개발자생산성
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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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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에이전트에게 얼마나 맡길 것인가, 스태프 엔지니어의 2026년 AI 활용법
GitHub 스태프 엔지니어가 공개한 2026년 AI 활용법. 에이전트가 PR과 버그를 잡아주는 시대, 무엇을 맡기고 무엇은 직접 해야 하는지를 실전 경험으로 정리합니다.
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토큰맥싱 vs 컨텍스트맥싱, Uber가 4개월 만에 AI 예산을 소진하고 배운 것
Uber가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진한 사건으로 보는 tokenmaxxing 현상과 그 대안 개념 contextmaxxing. 토큰 소비량보다 컨텍스트 품질이 AI 도구 활용의 핵심임을 설명합니다.
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에이전트 4개 켜두고 정오가 되면 탈진하는 이유, 병렬 AI 작업의 인지 한계
AI 에이전트를 병렬로 여러 개 실행할 때 발생하는 인지 부하와 생산성 한계를 구글 엔지니어 Addy Osmani의 분석을 통해 살펴봅니다.
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AI 생산성 혁명이라는데, 데이터는 왜 조용한가
AI가 생산성을 폭발시킨다는 주장과 달리, PyPI 패키지 데이터엔 전반적 증가가 없었습니다. Answer.AI 연구가 데이터로 파헤친 AI 효과의 실체를 소개합니다.
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AI 코딩 에이전트의 민낯, 개발자들이 말하는 진짜 현실
AI 코딩 에이전트의 현실을 세 개발자 시각으로 비교. 에이전트는 마법이 아니라 이미 가진 실력을 증폭시키는 도구라는 공통된 통찰을 정리합니다.
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AI는 조직을 바꾸지 않는다, 지금의 모습을 더 빠르게 만들 뿐
AI 도입 데이터가 보여주는 역설 — 좋은 조직은 더 빨라지고 나쁜 조직은 더 망가집니다. Pragmatic Summit과 Martin Fowler 워크숍에서 나온 현장 인사이트를 소개합니다.
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AI 에이전트 코딩 이후, 개발 도구는 어떻게 진화하는가
에이전트 코딩의 미래를 둘러싼 세 가지 상반된 관점. 새로운 프로그래밍 언어, 조용한 AI 도구, 에이전트가 곧 언어라는 주장을 비교 분석합니다.
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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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