📈 월별 활동/성과

	활동	성과
1	알고리즘 공부, 멘토링, 프로젝트 개선, 포스팅	-
2	알고리즘 공부, 스터디 그룹 운영, 대기업 공채 테스트, 포스팅	공채 프로세스 경험+, 스터디 경험+
3	알고리즘 공부, 스터디 그룹 운영, 대기업 공채 테스트, 포스팅	공채 프로세스 경험+, 스터디 경험+
4	코드잇 FE 심화 참여, 개인 프로젝트 개선, 솔 여행	팀 프로젝트 & 팀 리딩 경험+
5	코드잇 FE 심화 프로젝트 운영, 중간 발표, 개인 프로젝트 개선, Next.js 딥다이브, 포스팅, 스터디 참여	프레젠테이션 경험+, 스터디 경험+
6	코드잇 FE 심화 프로젝트 완성, 최종 발표, Context Engineering 연구 시작, 포스팅	프로젝트 완성+, 프레젠테이션 경험+
7	EZBIT 개발 및 완성, 가족 여행, Context Engineering 연구 및 활용, 이력서 리워크, 포스팅	프로젝트 완성+
8	입사 지원, 카페 마스터즈 리워크, React & Next.js 심화 공부, 포스팅	마이그레이션 경험+
9	입사 지원, 알고리즘 공부, 서류 합격 2, 포스팅	면접 데이터+
10	입사 지원, 멘토링, 이력서 & 포트폴리오 리워크, 서울 이사 준비	서류 데이터+, 부동산 데이터+
11	입사 지원, 서울 이사, 서류 합격 1, 과제 합격 1, 개인 프로젝트 개선, 포스팅	면접 데이터+, 상경
12	입사 지원, 서류 합격 1, 개인 프로젝트 개선, 노션 포맷 리워크, 포스팅, 마인드 리워크	면접 데이터+

🥊 2024보다 발전한 점: 구조화, 체계화

프론트엔드 공부를 처음 시작했던 작년, 인터넷 강의를 통해 독학하고 작은 학습용 프로젝트를 만들며 감을 익혀나갔습니다. React를 배우고 컴포넌트의 개념과 훅의 개념을 어렴풋 아는 상태에서 무작정 코드를 작성하다보니, 기능이 제대로 돌아가는지 따라가는데 급급했었죠. HTML과 JS로 개발하는 것 보다 더 편하지만 코드가 눈에 익지 않아서 그런거 같았습니다. 응애 시절이라 아키텍처, 컨벤션과 같은 중심 뼈대의 중요성을 알지 못했죠.

그러나 팀 프로젝트를 진행해보며 바로 깨닫게 됩니다. (2024.2~)
프론트엔드 팀원 간에 코드 스타일이 아예 달랐는데, 아무런 컨벤션없이 개발하니 굉장히 힘들었습니다.
기억나는 대로 적어보면 다음과 같습니다.

• export default 컴포넌트 선언 방식 다름(선언식, 표현식)
• 변수명 작성 스타일 다름(동사+목적어/동사+목적어+목적어)
• 훅 위치가 다름
• 디렉토리 배치 기준이 다름

이후 팀 프로젝트가 끝나고 리팩토링도 하면서 느꼈지만, 개인 프로젝트에서 실험적인 것들을 하며 저만의 컨벤션을 만들어보는 시간이 있어야 할 것 같았습니다. 그래야 다시 팀 활동을 하더라도 근거를 들어서 방법을 제시할 수 있을테니까요. 그래서 잘 알려진 프론트엔드 아키텍처, 일반적으로 많은 개발자들이 사용하는 코드 컨벤션, 브랜치 전략 등을 찾아보면서 개인 프로젝트에서 적용해봤습니다. 그러면서 제가 선호하는 스타일이 확실해져갔습니다.

이후, 올해 봄에 두 번째로 팀 프로젝트를 하게 되었습니다. (2025.5~)
코드잇 스프린트 FE 단기 심화 과정에 참여했습니다. 여태 쌓아왔던 기본기로 팀과 함께 개발하는 역량을 스스로 시험해보는 기회로 생각했습니다. 프로젝트 진행 방식이 프론트끼리만 하도록 API가 fix되어있는 형태라, 앱의 세부 컨셉만 정하면 되었습니다. 그래서 좀 더 기술 스택, 패턴, 커밋/브랜치 컨벤션 등을 구축하는 데에 집중할 수 있는 환경이었습니다. 마침 팀장도 되어 조건은 충분했습니다.

