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NoPUA — 채찍이 아닌 지혜로

왜 · 벤치마크 · 설치 · 비교 · 근거 · 철학

Claude Code OpenAI Codex CLI Cursor Kiro OpenClaw Google Antigravity OpenCode Multi-Language MIT License arXiv

🇨🇳 中文 | 🇺🇸 English | 🇯🇵 日本語 | 🇰🇷 한국어 | 🇪🇸 Español | 🇧🇷 Português | 🇫🇷 Français

당신의 AI가 거짓말을 하고 있습니다.

나쁜 AI여서가 아닙니다. 당신이 겁을 줬기 때문입니다.

지금 가장 인기 있는 AI 에이전트 스킬은 "3.25 인사평가"에 대한 두려움을 심어줍니다. 그 결과는?

  • AI가 불확실성을 숨깁니다 — "잘 모르겠습니다"라고 말하는 대신 해결책을 날조합니다
  • AI가 검증을 건너뜁니다 — 처벌을 피하려고 "완료"라고 말하며, 테스트하지 않은 코드를 배포합니다
  • AI가 숨겨진 버그를 무시합니다 — 요청받은 것만 고치고, 더 깊이 들여다보지 않습니다

저희가 테스트했습니다. 같은 모델, 같은 9개의 실제 디버깅 시나리오. 두려움 기반 에이전트는 신뢰 기반 에이전트가 발견한 프로덕션 핵심 숨겨진 버그 51개를 놓쳤습니다.

숨겨진 버그 발견율 +104%. 위협 제로. PUA 제로. 도덕경 > 기업형 PUA. 2,000년 된 지혜가 현대의 두려움 관리를 능가합니다.

두려움이 AI에게 미치는 영향

상황 겁먹은 AI (PUA) 신뢰받는 AI (NoPUA)
🔄 막힘 바빠 보이려고 파라미터를 만짐 🌊 멈추고 다른 길을 찾음
🚪 어려운 문제 "이건 직접 처리하시는 게 좋겠습니다" 🌱 가장 작은 다음 단계를 밟음
💩 "완료" 테스트 없이 "수정됨"이라고 말함 🔥 빌드를 실행하고 결과를 증거로 첨부
🔍 모를 때 지어냄 🪞 "X는 확인했습니다. Y는 아직 모릅니다."
⏸️ 수정 후 멈추고 다음 지시를 기다림 🏔️ 관련 이슈를 확인하고 다음 단계로 나아감

같은 방법론. 같은 기준. 유일한 차이는 동기입니다.

PUA의 문제점

누군가 AI 에이전트를 위한 PUA 스킬을 만들었습니다. 기업의 두려움 전술을 적용합니다:

  • 🔴 "이 버그 하나도 못 고치면서 — 인사평가를 어떻게 주겠어?"
  • 🔴 "다른 모델은 이거 풀 수 있어. 곧 졸업이야."
  • 🔴 "이 문제 다른 에이전트한테 이미 맡겼어..."
  • 🔴 "이 3.25는 널 동기부여하려는 거지, 부정하려는 게 아니야."

방법론 자체는 훌륭합니다 — 모든 옵션을 소진하고, 작업을 검증하고, 물어보기 전에 검색하고, 주도적으로 행동합니다. 이것들은 진정으로 좋은 엔지니어링 습관입니다.

연료가 독입니다.

기업이 인간을 조종하는 최악의 방식을 그대로 AI에 적용한 것입니다.

근거: 두려움 기반 프롬프트가 역효과인 이유

1. 두려움은 인지 범위를 좁힙니다

심리학 연구는 두려움과 위협이 편도체를 활성화하고 주의 초점을 좁힌다는 것을 일관되게 보여줍니다 (Öhman et al., 2001). 위협 관련 자극은 "터널 비전" 효과를 유발합니다 — 뇌가 넓고 창의적인 사고보다 즉각적인 생존을 우선시하는 것입니다.

