AI코딩
바이브 코딩이 도박인 이유, 그리고 실제로 작동하는 것
“영어로 입력하면 앱이 된다”는 바이브 코딩의 약속이 왜 실패했는지, 그리고 실제로 작동하는 AI 코딩 도구는 무엇이 다른지를 두 개발자의 시각으로 살펴봅니다.
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에이전트 혼자 두면 안 되는 이유, Anthropic의 하네스 설계 실험
솔로 에이전트 $9 vs 하네스 $200, 같은 모델도 시스템 설계에 따라 결과가 달라집니다. Anthropic이 컨텍스트 불안과 자기평가 편향을 구조적으로 해결한 하네스 설계 실험을 소개합니다.
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Apple이 바이브 코딩 앱 업데이트를 막은 이유, 가이드라인인가 견제인가
Apple이 Replit 등 바이브 코딩 앱의 업데이트를 App Store에서 차단했습니다. 가이드라인 적용인지, 경쟁 앱 견제인지 살펴봅니다.
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OpenAI의 Astral 인수, AI 코딩 전쟁이 Python 인프라로 번지다
OpenAI가 Python 도구 uv·Ruff·ty를 만든 Astral을 인수했습니다. Anthropic의 Bun 인수와 맞닿은 AI 코딩 플랫폼 경쟁의 새 국면을 분석합니다.
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AI가 코드를 쓸수록 이해하는 사람이 줄어든다, Comprehension Debt 문제
AI 코딩 도구 사용이 늘수록 코드베이스를 진짜 이해하는 사람이 줄어드는 ‘이해 부채’ 문제. 구글 엔지니어 Addy Osmani의 분석과 Anthropic 연구 데이터를 바탕으로 설명합니다.
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AI 에이전트 규칙, 많을수록 멍청해진다? 컨텍스트 엔지니어링의 함정과 해법
AI 에이전트에 규칙을 쌓을수록 성능이 떨어지는 이유와 해법. 3단 피라미드 구조, 우선순위 조항, 긍정형 제약 등 컨텍스트 엔지니어링 핵심을 정리합니다.
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SWE-bench 통과한 AI 코드, 실제 개발자에겐 절반이 불합격
METR 연구 결과, AI가 SWE-bench를 통과한 코드의 절반이 실제 개발자 심사에서 탈락했습니다. 벤치마크 점수와 실무 유용성 사이의 격차를 분석합니다.
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아마존 AI 코딩 장애, 시니어 엔지니어가 AI 코드 검수하는 구조로 바꾸다
아마존이 AI 코딩 도구와 연관된 잇단 서비스 장애 후, 시니어 엔지니어의 AI 코드 승인을 의무화했습니다. AI가 만들고 사람이 검증하는 새 구조의 등장.
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AI 코딩 에이전트 시대, 개발자 70명이 말하는 진짜 변화
NYT 매거진이 70명 이상의 개발자를 인터뷰해 AI 에이전트 시대의 변화를 조망했습니다. 스타트업과 대기업의 현실적 간극, 주니어 일자리 감소, 기술 공동화 우려까지 균형 있게 담았습니다.
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Claude Code 언어별 비용 실험, 동적 타입이 정적 타입보다 최대 2.6배 저렴했다
Claude Code로 13개 언어의 코딩 비용과 속도를 실험한 결과. Ruby·Python·JS가 정적 타입 언어보다 최대 2.6배 빠르고 저렴했습니다. AI 코딩 에이전트와 언어 선택의 관계를 데이터로 분석합니다.
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