소프트웨어개발
AI 에이전트도 온보딩이 필요하다, 에이전트 시대의 5가지 코드 레이어
AI 코딩 에이전트가 “내 것 같지 않은” 코드를 만드는 이유와, 인간·에이전트가 같은 방향으로 일하게 만드는 5개 레이어 프레임워크를 소개합니다.
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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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코딩 에이전트가 빠를수록, 진짜 병목이 드러난다
코딩 에이전트가 개인 생산성을 높일수록 팀의 진짜 병목이 드러난다는 .txt 엔지니어의 통찰. 코드가 아닌 맥락과 합의가 새로운 속도 결정 변수임을 설명합니다.
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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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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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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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AI 코드 리뷰 부담 연구, 개인 생산성이 팀 전체 비용으로 돌아오는 구조
AI 코딩 도구가 개인 생산성을 높일수록 리뷰어와 오픈소스 커뮤니티가 비용을 떠안는 구조를 분석한 연구. “공유지의 비극” 프레임으로 AI 슬롭 문제를 조명합니다.
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AI 에이전트 개발 2단계 진입, 낡은 소프트웨어 강자들의 자리가 흔들린다
AI 에이전트가 소프트웨어 개발 방식을 바꾸고 있습니다. 클론과 포팅의 1단계를 넘어, 낡은 강자들을 처음부터 재설계하는 2단계가 시작됐습니다.
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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 에이전트가 오픈소스 PR을 절반 이상 점령, 봇을 잡는 방법은 봇으로
인기 GitHub 저장소 메인테이너가 CONTRIBUTING.md에 프롬프트 인젝션을 심어 AI 봇 PR을 자기 식별시킨 실험. 24시간 만에 PR의 52.5%가 봇으로 확인됐습니다.
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