예전 AI 코딩 도구의 역할은 비교적 명확했다.AI가 아무리 좋은 코드를 만들어도 마지막에는 사람이 Xcode로 돌아와야 했다.컴파일이 되는지 확인하고, 테스트를 돌리고, SwiftUI Preview를 열고, Simulator에서 화면을 눌러보고, Crash가 발생하면

개발하다가 처음 보는 오류가 발생했다.몇 년 전이라면 거의 반사적으로 검색창부터 열었다.특히 Stack Overflow와 GitHub Issues는 단순한 Q&A 사이트가 아니었다.어떤 Framework가 문서와 다르게 동작하거나, 특정 OS 버전에서만 문제가 생기거나

개발자에게 Git Repository는 오랫동안 꽤 명확한 역할을 해왔다.GitHub가 크게 성장한 이유도 단순히 Git Repository를 인터넷에 저장했기 때문만은 아니다.Repository 주변에:이라는 Software Development Workflow가 붙

AI Coding Agent를 쓰는 모습은 지금까지 꽤 개인적이었다.개발자가 자기 Terminal이나 IDE를 열고 Agent에게 일을 맡긴다.빠르다.하지만 팀 개발로 넘어가면 묘한 문제가 생긴다.Agent에게 무엇을 요청했는지 다른 팀원은 모른다.어떤 전제를 주었는지

Coding Agent를 처음 사용할 때는 대개 하나만 실행한다.이 정도라면 별도의 모니터링 도구가 없어도 크게 불편하지 않다.하지만 Coding Agent가 일상적인 개발 도구가 되기 시작하면 화면이 조금씩 복잡해진다.그리고 어느 순간 이런 문제가 생긴다.Agent를

스마트홈이라고 하면 아직도 이런 모습부터 떠올리기 쉽다.지금까지의 스마트홈은 대부분 명령을 잘 수행하는 자동화 시스템이었다.하지만 2026년에는 방향이 조금 달라지고 있다.Google은 Gemini for Home을 단순 음성 명령 도구가 아니라 카메라 이벤트를 이해하

예전에는 Git Commit을 보면 대체로 질문이 단순했다.그래서 Git에는 이미 필요한 정보가 상당 부분 들어 있다.그런데 Coding Agent가 본격적으로 개발 Workflow 안으로 들어오면서 이 정보만으로는 부족해지기 시작했다.예를 들어 이런 Commit이 있

Coding Agent를 개인 개발 환경에서 사용할 때는 구조가 단순하다.개발자 Mac이나 PC 안에 Repository가 있고, Claude Code도 같은 환경에서 실행된다.하지만 기업 환경으로 들어가면 이야기가 달라진다.같은 자원이 인터넷에서 직접 접근되지 않는

2026년 AI 개발 업계에서 꽤 재미있는 논쟁이 벌어지고 있다.한쪽에서는 이렇게 말한다.반대쪽에서는 완전히 다른 이야기가 나온다.최근 Y Combinator CEO Garry Tan은 스타트업 창업자들이 적극적으로 AI Token을 사용하는 이른바 Tokenmaxxi

Android 프로젝트를 멀티모듈로 운영하다 보면 새 Feature를 하나 추가하는 작업이 생각보다 반복적이다.예를 들어 Profile 기능을 만든다고 하자.여기에 Clean Architecture를 적용하면 할 일이 더 많아진다.프로젝트에 따라서는 Feature 하나

iOS 프로젝트에서 Tuist를 빼려고 하면 보통 다음 문제가 바로 나온다.예전이라면 실제로 다음과 같은 도구를 하나 만들었을 가능성이 높다.조금 더 발전하면 Swift Argument Parser로 사내 CLI까지 만든다.하지만 2026년에는 여기까지 할 필요가 없는

AI Agent에 Memory를 붙이는 방식은 지금까지 꽤 정형화돼 있었다.조금 더 발전시키면 다음과 같다.개발자가 미리 분류하고 저장 규칙을 만든다.예를 들어 이런 식이다.처음에는 꽤 잘 동작한다.그런데 실제 Agent를 오래 운영하면 문제가 생긴다.어떤 작업에서는

몇 년 전까지만 해도 AI 통역 앱의 구조는 비교적 단순했다.예를 들어 한국어 사용자가 영어로 말하면 먼저 음성을 텍스트로 바꾼다.그다음 번역한다.마지막으로 영어 음성으로 읽는다.이 구조는 지금도 충분히 쓸 수 있고 구현도 명확하다.하지만 실제 사람끼리 대화할 때는 문

생성형 AI 초기에는 좋은 모델 하나만 붙이면 제품을 만들 수 있을 것처럼 보였다.조금 발전하면 Tool을 연결했다.그다음에는 RAG를 붙였다.여기까지는 여전히 중심이 모델이었다.하지만 Agent가 실제 업무를 맡기 시작하면 문제가 달라진다.예를 들어 다음 Agent를

AI Agent를 오래 사용하다 보면 거의 반드시 한 번은 Context 문제를 만난다.처음에는 단순하다.조금 지나면 다음이 붙는다.장시간 Coding Agent라면 더 심하다.그래서 자연스럽게 이런 생각을 하게 된다.128K보다 200K.200K보다 1M.1M보다 더

회사에서 AI 코딩 도구를 도입하기 시작하면 처음 보는 숫자는 대체로 비슷하다.그리고 사용자가 늘면 자연스럽게 이런 이야기가 나온다.하지만 이것만으로는 실제 개발 생산성이 좋아졌는지 알기 어렵다.오히려 비용만 크게 늘었을 수도 있다.최근 Microsoft의 대규모 현장

AI 코딩 에이전트의 보안을 처음 구성하면 보통 이런 지시부터 넣는다.그리고 AGENTS.md, CLAUDE.md, System Prompt 같은 곳에도 같은 내용을 적는다.이런 규칙은 필요하다.하지만 이것만으로 충분하지는 않다.최근 AI Agent 보안 논란에서 계속

모바일 앱 CI/CD를 처음 구성할 때 가장 번거로운 부분 중 하나가 빌드 머신이다.특히 iOS는 Xcode와 macOS가 필요하기 때문에 예전에는 이런 구성을 많이 만들었다.문제는 Mac mini를 계속 켜놔야 한다는 것이다.Runner가 멈추면 빌드도 멈춘다.Xco

예전 UX 기획 업무는 대체로 다음 순서로 진행됐다.기획자는 문서를 만들고, 디자이너는 화면을 다듬고, 개발자는 이를 실제 제품으로 구현했다.단계가 명확한 대신 문제가 하나 있었다.기획 단계에서 본 화면과 실제 동작하는 제품 사이에 큰 간격이 존재했다.예를 들어 기획서

GPT-5.6이 Codex에 들어오면서 모델을 선택하는 방식이 이전보다 복잡해졌다.이제 단순히로 끝나지 않는다.Codex에서는 다음을 함께 결정해야 한다.2026년 8월 기준 Codex에서 사용할 수 있는 GPT-5.6 제품군은 다음과 같다.Codex는 Main Age