Ivan Nardini는 '맨땅부터 구축(build it from scratch)'이라는 개념과 정반대의 아이디어를 바탕으로 자신의 평판을 쌓았습니다.

AI를 이해하기 위해 바퀴를 다시 발명할 필요는 없습니다. 중요한 것은 어떤 바퀴를 잡아야 하는지 정확히 알고, 그것이 작동하는지 확인한 후에 배포(ship)하는 것입니다.

그는 Google Cloud에서 수년간 일하며 최첨단 모델 기능들을 개발자들이 활용할 수 있는 형태로 바꾸어 왔습니다: Vertex AI notebooks, agent samples, evaluation harnesses, ADK, A2A 프로토콜 등입니다.

여기서 문제가 발생합니다. 그의 업무를 가능하게 만든 바로 그 추상화(abstractions)들이 역설적으로 당신이 완전히 이해하지 못하는 것을 배포할 수 있게 만듭니다.

그래서 저는 반대편에서부터 순환 고리를 완성했습니다. 프레임워크 자체를 먼저 벗겨내고, Claude에게 생산 AI 엔지니어링을 가르치도록 함으로써 학습한 후, 그 도구들이 무엇을 숨기고 있는지 정확히 알면서 다시 돌아왔습니다.

이 3주간의 과정은 2년간의 노트북 사용보다 더 효과적이었습니다. (9개의 프롬프트)