안녕하세요! 저는 Indicium AI에서 선도적인 SDLC 전환을 담당하고 있는 Ricardo Sueiras입니다. 이는 제가 고객들과 함께 일하며 그들이 에이전트 기반 AI(agentic AI)를 사용하여 소프트웨어를 구축하는 방법을 이해하도록 돕는다는 의미입니다. 매주 새로운 도구, 관행 및 의견들이 쏟아져 나오는데, Build without Limits가 이러한 혼란 속에서 핵심을 파악해 드립니다. 매 에디션마다 읽거나, 보거나, 시도해 볼 만한 내용들을 짧고 엄선된 브리핑으로 정리했습니다. 5분 안에 빠르게 훑어보고, 흥미로운 부분이 있다면 더 깊이 탐구할 수 있습니다.
주목해야 할 핵심 (Top of Mind)
More Agents, Same Mythical Month는 최근 몇 달 동안 제가 읽은 글 중 가장 영향력 있는 포스트 중 하나입니다. 이 글은 제가 현장에서 목격해 온 패턴들을 아름답게 설명하고 있으며, 모든 엔지니어가 더 많은 것을 이해하기 위해 읽어야 할 내용입니다. 일화와 이야기만으로도 충분히 가치가 있지만, 여기에 연결된 추가 그룹들은 이제 제 블로그롤(blogroll)에 추가되었습니다.
이번 주 필독 자료 (Must reads this week)
How to effectively debug when you no longer understand the code는 제가 화면에서 눈을 뗄 수 없게 만든 포스트입니다 (저는 출퇴근 시간을 이런 긴 글들을 따라잡기에 완벽한 시간으로 활용하는 경향이 있습니다). 저는 또한 에이전트를 사용하여 디버깅하고 문제 해결하는 실질적인 접근 방식들을 살펴보았고, 이 글에는 좋은 내용들이 많이 담겨 있습니다.
How To Use Decision Models for Evals는 제가 Jev 토큰을 확보하게 되었고 현재 decider 모델로 실험하고 있는 시점에 맞춰 올라와 매우 적절했습니다. 이 글은 이러한 모델들로부터 최고의 결과를 얻는 방법에 대한 많은 통찰력을 제공하는 좋은 입문서입니다.
claude.dev는 개발자를 위한 모든 Claude Code 관련 내용의 새로운 허브입니다. 더 단순해진 레이아웃 덕분에 관심 있는 내용을 찾기가 더욱 쉬워졌습니다.
Anthropic이 공식 웹사이트를 통해 소프트웨어 개발에서 형식 검증(formal software verification)의 부상에 대한 관점을 공유하고 있습니다. 이는 AWS에서 근무할 때 제가 목격했던 것과 일치하며, 읽어볼 가치가 충분합니다.
확인해 보세요 (Watch this)
지난 몇 달 동안 개발자들의 관심을 받은 여러 Claude Code Skills 및 워크플로우 모음들이 있습니다. Matt Pocock이나 Addy Osmani의 에이전트 엔지니어링(agentic engineering)에 대한 글을 읽어보셨을 수도 있지만, Lauren Tan의 pstack은 생소할 수 있습니다. Rob Shocks가 이 세 가지 접근 방식에 대한 개요를 제공하며, 향후 영상에서는 일반적인 워크플로우에서 어떻게 비교되는지 테스트(bake off)를 진행할 예정입니다.
제3자 도구 링크는 원문 그대로 제공됩니다. 이들은 소유자에게 속하며, 자체 라이선스를 따르며, 사용자의 책임 하에 사용됩니다.
[https://github.com/Graphicle-AI/graphicle] 그래프는 요즘 매우 인기 있는 주제이며, 여기 새로운 도구(물론 Rust로 작성됨)가 있습니다. 이 도구는 사용자의 저장소(repository)를 코드 그래프로 매핑하고, 프로젝트의 문서, 결정 사항, 과거 에이전트 세션을 기억하며, 코딩 에이전트에게 이 모든 것에서 인용된 발췌문을 제공합니다. 빠르고 토큰 지출을 관리하는 옵션을 제공하며, Claude Code와 네이티브하게 작동합니다.