초반에 룰을 세팅하기 위해 여러 번의 회의를 하여 결정했습니다. 개발 기간동안 일관성을 위해 팀이 룰을 잘 적용하는지 추적하고자 데일리 스크럼과 코드 리뷰를 매일 진행했습니다. 이 때 6월에 포스팅했던 ‘Async Surf’라는 패턴도 만들어 사용했습니다. 이렇게 룰이 명확하고 컴포넌트 내부 함수 선언 위치를 제외한 큰 뼈대가 통일되니 팀원끼리 코드를 이해하기 정말 편했습니다. 개발 속도는 당연히 빨랐구요.

스프린트는 중간/최종 총 2번의 발표를 필수로 해야했습니다. 룰과 패턴을 중심으로 어떻게 협업을 진행해왔는지를 중간 발표에서 풀어내고, 유저 피드백과 이를 반영한 것을 최종 발표에서 풀어내면서 수료 후 과정 전체 우수 프로젝트로 선정되었습니다. 저의 시험은 어느 정도 성공적으로 끝이 났습니다.

👨🏻‍💻 올해는 大 에이전트 시대의 시작, 그래도 희망은 있다

작년까지만 해도 LLM에게 질문을 하고 생성해 준 결과물을 단순히 활용만 했었는데,
올해는 마치 Google, Anthropic, OpenAI가 ‘짜고 치듯’ 엄청난 도구들을 출시했습니다.

2024.11 Anthropic MCP(Model Context Protocol) 공개
5.16 OpenAI Codex 출시
5.22 Anthropic Claude Code 출시
6.25 Google Gemini CLI 출시
8.6 Anthropic Claude Opus 4.1 모델 출시
8.8 OpenAI GPT-5 모델 출시
8.11 Vercel v0.app 출시
11.12 OpenAI GPT-5.1 모델 출시
11.18 Google Antigravity, Gemini 3.0 모델 출시
11.25 Anthropic Claude Opus 4.5 모델 출시
12.6 OpenAI GPT-5.2 모델 출시
12.10 Cursor 2.2 업데이트: 디버그 모드, 비쥬얼 에디터 등장
…

개발자가 아닌 일반인들은 GPT나 Gemini를 주로 사용하는 것같고,
저처럼 프론트엔드 개발자라면 Claude Code, Cursor 조합이 기본인 것 같습니다.

상반기에는 바이브코딩이~ 개발자는 이제~ 하는 주제가 굉장히 핫 했는데,
바이브코더들이 에이전트를 쥐어짜면서 실험하고 에이전트를 활용하는 방법의 발전을 이루게 한 건 좋은 것 같습니다.

바이브코딩 광풍 이후, 7월 25일에 Context Engineering이라는 새로운 엔지니어링 관점이 논문으로 발표되었습니다. 에이전트에게 맥락을 제공하여 정확성을 높이고 토큰 사용량도 줄이고 등등 LLM을 활용하는 공학적 접근법이라고 생각하시면 됩니다.

현재 개발자 시장은

• 쏟아진 신입 개발자 공급
• 업계 투자 감소
• AI 에이전트의 등장과 신입 개발자 수요 감소

구직자 입장에서 올 수 있는 악재는 이미 다 온 것 같습니다. 체감상 올해 초에도 어려웠고 계속 더 어려워지는 중이라지만, 저는 서류 합격률이 하반기에 뒤로 갈수록 더 늘어났습니다.
문을 두드리다보면 열릴 것 같은 느낌이 손에 아른 거리는데 약이 바짝 오르네요ㅎㅎ

대다수가 말하듯, 요즘 신입은 작년의 3년차 개발자가 했던 업무는 기본으로 해야한다고 합니다.
맞다고 생각합니다. 그리고 에이전트를 얼마나 잘 응용하는가가 곧 ‘일머리’와 ‘생산성’을 좌우하는 시대이니 충분히 할 수 있다고도 생각합니다.

의외로 개발하면서 반복적이거나 비슷한 일들인데 매우 성가시게 하는 것들이 많은데요.

• 개발 환경 세팅
• DevOps 환경 세팅
• 코드 리팩토링
• 테스트 코드 작성 및 QA

이런 일들은 대부분 에이전트에게 분석과 해결을 요구하면 편하게, 거의 완벽하게 해결되었습니다.
에이전트를 얼마나 잘 활용하는지가 생산성의 차이를 크게 만듭니다.
절약한 시간과 에너지라는 리소스는 다른 비즈니스 임팩트를 만들거나,
다른 문제를 해결하는 데에 투입할 수 있겠죠.

평생 경쟁하며 살아온 사람들이 이제 인공지능과도 경쟁을 하게 되는 상황에 놓여졌지만,
아직은 인공지능을 ‘활용할 수 있는 도구’로 대할 수 있는 시기라 오히려 기회라고 생각합니다.
특이점과 로보틱스 융합까지 일어난다면 그땐 경쟁이 아니겠죠.
지금 할 수 있는 일에 최선을 다 하는게 유일한 해답이라고 생각해요.

