디버깅
AI 에이전트 시대, 코드가 아닌 트레이스가 앱을 설명한다
AI 에이전트 시대에는 코드가 아닌 실행 기록(트레이스)이 앱의 작동 방식을 설명합니다. 디버깅과 테스트 방식이 어떻게 바뀌는지 소개합니다.
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AgentFS: SQLite 파일 하나에 담긴 AI 에이전트의 모든 것
Turso가 공개한 AgentFS는 AI 에이전트의 모든 상태를 단일 SQLite 파일에 담아 SQL로 쿼리하고 추적할 수 있게 만든 파일시스템 추상화입니다. 예측 불가능한 에이전트를 관찰하고 디버깅하는 새로운 방법을 소개합니다.
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디버깅의 종말: AI가 버그 없는 코드를 짜면 개발자는 무엇을 하나
AI가 버그 없는 코드를 작성하면 디버깅이 사라질까? O’Reilly의 도발적 전망과 함께 Vibe Coding 시대 개발자의 역할 변화를 분석합니다.
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개발자를 위한 AI 코딩 도구 실전 비교: GPT-5 vs Claude Sonnet
GPT-5와 Claude Sonnet을 실제 개발 환경에서 체험한 결과를 바탕으로, 상황별 최적의 AI 코딩 도구 선택 가이드를 제시합니다. 벤치마크가 아닌 실무 관점에서 두 AI의 장단점을 비교 분석했습니다.
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AI 도구 사용률 80% 달성했지만 개발자 신뢰도는 29%로 급락 – 2025 Stack Overflow 개발자 설문조사가 보여준 현실
2025년 Stack Overflow 개발자 설문조사 결과 분석. AI 도구 사용률은 84%로 증가했지만 개발자들의 신뢰도는 29%로 급락한 현상과 그 배경, 그리고 개발자 커뮤니티가 직면한 현실적 과제들을 살펴봅니다.
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AI의 한계와 가능성: 코드 디버깅에서 아직 인간 개발자를 넘지 못하는 AI
마이크로소프트 연구팀이 개발한 ‘Debug-gym’을 통해 AI 코딩 도구의 디버깅 능력을 평가한 결과, 최신 AI 모델들도 디버깅 분야에서는 아직 인간 개발자의 수준에 미치지 못하는 것으로 나타났습니다. 이 글은 AI 디버깅의 현재 한계와 미래 발전 방향을 살펴봅니다.
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