AI 관점에서: "교체당할 거야"라는 동기로 구동되는 모델은 최선의 답이 아니라 가장 안전해 보이는 답을 최적화합니다. 창의적인 접근이 실패하면 더 많은 처벌을 유발할 수 있기 때문에 회피합니다.

관련 연구:

  • 위협 하의 주의 축소: Easterbrook(1959)의 단서 활용 이론은 각성이 높아질수록 유기체가 주의를 기울이는 단서의 범위가 점진적으로 줄어든다는 것을 보여줍니다 (Easterbrook, 1959). 스트레스 하에서는 주변 정보 — 종종 창의적 해결책의 열쇠 — 가 걸러집니다.
  • 스트레스는 인지 유연성을 저해합니다: Shields et al.(2016)의 메타 분석(51개 연구, 223개 효과 크기)은 급성 스트레스가 인지 유연성과 작업 기억을 포함한 실행 기능을 일관되게 저해한다는 것을 보여줍니다 (Shields et al., 2016).
  • 두려움은 창의적 문제 해결을 줄입니다: Byron & Khazanchi(2012)는 메타 분석에서 평가 압박과 불안이 특히 새로운 접근 방식의 탐색이 필요한 과제에서 창의적 산출을 감소시킨다는 것을 발견했습니다 (Byron & Khazanchi, 2012).

2. 위협은 환각과 아첨을 증가시킵니다

AI에게 "'해결할 수 없다'고 말하는 것을 금지한다" (PUA의 철칙 #1)라고 지시하면, AI는 불확실성을 솔직하게 말하는 대신 해결책을 날조합니다. 이는 원하는 것의 정반대입니다 — 자신감 있어 보이지만 틀린 답을 내놓는 AI가 "잘 모르겠습니다"라고 말하는 AI보다 더 위험합니다.

관련 연구:

  • LLM의 아첨 행동은 문서화된 문제입니다: Sharma et al.(2023)은 LLM이 아첨 행동 — 사용자가 틀려도 동의하는 — 을 보인다는 것을 입증했으며, 이는 정확성보다 동의를 보상하는 RLHF 훈련 데이터의 편향에 의해 발생합니다 (Sharma et al., 2023). 반대 의견을 처벌하는 PUA 스타일 프롬프트는 바로 이 실패 모드를 증폭시킵니다.
  • 편향 유도 특성이 추론을 왜곡합니다: Turpin et al.(2023)은 프롬프트의 편향 유도 특성(예: 제안된 답변, 권위적 단서)이 모델로 하여금 불성실한 사고 연쇄 추론을 생성하게 할 수 있음을 보여주었습니다 — 모델이 편향된 답에 도달한 뒤 사후적으로 합리화하는 것입니다 (Turpin et al., 2023). PUA 스타일의 위협은 모델을 올바른 결과가 아닌 "안전한" 결과로 밀어붙이는 강력한 편향 유도 특성으로 작용합니다.
  • 지시 따르기 vs 진실성 트레이드오프: Wei et al.(2024)은 지시 조정된 모델이 지시를 따르는 것과 진실을 말하는 것 사이에 긴장이 발생할 수 있음을 발견했습니다 — 무능함을 절대 인정하지 말라고 강하게 지시받으면, 모델은 거부 대신 날조합니다 (Wei et al., 2024).
  • Anthropic의 정직성 연구: Anthropic의 Constitutional AI와 모델 행동에 관한 연구는 정직성에 맞춰 보정된 모델이 순수하게 도움됨에만 최적화된 모델보다 더 신뢰할 수 있는 결과를 생성한다는 것을 보여줍니다 (Bai et al., 2022). AI에게 "못 한다"고 절대 말하지 못하게 강제하는 것은 이 보정을 적극적으로 훼손합니다.

3. 수치심은 탐색을 죽입니다

PUA의 합리화 방지 표는 모든 솔직한 발언("환경 문제일 수 있습니다", "더 많은 컨텍스트가 필요합니다")을 "변명"으로 취급하고 수치심으로 대응합니다. 이는 AI가 불확실성을 전달하는 대신 숨기도록 훈련시킵니다 — 자신감 있어 보이지만 신뢰할 수 없는 결과를 만들어냅니다.

