2025년 피지컬AI와 휴머노이드를 본격적으로 학습하면서 AI교육에 정부, 기업, 개인이 모두 학습하고 있는 시점에서 학습한 것을 정리하는 공간
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“좋은 제품은 사용자가 실수할 수 있게 하고, 위대한 제품은 실수를 되돌릴 수 있게 한다.” 디자인 시스템과 품질 관리를 마친 우리 시스템은 겉보기에 완벽했다. 하지만 실제 운영 환경에서 번역가들이 마주한 공포는 예상치 못한 곳에 있었음. 바로 ‘수정 후 되돌릴 수 없다’는 심리적 압박감과 대량 작업 시의 동선 낭비였다. 6일 차, 사용자의 실수를 포용하는 버전 히스토리 시스템과 … 더 읽기
보리스 체르니 워크플로우 시리즈의 마지막 장은 AI 협업의 궁극적인 지향점인 ‘자율성’과 ‘연속성’을 다룬다. 앞선 단계들이 AI의 지능을 교정하고 결과물의 품질을 높이는 데 집중했다면, 이번 단계는 사용자의 개입을 최소화하여 업무의 흐름이 끊기지 않게 만드는 운영 시스템에 관한 것이다. 1. 사용자의 맥락 전환 비용과 AI의 수동성 문제 업무 현장에서 발생하는 가장 큰 비효율 중 하나는 AI가 스스로 … 더 읽기
AI가 내놓은 결과물이 “그럴듯해 보인다”는 것과 “실제로 완벽하게 작동한다”는 것 사이에는 거대한 간극이 존재한다. 보리스 체르니 워크플로우의 세 번째 단계는 AI의 근본적인 한계인 ‘할루시네이션(환각)’과 ‘타협하는 속성’을 제어하여, 결과물의 품질을 시니어 전문가 수준으로 격상시키는 엄격한 검증 시스템에 대해 다룬다. 1. “다 됐습니다”라는 말을 의심해야 하는 이유 많은 사용자가 AI에게 업무를 맡긴 후 가장 당혹스러워하는 지점은 AI가 … 더 읽기
AI와 협업하며 가장 허망한 순간은 한참 동안 결과물을 만들어온 AI가 “사실은 우리 프로젝트 방향과 전혀 맞지 않는 방식”으로 작업했음을 깨달았을 때이다. 보리스 체르니 워크플로우의 두 번째 단계는 AI의 성급한 실행을 억제하고, 유한한 지능 자원을 효율적으로 분배하여 이러한 자원 낭비를 원천 차단하는 데 목적이 있다 1. ‘일단 실행’이 불러오는 비효율과 자원 낭비 인공지능과 협업해 본 경험이 … 더 읽기
보리스는 클로드 코드를 “말을 잘 듣는 도구”가 아니라 “검증 루프를 빠르게 돌리는 팀원”으로 정의한다. AI와의 협업은 이제 선택이 아닌 필수가 되었지만, 많은 사용자가 “어제 가르쳐준 걸 왜 오늘 또 틀릴까?”라는 근본적인 의문에 봉착한다. Anthropic의 보리스 체르니가 제안한 ‘복리로 성장하는 엔지니어링’의 핵심이자, AI의 망각 문제를 해결하는 외부 장기 기억 장치인 CLAUDE.md 전략에 대해 이야기 해보고자 한다. … 더 읽기
단순한 코딩 비서가 아닌, 진정한 의미의 AI 페어 프로그래밍 파트너인 Claude Code와 함께 5일 동안 진행한 프로젝트의 전 과정을 요약해보았다. 이 요약본은 시스템의 설계부터 배포, 고도화, 품질 관리까지의 AI와 함께한 여정을 요약했다. Day 1: 프로젝트 시작과 기반 설계 (Foundation) 시스템의 목적을 정의하고, 향후 확장이 용이한 기술적 뼈대를 세울 것 ㄱ. 왜 커스텀 번역 관리 시스템(TMS)인가? … 더 읽기
“아름다운 코드는 결국 아름다운 시스템을 만든다.” Claude Code와 함께 11개의 핵심 기능을 POC로 단숨에 완성한 뒤, 개발자가 아닌 사용자의 시각으로 시스템을 다시 바라보았다. 기능은 어느정도 돌아가는 정도는 되었지만, 페이지마다 개성이 너무 뚜렷하여 눈의 피로를 유발하는 어두운 테이블, 그리고 에러 발생 시의 불친절한 피드백들이 눈에 띄었다. 오늘의 미션 : 디자인 시스템을 정립하고, 브랜드 일관성을 확보하기!철저한 테스트 … 더 읽기
“하루 만에 11개의 기능을 완성하고, 시스템 전체의 체질을 개선할 수 있을까?” 단순히 기능을 나열하는 단계를 넘어, 실제 기업 환경에서 사용해도 손색없는 ‘프로덕션 레벨’의 시스템으로 진화시키기 위한 대규모 리팩토링이 시작된 날입니다.3일 동안, 개발에 ㄱ자도 잘 모르는 사람이 엄청난 양의 AI 코드를 쏟아 냈으니 이쯤 되면 디버깅 및 리팩토링이 필요한 시점이라 생각했다. Claude Code와의 6시간 페어 프로그래밍이었고, … 더 읽기
“댔다!” 마침내 배포 성공 메시지가 떴을 때 터져 나온 탄성이었다. (왜냐하면, 처음이라서 슈버페이스까지는 처리가 잘되었는데 버셀? 로 하는 작업이 너무 오래 걸렸다. 그리고 무료 토큰이 끝나서 Railway 다시 옮겨갔는데 버셀과 또 다른 프로세스라서 오류에 오류가 너무 많이 나서 이 날은 집에 10시 넘어서 퇴근…!)로컬 환경(내 컴퓨터)에서는 완벽하게 돌아가던 시스템이 실제 서버(Railway)에 올리자마자 수십 개의 에러를 … 더 읽기
“단순한 관리를 넘어, 자동화된 워크플로우를 만들 수 있을까?” 지난 1편에서는 Next.js와 Supabase를 활용해 시스템의 뼈대를 잡고 데이터베이스를 설계하는 과정을 다뤘다. 하지만 실제 운영 환경에서는 더 큰 도전이 기다리고 있었다. 왜냐하면, 처음에 간단하게 만들어볼까? 였는데 산출물을 보고나니깐 욕심이 성큼 생겨버렸다. PDF 텍스트 자동 추출, AI 자동 번역 API 연동, 그리고 대량 데이터 처리라는 높은 벽을 Claude … 더 읽기
