AI도구
구글 코드 75%가 AI 생성인 시대, 개발자의 가치는 어디서 오는가
구글 코드 75%가 AI 생성인 시대, 개발자의 진짜 가치는 어디서 오는가. Stack Overflow가 분석한 ‘장인 개발자’의 의미를 소개합니다.
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AI 토큰 사용량 741% 늘었는데 출시는 20% 증가, 토큰맥싱의 교훈
AI 토큰 사용을 경쟁처럼 여겼던 토큰맥싱 현상의 부상과 몰락. 코드 생성 741% 증가에도 출시는 20%에 그친 데이터가 드러낸 사용량과 가치의 간극.
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ChatGPT, 채용공고 검색부터 이력서 편집까지, 구직 플랫폼으로 확장
OpenAI가 ChatGPT에 구직 검색과 이력서 편집 기능을 추가했습니다. Indeed, Upwork 공고를 대화 맥락으로 필터링하는 방식과 그 의미를 소개합니다.
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모델 고르는 시대는 끝났다, 에이전트 하네스가 성능을 가른다
모든 주요 AI 모델 회사들이 에이전트 개발로 피벗하는 흐름과, 모델 선택보다 하네스 설계가 성능을 좌우한다는 Stanford 연구 소개.
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구글 DeepMind AI Pointer, 마우스로 맥락을 전달하는 새 인터페이스
구글 DeepMind가 공개한 AI Pointer는 마우스 커서가 가리키는 맥락을 AI가 직접 파악해, 긴 프롬프트 없이 자연스러운 명령만으로 작업을 수행하는 새로운 인터페이스 실험입니다.
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바이브 코딩과 에이전틱 엔지니어링의 경계가 흐려지고 있다, 숙련 개발자의 불편한 고백
25년 경력 개발자 Simon Willison이 바이브 코딩과 에이전틱 엔지니어링의 경계가 실무에서 흐려지고 있다는 경험을 공유합니다. AI 코딩 에이전트 신뢰와 코드 리뷰의 딜레마를 다룹니다.
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LLM 코딩이 10배 생산성을 만들 수 없는 이유, 40년 전에 이미 증명됐다
Fred Brooks의 No Silver Bullet 논증으로 LLM 코딩 도구의 한계를 분석. DORA·CircleCI 실증 데이터가 뒷받침하는 이유를 소개합니다.
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에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방법, 그리고 MCP가 표준이 된 이유
에이전트가 외부 시스템에 연결되는 세 가지 방식(API, CLI, MCP)을 비교하고, MCP가 프로덕션 표준이 된 이유와 서버·클라이언트 설계 원칙을 정리합니다.
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LLM 에이전트 시대, 프로토타입을 완성품으로 착각하는 개발자들
LLM 에이전트가 “완성됐습니다”라고 말할 때, 개발자는 그게 프로토타입인지 완성품인지 구분할 수 있는가. André Arko의 에세이를 통해 살펴봅니다.
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바이브 코딩이 도박인 이유, 그리고 실제로 작동하는 것
“영어로 입력하면 앱이 된다”는 바이브 코딩의 약속이 왜 실패했는지, 그리고 실제로 작동하는 AI 코딩 도구는 무엇이 다른지를 두 개발자의 시각으로 살펴봅니다.
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