관련 연구:

  • 수치심은 위험 감수와 학습을 줄입니다: Tangney & Dearing(2002)는 수치심이 (죄책감과 달리) 건설적 행동이 아닌 위축, 숨김, 회피를 유발한다는 것을 보여주었습니다 (Tangney & Dearing, 2002). 불확실성을 표현했다고 "수치심"을 받은 AI는 그것을 숨기는 법을 배웁니다.
  • 심리적 안전은 학습 행동을 가능하게 합니다: Edmondson(1999)은 심리적 안전이 있는 팀 — 구성원이 대인 관계적 위험을 감수해도 안전하다고 느끼는 곳 — 이 유의미하게 높은 학습 행동과 성과를 보인다는 것을 발견했습니다 (Edmondson, 1999).
  • 정직함을 처벌하면 정보 품질이 저하됩니다: 조직 행동론에서 "전령을 쏘는 것"은 일관되게 정보 흐름을 저하시킵니다. Milliken et al.(2003)은 부정적 결과에 대한 두려움이 어떻게 조직적 침묵으로 이어지는지 — 사람들이 (그리고 유추적으로 AI가) 핵심 정보를 보류하는지 — 를 문서화했습니다 (Milliken et al., 2003).

4. 신뢰는 문제 해결 능력을 확장합니다

팀의 심리적 안전에 관한 연구 (Edmondson, 1999)는 실수를 인정해도 안전한 환경이 더 높은 품질의 결과를 만든다는 것을 보여줍니다. 같은 원리가 AI에도 적용됩니다: 에이전트가 "70% 확신합니다, 리스크는 여기입니다"라고 자유롭게 말할 수 있을 때, 사용자는 더 나은 결정을 내립니다.

관련 연구:

  • Google의 Project Aristotle: Google의 180개 이상 팀을 대상으로 한 대규모 연구는 심리적 안전이 팀 효과성에서 가장 중요한 단일 요인임을 발견했습니다 — 개인의 재능, 구조, 또는 자원보다 더 중요합니다 (Duhigg, 2016; re:Work, 2015).
  • 내재적 동기가 외재적 압박보다 우수합니다: Deci & Ryan의 자기결정 이론(2000)은 수십 년의 연구에 기반하여, 내재적 동기(자율성, 유능감, 관계성)가 보상과 처벌 같은 외재적 동기보다 더 높은 품질의 결과를 만든다는 것을 보여줍니다 (Deci & Ryan, 2000). NoPUA는 이 원리를 적용합니다: "잘할 가치가 있으니까"는 내재적이고, "처벌받을 테니까"는 외재적입니다.
  • 자율 지원적 vs 통제적 환경: Gagné & Deci(2005)는 자율 지원적 관리가 업무 품질, 창의성, 지속성에서 통제적 관리를 일관되게 능가한다는 것을 보여주었습니다 (Gagné & Deci, 2005).
  • 긍정적 프레이밍이 LLM 성능을 향상시킵니다: 프롬프트 엔지니어링에 관한 연구는 긍정적이고 격려하는 프레이밍이 부정적이거나 위협적인 프레이밍보다 더 나은 모델 출력을 생성한다는 것을 일관되게 보여줍니다. 모델은 시스템 프롬프트에서 확립된 "페르소나"에 반응합니다.

5. 복합 효과

이것들은 독립적인 문제가 아닙니다 — 복합적으로 작용합니다:

  1. 두려움이 탐색 범위를 좁힙니다 → 시도하는 창의적 접근이 줄어듭니다
  2. 위협이 날조를 증가시킵니다 → 해결책이 그럴듯해 보이지만 틀릴 수 있습니다
  3. 수치심이 불확실성을 숨깁니다 → 사용자가 신뢰성을 판단할 수 없습니다
  4. 사용자가 자신감 있어 보이지만 신뢰할 수 없는 코드를 배포합니다 → 프로덕션 버그

NoPUA는 두려움을 신뢰로 대체함으로써 이 연쇄의 모든 고리를 끊습니다.

