 수 있습니다. 명령어가 어떤 파일과 환경에 영향을 주는지 확인하고, 운영 서버나 민감한 저장소에서 실행할 때는 권한과 작업 범위를 제한해야 합니다. 

4. 버전과 설치 대상을 고정해 관리해야 합니다

오픈 소스 Skill은 업데이트에 따라 동작 방식이나 파일 구성이 바뀔 수 있습니다. 팀 프로젝트에 적용할 때는 사용 중인 버전이나 커밋을 기록하고, 업데이트 전에는 변경 사항과 기존 검증 절차에 미치는 영향을 확인하는 것이 좋습니다.

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