1. 에이전틱 코딩이란 무엇이며 왜 지금 주목해야 하는가? 2026년, 전 세계 소프트웨어 개발 생태계는 거대한 전환점에 서 있다. 과거의 인공지능이 단순한 코드 완성 도구(Autocomplete)에 불과했다면, 이제는 스스로 계획을 세우고 실행하며 결과까지 검증하는 에이전틱 코딩(Agentic Coding)의 시대가 도래한 것이다. 이는 마치 숙련된 조수가 생기는 수준을 넘어, 지치지 않는 전문 엔지니어 팀을 통째로 곁에 두는 것과 같다. … 더 읽기
AI 번역 관리 시스템에서 용어집(Glossary)은 서비스의 일관성을 결정짓는 핵심적인 자산이다. “완벽한 데이터는 없다, 오직 완벽하게 관리되는 이력만이 있을 뿐이다.” 하지만 사람이 운영하는 시스템에서 실수는 반드시 발생하며, 때로는 여러 사용자가 동시에 같은 단어를 수정하다 데이터가 꼬이는 ‘동시성 충돌’ 문제에 직면하게 된다. 7일 차, 사용자의 실수를 완벽하게 복구하는 필드별 롤백 기능과 데이터 무결성을 보장하는 낙관적 락(Optimistic Locking) … 더 읽기
AI관련 정보를 요즘 받지 않았다가, 또 많은 정보를 받기 시작하면서 글을 적어본다 [LINK]나의 습관 중 하나는 이유불문 주는 정보는 한번씩 다 본다는 것이다. 무심코 지나가다가 나에게 득이 될 수 있는 정보가 있을 수 있기 때문에 모든 정보를 허투루 보지 않는다. (이미 신뢰를 잃은 사람 제외) 위의 링크를 확인해보면, 많은 개발자가 AI 코딩 도구를 도입하며 생산성의 … 더 읽기
AI를 도구로 쓰는 것을 넘어, AI 에이전트들이 잘 일할 수 있는 환경(코드베이스)을 설계하고 이들을 효율적으로 관리하는 매니징 역량을 갖춘 개발자가 미래의 승자가 될 것이라는 영상을 보았다. [LINK] 요즘 이런 영상들이 많은 커뮤니티에 공유 되면서, 서로 이야기를 나누는 모습을 보면서 1년 조금 넘은 이 시점에 많은 사람들의 업무 패턴을 바꿔 놓고 있다는 생각이 강하게 들었다. 1. … 더 읽기
인공지능의 시대는 이제 단순한 기술 발전을 넘어, 거대 자본과 철학적 신념이 충돌하는 거대한 전장이 되었다. 이 전장의 중심에는 세 개의 거대한 축인 오픈AI(OpenAI), 앤스로픽(Anthropic), 그리고 일론 머스크의 xAI가 자리 잡고 있다. 이들은 한때 같은 꿈을 꾸었으나, 지금은 서로 다른 길을 걷고 있다. 본 글에서는 이들이 왜 갈라섰는지, 그리고 그들이 만든 모델들이 어떤 차별점을 가지는지 심층적으로 … 더 읽기
“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
“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