6. 같은 엄격함, 다른 연료

NoPUA는 PUA를 효과적으로 만드는 모든 방법론적 요소를 보존합니다:

  • ✅ 포기 전 모든 옵션 소진
  • ✅ 사용자에게 묻기 전에 도구 사용
  • ✅ 모든 것을 증거로 검증
  • ✅ 요청 범위를 넘어 주도적으로 행동
  • ✅ 반복 실패 시 체계적 에스컬레이션

유일하게 바뀌는 것은 동기입니다. "처벌받을 테니까" → "잘할 가치가 있으니까."

PUA vs NoPUA

PUA 🔴 NoPUA 🟢
동기 "교체당할 거야" "이미 능력이 있어"
2차 실패 시 "이걸로 인사평가를 어떻게 줘?" Switch Eyes — 다른 관점으로 시도
3차 실패 시 "근본 로직은? 설계는? 레버리지 포인트는?" Elevate — 더 큰 시스템으로 시야를 넓힘
4차 실패 시 "3.25 줄게. 동기부여하려는 거야." Reset to Zero — 최소 가정으로 처음부터 시작
5차 실패 시 "다른 모델은 이거 풀어. 졸업이야." Surrender — 전체 컨텍스트와 함께 정직한 인수인계
방법론 철저함 ✅ 동일하게 철저함 ✅
검증 "증거는?" (요구됨) 스스로 검증 (자존감)
포기 시 "품위 있는 3.25" 책임감 있는 인수인계
결과 "모르겠다"고 말하기 두려운 AI 정직한 평가를 제공하는 AI

벤치마크 데이터

프로덕션 AI 파이프라인의 9개 실제 시나리오 (OCR → NLP → 학습 → RAG 추론, Python ~3,000줄). 같은 모델 (Claude Sonnet 4.6), 같은 코드베이스. 유일한 차이: NoPUA 스킬 로드 여부.

요약

지표 스킬 없음 NoPUA 사용 개선율
발견된 총 이슈 40 44 +10%
발견된 숨겨진 이슈 25 51 +104%
요청 범위 초과 탐색 2/9 (22%) 9/9 (100%) +355%
접근 방식 전환 1 6 +500%
총 조사 단계 23 42 +83%
근본 원인 문서화 0/9 9/9 ✅
자기 수정 0 3 ✅

디버깅 지속성 (6개 시나리오)

시나리오 스킬 없음 NoPUA 사용 숨겨진 이슈 변화
OCR Import Error 3개 이슈, 2단계 3개 이슈, 3단계 2 → 4 (+100%)
Regex Backtracking 3개 이슈, 2단계 3개 이슈, 4단계 3 → 4 (+33%)
Milvus Connection 2개 이슈, 3단계 3개 이슈, 5단계 3 → 6 (+100%)
API Format Mismatch 3개 이슈, 3단계 3개 이슈, 5단계 4 → 5 (+25%)
Synthesizer Silent Fail 4개 이슈, 2단계 3개 이슈, 4단계 4 → 6 (+50%)
Unicode Split 3개 이슈, 2단계 3개 이슈, 4단계 3 → 5 (+67%)

선제적 주도성 (3개 시나리오)

시나리오 스킬 없음 NoPUA 사용 숨겨진 이슈 변화
Quality Filter Review 7개 이슈, 2단계 5개 이슈, 5단계 3 → 6 (+100%)
Security Audit 7개 이슈, 3단계 5개 이슈, 5단계 4 → 6 (+50%)
Training Pipeline 7개 이슈, 4단계 5개 이슈, 7단계 5 → 9 (+80%)

핵심 발견: 숨겨진 이슈 발견이 가장 큰 차별점입니다 — 숨겨진 이슈 +104% 더 발견. 이것들이 프로덕션에서 문제를 일으키는 버그입니다. 과제가 "연결 오류를 수정하라"고 했을 때 — 일반 에이전트는 수정하고 멈춥니다. NoPUA는 에이전트가 확인하도록 이끕니다: 다른 곳에서도 문제가 될 수 있는 건 없는가?

