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AI 코딩 통념 8가지, ACM 논문이 근거를 들어 반박했다
개발자가 코드를 직접 쓰는 시간은 하루의 14%입니다. 그 구간이 두 배 빨라져도 하루에서 줄어드는 건 7%뿐이죠. ACM Queue에 실린 논문이 AI 코딩을 둘러싼 통념 여덟 가지를 연구 근거로 하나씩 짚었습니다.
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토큰 단가 33% 싼 Sonnet 5, 실제 청구서는 3.7배 더 나왔다
마이크로소프트가 Claude Sonnet 4.6과 5를 150회 비교 실험. 토큰 단가는 싸도 실제 비용과 품질은 작업 종류에 따라 정반대로 갈렸습니다.
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AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다고? 측정이 틀렸을 수 있습니다
AI 코딩 도구 도입 후 생산성이 올랐다는 측정, 정말 믿을 수 있을까요? 코드 줄 수·설문·커밋 수 등 흔한 측정 방식의 구조적 오류를 연구 문헌으로 짚어봅니다.
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Vibe Coding의 현실, 속도는 빨라졌지만 문제는 쌓인다
AI 코딩 도구가 개인 생산성은 높였지만 조직 성과는 정체, 보안 취약점은 급증한 현실을 데이터로 분석합니다.
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AI 코딩 에이전트 스펙 작성법, 거대한 프롬프트가 실패하는 이유
AI 코딩 에이전트를 위한 효과적인 스펙 작성법. 거대한 프롬프트가 실패하는 이유와 함께 5가지 핵심 원칙을 소개합니다.
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AI 에이전트가 3시간 만에 Flexbox를 구현하다: Agentic Loop 실전 사례
AI에게 코드를 한 번에 완벽하게 짜라고 요구하는 대신, 스스로 테스트하고 디버깅하며 개선할 수 있는 환경을 만들어주면 어떻게 될까요? 전문 개발자가 2주 걸린 작업을 AI 에이전트가 단 3시간 만에 완성한 실험 결과가 그 답을 보여줍니다. 소프트웨어 컨설팅 기업 Scott Logic의 Colin Eberhardt가 AI 에이전트의 ‘agentic loop’ 능력을 테스트한 실험 결과를 공유했습니다. 그는 GitHub Copilot(Claude Sonnet 4.5…
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