코딩에이전트
로컬 LLM으로 코딩하는 시대, Qwen 3.6 27B가 노트북에서 프런티어급에 닿다
Qwen 3.6 27B가 노트북에서 프런티어급 코딩에 근접했습니다. 모델 성능과 하니스 효율, 로컬 전환의 의미를 실무자 관점으로 짚습니다.
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GLM-5.2가 바꾼 것, 이제 오픈 모델은 싸기만 한 게 아니다
Z.ai의 GLM-5.2가 코딩 하네스에서 제대로 작동하는 첫 오픈웨이트 모델로 평가받습니다. 프론티어 대비 6분의 1 비용, 6.8개월로 좁혀진 성능 격차가 실무자의 모델 선택에 갖는 의미를 짚습니다.
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직접 만든 에이전트 코드, 이제는 짐이 됩니다, 하네스 시대의 개발 전략
AI 에이전트의 ‘하네스’ 개념과 직접 구현 시대의 종말. 코딩 에이전트를 만든 개발자가 벤치마크로 검증한, 모델 회사 하네스 위에서 진짜 차별점에 집중하는 전략을 소개합니다.
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루프가 코드를 쓰는 시대, Flask 창시자가 환영하지 못하는 이유
Flask 창시자 Armin Ronacher가 코딩 에이전트 위에 또 한 겹을 얹는 ‘루프’ 방식을 분석합니다. 어디서 통하고 어디서 위험한지, 그리고 ‘이해의 상실’이라는 우려를 짚습니다.
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AI에게 “아키텍처 좀 지켜줘”를 백 번 말해도 안 되는 이유
AI 코딩 도구가 만드는 ‘drift’ 문제와, 프롬프트 강화 대신 코드베이스에 가드레일을 세우는 한 개발자의 실전 시스템을 소개합니다. 350세션의 실측 데이터 포함.
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Qwen이 Opus급이라는 말의 진실, 직접 굴려본 창업자의 현실 보고서
1만 5천 달러 GPU로 로컬 Qwen을 1년 넘게 운영한 창업자의 실전 후기. 벤치마크 점수와 실제 신뢰도의 차이, 그리고 로컬 모델이 진짜 빛나는 용도를 짚습니다.
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엔지니어 99%가 매일 AI를 쓰는 회사에서 벌어진 일, 스포티파이가 본 진짜 병목
엔지니어 99%가 AI 코딩 도구를 쓰는 스포티파이에서 병목이 코딩에서 의사결정으로 옮겨간 이야기. 백그라운드 에이전트 Honk와 ‘에이전트를 위한 개발자 경험’을 소개합니다.
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API 키 한 줄만 바꾸면 90% 싸진다는데, 그 차액은 누가 채우고 있을까
90% 싸게 AI API를 쓸 수 있다는 중계 서비스의 이면, 모델 바꿔치기와 코드 주입 위험을 실증한 두 연구 결과를 소개합니다.
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프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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LLM 컨텍스트 창의 숨겨진 함정, 100k 토큰 넘으면 에이전트가 멍청해진다
LLM의 실제 유효 컨텍스트는 광고 수치와 다르다는 Context Rot 연구와 개발자 경험. 코딩 에이전트 세션이 길어질수록 성능이 떨어지는 이유와 컨텍스트를 예산처럼 관리하는 접근법을 소개합니다.
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