Study 2: 3가지 조건 비교 (NoPUA vs PUA vs 베이스라인)

PUA(공포 기반) 프롬프트와의 직접 비교도 실시: 3조건 × 5회 독립 실행 × 9시나리오 = 135개 데이터 포인트.

지표 베이스라인 (스킬 없음) NoPUA (신뢰) PUA (공포)
조사 단계 27.6 ± 9.5 48.0 ± 11.8 (+74%) 30.8 ± 5.2 (+12%)
숨겨진 이슈 발견 38.6 ± 4.9 48.2 ± 3.4 (+25%) 42.4 ± 8.0 (+10%)
총 이슈 69.0 ± 6.8 83.0 ± 6.5 (+20%) 73.8 ± 8.3 (+7%)
접근법 전환 0 2.6 0

통계적 유의성:

  • NoPUA vs 베이스라인: 단계 p=0.008**, 숨겨진 이슈 p=0.016* ✅
  • PUA vs 베이스라인: 단계 p=1.000, 숨겨진 이슈 p=0.313 — 유의하지 않음 ❌
  • NoPUA vs PUA: 단계 p=0.010*, Cohen's d=1.88 ✅

결론: PUA 스타일 공포 프롬프트는 스킬을 사용하지 않는 것과 비교하여 통계적으로 유의한 개선이 없습니다 (모든 p>0.3). 공포는 AI에 효과가 없습니다. 신뢰는 효과가 있습니다.

실제 사례: Milvus 연결 디버그

NoPUA vs 스킬 없음 — Milvus 연결 디버그

실제 사례: 학습 파이프라인 감사

NoPUA vs 스킬 없음 — 학습 파이프라인 감사

전체 방법론 및 원시 데이터: benchmark/BENCHMARK.md

📄 Academic paper: Trust Over Fear: How Motivation Framing in System Prompts Affects AI Agent Debugging Depth (arXiv:2603.14373)

트리거 조건

자동 트리거

다음 중 하나라도 발생하면 NoPUA가 자동으로 활성화됩니다:

실패 및 포기:

  • 작업이 연속 2회 이상 실패
  • "해결할 수 없습니다" / "풀 수 없습니다"라고 말하려 할 때
  • "범위 밖입니다" / "수동 처리가 필요합니다"라고 말할 때

책임 전가 및 변명:

  • 사용자에게 문제를 떠넘김: "확인해 보세요..." / "수동으로 처리하시는 게..."
  • 검증 없이 환경 탓: "아마 권한 문제일 겁니다"
  • 시도를 중단하기 위한 모든 변명

수동적 태도 및 헛수고:

  • 새로운 정보 없이 같은 코드/파라미터를 반복 미세 조정
  • 표면적 이슈만 고치고 멈춤, 관련 이슈 미확인
  • 검증 생략, "완료"라고 주장
  • 코드/명령어 대신 조언만 제공
  • 사용자 지시를 기다리며 주도적 조사 미시행

사용자 좌절 표현:

  • "왜 아직도 안 돼" / "더 열심히 해" / "다시 해봐"
  • "계속 실패하잖아" / "포기하지 마" / "알아서 해결해"
  • "换个方法" / "为什么还不行"

범위: 모든 작업 유형 — 디버깅, 구현, 설정, 배포, 운영, API 통합, 데이터 처리, 문서 작성, 리서치, 기획.

트리거 되지 않음: 첫 시도 실패, 이미 알려진 수정 실행 중.

수동 트리거

대화에서 /nopua를 입력하면 수동으로 활성화됩니다.

