Symposium은 AI 코딩 에이전트가 모호한 사용자 요청을 실행 가능한 구체적인 사양인 Seed로 변환하도록 돕는 오픈 소스 Socratic interview 도구이자 스킬 팩입니다. 이 도구는 AI가 사용자 의도를 파악하기 전 자의적으로 해석하여 잘못된 결과물을 생성하는 'Silent Assumption' 문제를 해결하는 것을 목적으로 합니다.

핵심 방법론

Symposium은 Wonder, Reflect, Refine, Restate의 4단계 Socratic reasoning 루프를 통해 에이전트의 사유를 구조화합니다.

1. Wonder (확장): 사용자의 모호한 단어(예: "simple", "dashboard")가 가질 수 있는 다중적 의미를 탐색합니다.
2. Reflect (성찰): 사용자의 의도와 모델이 해석한 의미 사이의 간극을 분석합니다.
3. Refine (정제): 발견된 간극을 조정하여 단일한 '공유 의미(Shared Meaning)'로 수렴합니다.
4. Restate (재진술): 합의된 의미를 타인이 실행 가능한 형태의 Seed로 최종 변환합니다.

Seed의 구조 및 기술적 세부 사항

최종 결과물인 Seed는 코딩 에이전트가 준수해야 할 엄격한 지침을 담고 있으며, 다음과 같은 필드로 구성됩니다:

• Goal: 수행해야 할 핵심 목표.
• Constraints: 기술적, 운영적 제한 사항.
• Acceptance Criteria: 구현 성공을 판단하는 테스트 가능한 기준.
• Ontology: 핵심 용어의 정의와 범위를 명확히 규정하는 의미론적 경계(Semantic Boundary).

이 과정에서 에이전트는 Ontology를 사용하여 추상적인 단어를 구체적인 Boundary와 Properties로 변환합니다. 예를 들어, "success"라는 단어가 나타나면 이를 단순히 정의하는 대신 $success \in \{revenue, retention, speed\}$와 같이 특정 데이터 타입으로 치환하여 모델의 수렴(Convergence)을 유도합니다.

기술적 특징

• Interview-harness: 전 과정을 자동화하는 루프로, 인터뷰 단계가 진행될수록 $final\_similarity$와 같은 지표를 통해 의미론적 수렴도를 측정합니다.
• 이식성: Codex와 Claude를 모두 지원하며, .claude-plugin 및 .codex/skills 등 프로젝트 내에 독립적으로 설치되는 경량화된 구조를 가집니다.
• 상태 관리: 중간 과정은 .symposium/scratch/ 하위의 마크다운 파일로 저장되어, 에이전트가 이전 사유를 기억하고 반영하는 일종의 메모리(Memory) 역할을 수행합니다.

결론적으로 Symposium은 AI의 코딩 능력이 이미 충분히 성숙해 있다는 전제하에, 코딩 자체보다는 "무엇을 만들 것인가"라는 기획 단계의 불확실성을 Socratic Loop를 통해 제거함으로써 개발 생산성과 결과물의 정밀도를 높이는 데 주력합니다.