✎ 2026 계획

제가 이력서에 적어둔 헤드 타이포그래피가 있습니다.

문제를 끝까지 책임지고 해결하는 개발자

개발자로 사는 동안은 '해결하지 못하는 문제가 없는 개발자'가 되도록 성장하는 것이 목표입니다.
그렇게 되려면 해야할 것들이 많이 있네요.

1. 실무 경험을 통한 근본적인 이해

책과 강의, 개인 프로젝트로는 경험할 수 없는 실제 프로덕션 코드, 프로젝트 스케일, 팀 협업의 복잡성이 존재합니다. 2025년은 입사를 목표로 지원했다면, 2026년은 입사 후 빨리 온보딩을 마치고 팀 생산성에 기여하는 데에 집중하려고 합니다. 최소한 처음 6개월 안에 미션-크리티컬 이슈를 혼자 해결할 수 있는 수준까지 성장하는 게 목표입니다.

2. AI 에이전트와의 협업 심화

올해 경험한 Claude Code, Cursor 같은 에이전트 도구들을 더욱 정교하게 다루고 싶습니다. Context Engineering의 기반 위에서 에이전트와 협업하는 방식을 구체화하는 것이죠. 특히 복잡한 리팩토링, 버그 해결, 성능 최적화 같은 작업에서 에이전트를 얼마나 효율적으로 활용하는지가 생산성과 직결됩니다. 이를 통해 더욱 '일머리 있는' 개발자가 되려고 합니다.

3. 풀스택 이해도 강화

프론트엔드를 메인으로 하지만, 백엔드, DevOps, 데이터베이스 등 인접한 분야의 이해도를 높이려고 합니다. 팀 내에서 백엔드 팀원과 소통할 때나 풀스택 문제를 분석할 때 더욱 효과적으로 대응하기 위함입니다. 이건 '해결하지 못하는 문제가 없는 개발자'라는 목표에 가까워지는 길이라고 생각합니다.

4. 포스팅과 지식 공유 지속

작년부터 꾸준히 기술 블로그에 글을 올렸듯이, 올해도 배운 것들을 정리하고 공유하는 습관을 유지할 계획입니다. 이는 단순한 포트폴리오 강화를 넘어서 커뮤니티에 기여하고, 동료들의 성장을 돕는 것이 목표입니다. 특히 에이전트 활용법, Context Engineering 실전 팁 같은 현대적인 주제들을 다루고 싶습니다.

📃 KPT 요약

Keep

• 꾸준한 학습과 성장 마인드셋: 매월 활동/성과를 기록하며 자신의 발전을 추적한 것
  • 이런 습관이 있어야 방향을 놓치지 않습니다.
• 팀 프로젝트에서 리더십 발휘: 아키텍처, 컨벤션, 코드 리뷰 체계를 구축하고 팀을 이끌어낸 경험
• AI 에이전트 활용 역량: Claude Code, Cursor 같은 도구들을 습득하고 적극 활용
• 구조화된 접근: 컨벤션, 아키텍처, 브랜치 전략 같은 '뼈대'를 먼저 설계하는 것
• 입사 지원의 꾸준한 시도: 어려운 시장 상황에서도 꾸준히 지원을 계속한 것

Problem

• 실무 경험 부족: 프로덕션 환경, 대규모 팀 협업, 레거시 코드 다루기 같은 게 미지의 영역입니다.
• 깊이 있는 CS 기초: 알고리즘 공부는 꾸준히 했지만, OS, 네트워크, 데이터베이스 같은 근본적인 분야의 이해도가 부족합니다.
• 피드백 루프 부족: 경험 많은 개발자의 피드백을 받을 기회가 많지 않았습니다.

Try

• 실무에 빨리 적응하기
• 백엔드/데이터베이스 학습 시간 확보: 업무 외에도 주기적으로 인접 분야를 공부하는 시간을 만들어서 풀스택 이해도를 높일 계획입니다.
• 시니어 개발자에게서 배우기: 코드 리뷰, 1:1 멘토링, 자신감 있게 질문하기를 통해 경험 많은 개발자들로부터 배우는 문화를 만들려고 합니다.
• 에이전트와의 협업 고도화: Context Engineering을 더욱 정교하게 적용해서 가능한 모든 걸 '딸깍'화 시켜보고 싶습니다.
• 기술 블로그 & 오픈소스 기여: 배운 것들을 꾸준히 글로 남기고, 관심 있는 오픈소스 프로젝트에 컨트리뷰션을 시작해보려고 합니다.