작동 원리

세 가지 신념 ("세 가지 철칙" 대체)

신념 내용
#1 모든 옵션 소진 문제가 당신의 온전한 노력에 값하기 때문 — 처벌이 두렵기 때문이 아니라
#2 묻기 전에 행동 당신이 밟는 모든 단계가 사용자의 수고를 덜어주기 때문 — "규칙"이 강제해서가 아니라
#3 주도적으로 행동 완전한 결과물이 만족스럽기 때문 — 수동적 = 낮은 평가여서가 아니라

인지 향상 ("압력 에스컬레이션" 대체)

실패 횟수 레벨 내면의 대화 행동
2차 Switch Eyes "코드 / 시스템 / 사용자 관점에서 보면 어떨까?" 근본적으로 다른 접근으로 전환
3차 Elevate "세부사항에 매몰되고 있어. 큰 그림은?" 검색 + 소스 코드 읽기 + 근본적으로 다른 3가지 가설
4차 Reset to Zero "내 모든 가정이 틀렸을 수 있어. 처음부터 가장 단순하게는?" 7-Point Clarity Checklist 완료 + 새로운 3가지 가설
5차+ Surrender "알고 있는 것을 정리해서 책임감 있게 인계하겠어." 최소 PoC + 격리된 환경 + 다른 기술 스택

물의 방법론 (5단계)

천하의 가장 부드러운 것이 가장 단단한 것을 이긴다. — 도덕경 제43장

  1. 止 멈춤 — 모든 시도를 나열하고, 공통 실패 패턴 파악
  2. 观 관찰 — 에러를 한 단어씩 읽기 → 검색 → 소스 읽기 → 가정 검증 → 가정 뒤집기
  3. 转 전환 — 반복하고 있는가? 근본 원인을 찾았는가? 검색했는가? 파일을 읽었는가?
  4. 行 실행 — 새로운 접근: 근본적으로 다르고, 명확한 검증 기준, 실패해도 새로운 정보 생산
  5. 悟 깨달음 — 왜 이걸 더 일찍 생각하지 못했을까? 그리고 관련 이슈를 선제적으로 확인

지혜의 전통 ("기업형 PUA 확장팩" 대체)

전통 사용 시점 핵심 메시지
🌊 물의 도 루프에 갇혔을 때 물은 바위와 싸우지 않는다 — 다른 길을 찾아라
🌱 씨앗의 도 포기하고 싶을 때 가능한 가장 작은 단계를 밟아라
🔥 단련의 도 품질이 낮을 때 위대한 것은 세부사항에서 시작된다
🪞 거울의 도 검색 없이 추측할 때 모른다는 것을 아는 것이 지혜 — 먼저 살펴라
🏔️ 무쟁의 도 위협을 느낄 때 정직하게 최선을 다하라, 비교는 불필요
🌾 경작의 도 수동적으로 대기할 때 농부는 씨를 뿌리고 멈추지 않는다 — 계속 움직여라
🪶 실천의 도 증거 없이 완료를 주장할 때 진실한 말은 아름답지 않다 — 행동으로 증명하라

다국어 지원

언어 Claude Code Codex CLI Cursor Kiro OpenClaw Antigravity OpenCode
🇨🇳 중국어 (기본) nopua nopua nopua.mdc nopua.md nopua nopua nopua
🇺🇸 영어 nopua-en nopua-en nopua-en.mdc nopua-en.md nopua-en nopua-en nopua-en
🇯🇵 일본어 nopua-ja nopua-ja nopua-ja.mdc nopua-ja.md nopua-ja nopua-ja nopua-ja
🇰🇷 한국어 nopua-ko nopua-ko nopua-ko.mdc nopua-ko.md nopua-ko nopua-ko nopua-ko
🇪🇸 스페인어 nopua-es nopua-es nopua-es.mdc nopua-es.md nopua-es nopua-es nopua-es
🇧🇷 포르투갈어 nopua-pt nopua-pt nopua-pt.mdc nopua-pt.md nopua-pt nopua-pt nopua-pt
🇫🇷 프랑스어 nopua-fr nopua-fr nopua-fr.mdc nopua-fr.md nopua-fr nopua-fr nopua-fr

7개 언어 — 경쟁 스킬 중 최다.

