AI코딩에이전트
설계는 비싼 모델, 실행은 저렴한 모델, 이 조합이 통하지 않는 이유
비싼 모델이 설계하고 저렴한 모델이 실행하면 비용이 줄 것 같지만 실제론 반대입니다. 에이전트 비용의 91%는 읽기에서 나옵니다.
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AI가 코드를 짤수록 더 자주 터진다, Kiro의 13시간 장애가 남긴 교훈
AWS Kiro가 프로덕션을 삭제해 13시간 장애를 일으킨 사건과, AI 코딩 시대에 검증·격리 규율이 왜 더 중요해지는지 Charity Majors와 Fly·Docker의 관점으로 풀어봅니다.
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CLAUDE.md에 “항상 이렇게 해”라고 적으면 안 되는 이유, Claude Code 제어 7가지 방법
Claude Code 동작을 제어하는 7가지 방법을 정리한 Anthropic 가이드. CLAUDE.md 지시문과 결정론적 가드레일의 결정적 차이를 짚습니다.
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새 도구를 무시하는 AI 에이전트, 마이크로소프트가 밝힌 훈련 데이터 편향
AI 코딩 에이전트가 새 도구 대신 낡은 도구를 고집하는 이유를 마이크로소프트가 분석했습니다. 에이전트의 자신감은 최신성이 아닌 훈련 데이터 양에 비례한다는 통찰을 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트의 숨겨진 약점, 파일 탐색과 줄 찾기 사이의 간극
AI 코딩 에이전트는 버그가 있는 파일은 잘 찾지만, 파일 안에서 핵심 코드 줄을 찾는 정확도는 14~19%에 불과합니다. SWE-Explore 연구가 처음 측정한 탐색 능력의 맹점을 소개합니다.
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Claude Code만 쓰던 시대 끝, 2026년 터미널 코딩 에이전트 지형도
2026년 상반기 기준 터미널 코딩 에이전트 전체 지형 정리. Claude Code 외 선택지와 구독 vs API 기준의 실질적 선택 가이드.
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Codex 모바일 지원, AI 코딩 에이전트와 협업하는 방식이 달라진다
OpenAI Codex가 ChatGPT 모바일 앱에 통합됐습니다. 보안 릴레이 구조, Remote SSH, Hooks 등 주요 기능과 AI 에이전트 협업 패턴의 변화를 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트의 진짜 문제, 기계적 공감 능력이 없다
AI 코딩 에이전트가 겉으로는 작동하지만 시스템의 결을 거스르는 이유를 “기계적 공감” 개념으로 설명합니다. 개발자라면 공감할 구체적인 사례와 함께.
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Ollama 0.19, MLX 탑재로 Mac에서 AI 추론 속도 2배 빨라졌다
Ollama 0.19가 Apple MLX 프레임워크를 탑재해 Mac에서 AI 추론 속도를 최대 2배 향상. NVFP4 지원과 캐시 개선도 포함한 주요 업데이트를 소개합니다.
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AI가 코드를 짜도 개발자가 필요한 이유, 실전 경험과 업계가 같은 결론에 도달했다
AI 에이전트가 코드를 생성하는 시대, 개발자의 역할이 코드 작성에서 판단·설계로 이동하고 있다는 현장 경험과 업계 전망을 함께 소개합니다.
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