AI코딩
Codex 종량제 전환, OpenAI의 기업 시장 공략 전략
OpenAI가 Codex에 종량제 가격 모델을 도입했습니다. 고정 시트 요금 없이 토큰 소비량 기준으로 과금하는 방식으로, AI 코딩 도구 기업 시장 공략 전략을 소개합니다.
Written by
AI 에이전트 한 명에서 팀으로, 개발자 역할이 바뀌고 있다
AI 코딩 에이전트를 팀처럼 조율하는 멀티 에이전트 패턴 소개. 서브에이전트, 에이전트 팀, 품질 게이트 등 구글 엔지니어 Addy Osmani의 실전 전략.
Written by
Gemini API Agent Skill, 코딩 성공률 28%에서 96%로 끌어올린 방법
Google DeepMind가 AI 코딩 에이전트의 지식 공백 문제를 해결하는 Agent Skill을 개발. Gemini 3.1 Pro의 성공률이 28.2%에서 96.6%로 향상된 과정을 소개합니다.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
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.
Written by
