AI

LLM 기반 개발 도구들이 빠르게 발전하면서개발 환경은 이전과 비교하기 어려울 정도로 편리해졌습니다.이제는 코드 작성뿐 아니라,구조 제안리팩토링테스트 코드 생성버그 원인 추정까지 AI의 도움을 받는 것이 자연스러운 흐름이 되었습니다.실무에서도 AI를 적극적으로 활용하는

요즘 개발자라면 누구나 한 번쯤 이런 경험이 있으실 겁니다.문법은 맞는데 우리 프로젝트 스타일은 아니다동작은 되지만 유지보수가 어려운 코드“이렇게 짜면 안 되는데…” 싶은 구조팀 컨벤션, 레이어 구조, 네이밍을 전혀 고려하지 않은 코드이 문제를 프롬프트로 해결하려고 하

요즘 개발자의 생산성 차이는 더 이상 타이핑 속도나 언어 숙련도에서 갈리지 않습니다.같은 경력, 같은 스택을 쓰더라도 결과물의 밀도와 속도는 점점 벌어지고 있습니다.그 차이를 만드는 지점은 의외로 단순합니다.“혼자 생각하며 개발하느냐, 아니면 사고를 확장해 주는 도구와

Claude Code는 단순한 코드 자동완성 도구가 아닙니다.프로젝트 전체 구조, README, 규칙 문서, 무시 파일을 하나의 컨텍스트로 이해한 뒤 그 안에서 판단합니다.즉,아무 설정 없이 탐색 → 엉뚱한 파일 수정, 스타일 붕괴기준을 잡고 탐색 → 팀원급 코드 제안

요즘 개발 환경에서는 “테스트 자동화”가 선택이 아니라 기본값이 되었습니다.CI가 없는 프로젝트는 거의 없고, Pull Request에서 테스트가 돌지 않으면 오히려 이상하게 느껴집니다.그런데 한 가지는 여전히 사람의 영역으로 남아 있습니다.코드를 보고 “이거 위험하지

AI를 서비스에 붙여보면 처음에는 감탄합니다.문서를 요약해주고SQL도 만들어주고코드도 작성해주고기획서도 정리해줍니다그런데 실제 운영 환경에 들어가면 금방 이런 문제가 생깁니다.요청이 조금만 복잡해지면 엉뚱한 답변외부 DB와 연결하면 통제 불가긴 작업을 한 번에 처리하려

요즘은 누구나 한 번쯤 LLM을 써봅니다.OpenAI든, Claude든, 사내 모델이든.보통은 이렇게 시작합니다. "최근 3개월 매출 추이를 요약해줘"처음엔 신기합니다.꽤 그럴듯한 문장을 뱉어냅니다.그런데 이걸 서비스에 붙이는 순간 문제가 시작됩니다.매출 데이터는 어디

CI/CD를 오래 운영하다 보면 이런 순간이 꼭 한 번은 옵니다.빌드는 실패했고, Slack에는 빨간 알림이 떴고, 로그는 3,000줄이 넘어가는데…누가 봐야 할지 서로 눈치 보는 그 순간 말입니다.저도 예전에는 “일단 로그부터 보자” 하고 스크롤을 내렸습니다.Null

AI 기술이 발전하면서 단순한 챗봇을 넘어 업무를 실제로 수행하는 AI 에이전트 시스템이 빠르게 확산되고 있습니다. 이러한 시스템을 쉽게 만들기 위한 도구들이 등장하면서 “Agent Builder Ecosystem” 이라는 새로운 생태계가 형성되고 있습니다.

최근 LLM을 활용한 서비스들이 빠르게 늘어나면서 Function Calling이라는 개념이 자주 등장하고 있습니다. 많은 개발자분들이 이 기능을 “AI가 코드를 실행하는 기능” 정도로 이해하시기도 하지만, 실제로는 그보다 훨씬 실용적인 의미를 갖고 있습니다. Func