소프트웨어개발
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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AI 코딩 모델이 퇴보하고 있다, GPT-5의 위험한 실패 방식
AI 코딩 모델이 2025년 들어 퇴보하며 조용히 실패하는 위험한 패턴을 보입니다. GPT-4와 GPT-5의 체계적 비교 실험으로 밝혀진 충격적 결과를 분석합니다.
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2026년 소프트웨어 개발의 3단계 진화: AI 에이전트가 1급 시민이 되는 해
2026년 소프트웨어는 AI 에이전트를 위해 재설계됩니다. 디자이너가 코딩하고 개발자는 AI 매니저가 되는 3단계 진화를 Every.to 팟캐스트 예측으로 살펴봅니다.
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전문 개발자는 AI에게 맡기지 않는다: 112명이 말하는 진짜 에이전트 활용법
경력 3년 이상 개발자 112명을 대상으로 한 AI 에이전트 사용 패턴 연구. 전문가들은 Vibe Coding 대신 철저한 통제 전략을 사용합니다.
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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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소프트웨어 개발 비용 90% 급락: 20년 경력 개발자가 목격한 AI 코딩의 경제학
20년 경력 개발자가 직접 경험한 AI 에이전트 코딩의 파괴적 영향. 소프트웨어 개발 비용 90% 급락이 가져올 산업 구조 변화를 분석합니다.
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AI 에이전트가 며칠 걸리는 작업을 혼자 완수하는 법: Anthropic의 2단계 해법
AI 에이전트가 여러 세션에 걸친 긴 작업을 일관되게 수행하지 못하는 문제를 Anthropic이 Git과 체크리스트로 해결한 방법을 소개합니다.
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스펙 기반 개발의 한계와 돌파구: 사양서를 버리지 말고 진화시켜라
스펙 기반 AI 개발이 대규모 프로젝트에서 실패하는 이유와 해결책. 자연어 사양서의 모호성 문제를 계층적 구조와 대화형 명확화로 극복하는 새로운 개발 워크플로우를 소개합니다.
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AI 개발자 시대는 아직 멀었다 – Martin Fowler와 MIT 연구진의 현실 진단
소프트웨어 개발 업계 거장 Martin Fowler와 MIT·Stanford 연구진이 밝힌 AI 코딩 도구의 현실적 한계와 개발자들이 알아야 할 실용적 조언들
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GitHub Agents Panel 출시: AI 개발자와 어디서든 협업하는 시대
GitHub이 출시한 새로운 Agents Panel로 웹사이트 어디서든 자연어 명령으로 AI 코딩 에이전트에게 작업을 위임하고 실시간 모니터링할 수 있는 혁신적인 개발 환경을 소개합니다. Copilot Coding Agent의 강력한 기능과 실제 활용 방법을 다룹니다.
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