GitHub Copilot
AI는 왜 5분 전 말을 까먹을까, GitHub가 만든 메모리 시스템 사례
AI 에이전트의 기억력 문제를 해결하는 메모리 시스템. GitHub Copilot 구축 사례와 직접 만들 것인가에 대한 실무 가이드를 소개합니다.
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AI 자동화의 역설: 기술이 발전할수록 인간은 더 무능해진다
AI 자동화가 발전할수록 인간의 역할은 더 어려워진다는 40년 전 이론이 현재 AI 시대에 어떻게 적용되는지 분석합니다.
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왜 대부분의 AI 스타트업은 실패하는가: 작동하는 AI 제품 3가지 유형
수십억 달러가 투자되었지만 실제로 작동하는 AI 제품은 단 3가지뿐입니다. 챗봇, 자동완성, 에이전트의 성공 요인과 대부분의 AI 스타트업이 실패하는 구조적 이유를 분석합니다.
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OpenSpec: AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 만들 때, 3개 명령어로 해결하는 법
AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 생성하는 문제를 해결하는 OpenSpec 도구를 소개합니다. 코드 작성 전 명세를 먼저 합의하는 3단계 워크플로우로 예측 가능한 AI 코딩을 실현하는 방법을 실전 예시와 함께 안내합니다.
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AI가 코딩을 도와주는데 왜 실력이 안 느나요? – 인지적 지름길의 역설
AI 코딩 도구가 초보 개발자의 실력 향상을 오히려 방해하는 ‘인지적 지름길의 역설’을 다룹니다. ChatGPT와 Copilot을 효과적으로 활용하며 진짜 실력을 키우는 방법을 제시합니다.
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LLM 생성 코드의 숨은 함정 ‘이해 부채’ – 스펙 중심 개발로 해결하기
AI가 생성한 코드를 이해하지 못해 발생하는 ‘이해 부채’ 문제와 이를 해결하는 스펙 중심 개발 방식을 실제 사례와 함께 소개합니다. GitHub과 개발자들이 제안하는 실용적인 워크플로우를 배워보세요.
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AI가 코드를 10배 빠르게 써줘도 개발이 10% 빠른 이유 – AI 코딩의 함정과 해법
AI 코딩 도구가 약속하는 10배 빠른 개발 속도와 실제 10% 내외의 생산성 향상 사이의 괴리를 분석하고, 이를 해결하기 위한 실용적인 개발 방법론을 제시한다. 전통적인 테크 리더십 경험을 바탕으로 AI를 효과적으로 활용하는 새로운 접근법을 다룬다.
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AI가 주니어를 도울 것이라던 그 약속은 어디로? 시니어가 AI를 2배 더 쓰는 이유
시니어 개발자가 주니어보다 AI 코딩 도구를 2배 더 활용하는 현상의 원인과 바이브 코딩의 현실을 분석한 글
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GitHub MCP Registry 출시 – AI 에이전트 도구 발견이 이렇게 쉬워질 줄이야
GitHub MCP Registry 출시 소식과 기존 MCP 서비스들과의 차별화 포인트, 실제 사용법을 소개하는 글
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GitHub의 새로운 오픈소스 도구 Spec Kit: AI 코딩의 ‘감으로 때려맞추기’를 끝내는 방법
GitHub에서 새롭게 공개한 Spec Kit를 활용한 명세서 기반 AI 코딩 방법론과 실용적인 활용 가이드
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