마크다운(.MD)과 스킬스(Skills)도 도움이 되겠지만, 장기적으로는 스킬스, 하네스(Harness) 방식을 고도화하여 AI 법률로 발전시켜 실행자 AI(LLM)를/을 실시간 감시하는 결정자 AI(LLM)를 동시에 운용해야 할 것 같다. 교통 경찰이나 판사 분들이 법률에 따라 제한과 판결을 결정(* 처음부터 이렇게 만들어진 AI/LLM이 필요)하는 것처럼, 실행자 AI가 잘못된 방향으로 구현을 한다거나 이에 따라 불필요한 코드를 생성할 때 바로 결정자가 깨어나 개입하고, 실행자와 구현 의견을 주고 받아서 진행 여부를 계속할 것인지를 판단하는, AI Chat 시스템이 구현되어야 할 것 같다. 이렇게 되면 토큰 이용량이 당연히 늘겠지만, 적어도 인간이 만들어 놓은 "스킬스/하네스 법률"을 통해 결정자 AI가 실행자 AI를 확실하게 통제하는 역할을 할 수 있게 될 것이다. 또 다르게, 많은 분량의 코드 내용의 특정 기능이라든지, 해당 페이지라든지, 해당 구역을 실행자 AI의 요청에 따라 빠르게 수집해 (실행자 AI에게) 보고를 하는, 비교적 성능이 낮은 여러 헬퍼 AI(* 현재의 서브 에이전트와 비슷하지만 다른 역할을 하는 AI)가 필요할 수도 있겠다. 이 역시 처음부터 그 특정 기능만을 담당해 빠르게 파악하고, 보고하는 형태로 교육되어야 할 것이다. 그렇게 해야 그만의 우수한 특수 성능을 발휘하고, 발전을 거듭할 수 있을 것이라 생각한다. 이러한 여러 AI(LLM)의 사용이 쓰는 (인간/기업) 입장에서는 과한 형태가 되겠지만, AI에게 역할을 나눠 특정 교육을 가르치고 발전시킨다면, 추후에는 (메모리칩의 발전과 같은) 물리적 퍼포먼스가 좋아지면서 효율적으로 자리를 잡게 될 것이다. (먼 미래에는) 인간이나 기업이 AI에게 세금을 내는 미래로 나아가게 될 가능성도 적지 않다.