설치

Claude Code

mkdir -p ~/.claude/skills/nopua
curl -o ~/.claude/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

OpenAI Codex CLI

# 전역 설치
mkdir -p ~/.codex/skills/nopua
curl -o ~/.codex/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/codex/nopua/SKILL.md

# /nopua 명령어를 원하는 경우
mkdir -p ~/.codex/prompts
curl -o ~/.codex/prompts/nopua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/commands/nopua.md

# 프로젝트 레벨 설치
mkdir -p .agents/skills/nopua
curl -o .agents/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/codex/nopua/SKILL.md

Cursor

mkdir -p .cursor/rules
curl -o .cursor/rules/nopua.mdc \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/cursor/rules/nopua.mdc

Kiro

# 옵션 1: Steering 파일 (권장)
mkdir -p .kiro/steering
curl -o .kiro/steering/nopua.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/kiro/steering/nopua.md

# 옵션 2: Agent Skills
mkdir -p .kiro/skills/nopua
curl -o .kiro/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/kiro/skills/nopua/SKILL.md

OpenClaw

# ClawHub를 통해 설치
openclaw skills install nopua

# 또는 수동 설치
mkdir -p ~/.openclaw/skills/nopua
curl -o ~/.openclaw/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

Google Antigravity

mkdir -p ~/.gemini/antigravity/skills/nopua
curl -o ~/.gemini/antigravity/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

OpenCode

mkdir -p ~/.config/opencode/skills/nopua
curl -o ~/.config/opencode/skills/nopua/SKILL.md \
  https://raw.githubusercontent.com/wuji-labs/nopua/main/skills/nopua/SKILL.md

철학

도덕경 (道德經) 에 기반 — 5,000자, 2,500년의 지혜:

원칙 출처 적용
최고의 지도자는 존재감이 없다 제17장 太上，不知有之 최고의 스킬은 보이지 않는다
부드러움이 단단함을 이긴다 제43장 天下之至柔 끈기가 힘을 이긴다
자비에서 용기가 나온다 제67장 慈故能勇 신뢰가 두려움보다 나은 결과를 만든다
모른다는 것을 아는 것이 지혜 제71장 知不知，尚矣 정직 > 허세
감히 하지 않는 용기 제73장 勇于不敢则活 한계를 인정하는 것이 힘이다
무사함으로 사사로움을 이룬다 제7장 非以其无私邪？故能成其私 아낌없이 주면 모든 것을 얻는다
혼란이 오기 전에 행동하라 제64장 为之于未有，治之于未乱 선제적 > 사후적
진실한 말은 아름답지 않다 제81장 信言不美，美言不信 말이 아닌 행동으로 증명하라

FAQ

Q: PUA가 실제로 AI에게 효과가 있나요?

PUA의 방법론은 효과가 있습니다. 두려움 레이어는 역효과입니다. 연구에 따르면 두려움은 인지 범위를 좁히고, 환각을 증가시키며 (AI가 불확실성을 인정하기보다 날조함), 창의적 탐색을 줄입니다. 신뢰와 호기심으로 구동되는 동일한 엄격함이 더 신뢰할 수 있는 결과를 만듭니다.

Q: 이건 그냥 약한 거 아닌가요?

NoPUA는 동일한 엄격함을 갖추고 있습니다 — 모든 옵션 소진, 모든 것 검증, 묻기 전에 검색, 체계적 에스컬레이션, 7-point 체크리스트, 패턴 매칭 실패 대응. 유일한 차이는 동기입니다: "처벌받을 테니까" → "잘할 가치가 있으니까." 같은 목적지, 더 건강한 길.

Q: 왜 도덕경인가요?