[https://github.com/The-PR-Agent/pr-agent]은 qodo를 개발한 팀이 만든 에이전트 기반(agentic) 코드 리뷰 도구입니다. 이 도구는 CI 워크플로우나 CLI에서 실행할 수 있는 여러 도구(/describe, /review, /improve)를 제공합니다.
[https://github.com/saphan-ai/proven]은 코드 리뷰에 도움을 주는 또 다른 에이전트형 AI 도구입니다. Proven은 약간 다른 접근 방식을 취합니다. Proven은 풀 리퀘스트(PR), 즉 코드베이스에 제안된 변경 사항을 검토할 것입니다. 이가 보고하는 모든 문제는 실행 가능한 테스트나 반복 가능한 데이터 쿼리와 같이 스스로 확인할 수 있는 증거를 반드시 동반해야 합니다. 증거를 제시할 수 없다면, 문제를 보고하지 않습니다.
[https://github.com/gojko/lights-on-software-factory]는 소프트웨어 팩토리(software factory)를 탐색하기 위한 좋은 시작점입니다. 이런 종류의 리포지토리는 몇 개가 있으며, 제가 오픈 소스를 좋아하는 이유 중 하나는 네 가지 자유(four freedoms) 덕분에 다른 사람들이 구축한 것에서 항상 배울 수 있기 때문입니다.
현장 경험 공유 (From the field)
이번 주는 코드 리뷰에 관한 내용이 주를 이루었습니다. 저는 실제 코드 리뷰의 어려움(pain points)을 해결하는 고객들과 함께 작업해 왔고, 저희가 영향을 미치는 것을 본 참고 자료 중 일부를 공유하고 싶었습니다.
이는 분명할 수도 있지만 언급할 필요가 있습니다. diff가 클수록 LLM은 더 많은 발견 사항을 보고합니다. PR이 작아지도록 작업을 범위 축소하는 방법을 고민하면, 인간 검토자에게 인지적으로도, 그리고 발견 사항의 양 면에서도 PR 리뷰를 더 쉽게 만들 수 있습니다. Speeding up code review with small-change와 같은 게시물은 조직들이 이 문제를 어떻게 다루는지에 대한 통찰력을 제공합니다. Code Review After Code Gets Cheap는 고려해야 할 옵션들을 (높은 수준에서) 살펴본 또 다른 글입니다. 저는 위에 공유한 도구들(Claude Code가 제공하는 도구를 제외하고)을 실험하고 있으며, 그 결과를 보고드리겠습니다.
참고로, Claude Code 내에 존재하는 네이티브 검토 기능들을 처음 접할 때 혼란스러울 수 있습니다. 제가 정리한 내용은 Claude Code 내의 다양한 네이티브 코드 리뷰 기능(사용자 자체 구현 또는 서드파티 플러그인 포함)을 포괄한다고 생각합니다.
- 관리형 코드 리뷰(Managed Code Review) - Anthropic이 관리하며 GitHub에서 실행됩니다 (자세한 내용은 [여기] 참고)
- 로컬 코드 리뷰(Local Code Review) -
/code-review를 사용하여 사용자의 Claude Code 세션에서 실행됩니다.
- GitHub Actions 코드 리뷰(Code Review) - CI 프로세스로서 GitHub/GitLab 액션 내에서 코드 검토를 실행합니다 (헤드리스 모드의 Claude 사용).
- 자체 구현 리뷰(Your own Review) - 로컬 세션에 사용자 자체 스킬(Skills)을 구현하여 적용합니다.
- 서드파티 코드 리뷰(3P Code Review) - 여러 서드파티 코드 리뷰 서비스(관리형 코드 리뷰와 유사함)가 이용 가능합니다: Coderabbit, Quodo 등.
옵션들은 [여기]에서 비교할 수 있습니다.