AI코딩
코드 없는 오픈소스 라이브러리, AI가 알아서 구현합니다
코드 대신 명세서만 담은 오픈소스 라이브러리 whenwords. AI가 원하는 언어로 즉석 구현하는 실험을 통해 본 소프트웨어 엔지니어링의 미래.
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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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Claude Code 창시자의 실전 워크플로우: 터미널 5개 병렬 실행으로 생산성 5배 만들기
Claude Code 창시자 Boris Cherny가 공개한 실전 워크플로우. 터미널 5개 병렬 실행, 느린 모델이 더 빠른 이유, CLAUDE.md 파일과 검증 루프까지 생산성 5배의 비밀을 소개합니다.
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MiniMax M2.1: Python 넘어 Rust·Java까지, 실무 다중언어 코딩 특화 AI 모델
MiniMax M2.1은 Python을 넘어 Rust, Java, Golang 등 실무 다중 언어에 특화된 오픈소스 AI 모델. Claude Sonnet 4.5 능가하는 성능과 실무 활용성을 소개합니다.
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AI 에이전트가 3시간 만에 Flexbox를 구현하다: Agentic Loop 실전 사례
AI에게 코드를 한 번에 완벽하게 짜라고 요구하는 대신, 스스로 테스트하고 디버깅하며 개선할 수 있는 환경을 만들어주면 어떻게 될까요? 전문 개발자가 2주 걸린 작업을 AI 에이전트가 단 3시간 만에 완성한 실험 결과가 그 답을 보여줍니다. 소프트웨어 컨설팅 기업 Scott Logic의 Colin Eberhardt가 AI 에이전트의 ‘agentic loop’ 능력을 테스트한 실험 결과를 공유했습니다. 그는 GitHub Copilot(Claude Sonnet 4.5…
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AI 코딩 도구, 개발 생산성 76% 높였다: 2025 현황 보고서
AI 코딩 도구로 개발 생산성이 76% 증가. Claude가 OpenAI를 빠르게 따라잡는 2025년 AI 코딩 현황을 데이터로 분석합니다.
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AI가 코드 짜주는 시대, 개발자는 왜 더 필요해졌나
AI가 코드를 짜주는 시대, 프로토타입은 쉽지만 실제 제품으로 만드는 건 여전히 어렵습니다. Evil Martians의 실제 프로젝트 사례로 보는 vibe coding의 한계와 개발자의 역할.
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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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Anthropic-Accenture 3년 파트너십: AI 코딩 시장 54% 장악하고 3만 전문가 양성
Anthropic과 Accenture의 3년 파트너십 분석. AI 코딩 시장 54% 점유율과 3만 명 전문가 양성으로 엔터프라이즈 AI 배포의 새로운 기준을 제시합니다.
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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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