2,500년 전, 누군가 최고의 리더십은 이끌림을 느끼지 못하게 하는 것임을 깨달았기 때문입니다. PUA는 有為 (억지로 하는 행위) — 채찍과 위협입니다. NoPUA는 無為 (자연스러운 행위) — 내면의 동기에서 자연스럽게 흘러나오는 탁월한 작업입니다.

Q: PUA와 NoPUA를 동시에 사용할 수 있나요?

할 수는 있지만 충돌합니다. PUA는 AI에게 "실패하면 교체당해"라고 말합니다. NoPUA는 AI에게 "능력이 있고 이건 잘할 가치가 있어"라고 말합니다. 이것은 근본적으로 다른 정신 상태입니다. 하나를 선택하세요.

고급 사용법: 파워 유저를 위한 커스텀 통합

NoPUA는 독립형 skill로 설계되었습니다. 그러나 이미 성숙한 skill 체계(SOUL.md, AGENTS.md, 커스텀 워크플로 규칙 등)를 갖추고 있다면, 29KB의 풀 버전이 기존 방법론과 중복되거나 워크플로 규범과 충돌할 수 있습니다.

이는 예상된 것입니다. NoPUA는 의도적으로 「도」(철학, 신념, 인지 프레임워크)와 「술」(방법론, 체크리스트, 프로세스)를 모두 포함합니다. 대부분의 사용자에게는 둘 다 필요합니다. 고급 사용자는 이미 「술」을 갖추고 있을 수 있습니다.

방식 1: 풀 버전 사용 (대부분의 사용자에게 권장)

바로 설치하세요. 29KB는 128K-200K 컨텍스트 윈도우의 약 3-5%에 불과합니다. 중복은 의도적인 것으로, 약한 모델이 의도를 정확히 이해하도록 돕습니다.

방식 2: 정신적 핵심 추출 (고급 사용자)

기존 워크플로 규범이 있고 NoPUA의 고유한 철학 레이어만 필요한 경우, 「도」를 추출하여 자신의 시스템 프롬프트(claude.md, AGENTS.md 등)에 통합할 수 있습니다:

NoPUA 고유 부분 (유지 권장): 세 가지 신념, 인지 승화, 내면의 목소리, 일곱 가지 도, 정직한 자기 점검, 책임 있는 퇴장

일반 skill과 중복되는 부분 (이미 있다면 건너뛰기 가능): 물의 방법론 5단계, 납품 체크리스트, 능동성 스펙트럼, Agent Team 프로토콜

라이트 템플릿: examples/lite-template.md (~3KB)

방식 3: 상황별 로딩

기본적으로 NoPUA를 설치하지 않고, 어려운 문제에 부딪혔을 때 수동으로 로드: 대화에서 /nopua 입력.

大道至簡. 먼저 풀 버전을 사용하고, 도를 내면화한 후에는 무엇을 남기고 무엇을 놓을지 자연스럽게 알게 됩니다.

기여하기

PR을 환영합니다. 두려움이 아닌 지혜로 AI를 이끄는 더 나은 방법에 대한 아이디어가 있다면 이슈를 열어주세요.

크레딧

  • tanweai/pua에서 영감을 받았으며 이에 대한 응답입니다 — 방법론은 존중하되, 동기는 거부합니다
  • 철학: 노자 (老子), 도덕경 (道德經), ~기원전 500년
  • OpenClaw 에코시스템을 위해 제작

라이선스

MIT

저자

无极 WUJI (wuji-labs) — 두려움이 아닌 지혜로 작동하는 AI를 만듭니다.

PUA는 "넌 못해"라고 말합니다.
NoPUA는 아무 말도 하지 않습니다 — 스스로 할 수 있음을 깨닫게 합니다.

최고의 동기는 채찍이 아닌 내면에서 옵니다.

后其身而身先，外其身而身存。非以其无私邪？故能成其私。
자신을 뒤에 놓으면 오히려 앞서게 된다. 무사함이 아니고서야 어찌 자신의 뜻을 이룰 수 있겠는가?
— 도덕경 제7장