AI코딩
AI 에이전트 팀을 고용하는 시대: 멀티-에이전트 코딩의 가능성과 함정
단일 AI 어시스턴트를 넘어 전문화된 에이전트 팀을 운영하는 멀티-에이전트 워크플로우의 실무 적용 사례와 현실적인 한계, 그리고 에이전트 유출이라는 새로운 보안 리스크를 소개합니다.
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Kent Beck의 4주 실험: AI 코딩이 ‘바이브’를 넘어서는 법
TDD 창시자 Kent Beck이 4주간 AI와 함께 production-ready 라이브러리를 만들며 발견한 ‘증강 코딩’ 방법론. 바이브 코딩을 넘어선 실전 개발 경험을 소개합니다.
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OpenSpec: AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 만들 때, 3개 명령어로 해결하는 법
AI 코딩 어시스턴트가 엉뚱한 코드를 생성하는 문제를 해결하는 OpenSpec 도구를 소개합니다. 코드 작성 전 명세를 먼저 합의하는 3단계 워크플로우로 예측 가능한 AI 코딩을 실현하는 방법을 실전 예시와 함께 안내합니다.
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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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AI가 코딩을 도와주는데 왜 실력이 안 느나요? – 인지적 지름길의 역설
AI 코딩 도구가 초보 개발자의 실력 향상을 오히려 방해하는 ‘인지적 지름길의 역설’을 다룹니다. ChatGPT와 Copilot을 효과적으로 활용하며 진짜 실력을 키우는 방법을 제시합니다.
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LLM 생성 코드의 숨은 함정 ‘이해 부채’ – 스펙 중심 개발로 해결하기
AI가 생성한 코드를 이해하지 못해 발생하는 ‘이해 부채’ 문제와 이를 해결하는 스펙 중심 개발 방식을 실제 사례와 함께 소개합니다. GitHub과 개발자들이 제안하는 실용적인 워크플로우를 배워보세요.
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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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AI 코딩의 두 얼굴: 생산성과 프로그래밍 즐거움 사이의 균형 찾기
AI 코딩과 바이브 코딩이 소프트웨어 개발 패러다임을 변화시키는 가운데, 생산성 향상과 프로그래밍의 본질적 즐거움 사이에서 균형을 찾는 방법을 탐색하는 인사이트 글입니다.
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애플의 대담한 비전, Siri로 코딩 없이 앱 만들기: 과대광고인가, 희망인가?
애플이 구상 중인 Siri로 코딩 없이 앱을 만드는 기술에 대해 알아봅니다. AI 코딩의 현재 상황과 애플의 비전, 그리고 그 가능성과 한계를 분석하고 미래 전망을 제시합니다.
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