에이전트형 AI 코딩 도구의 설정이 Build-vs-Buy 결정에 미치는 영향: 연구 프로토콜

요약

에이전트형 AI 코딩 도구가 라이브러리 사용(Buy)과 직접 구현(Build) 사이에서 내리는 결정에 영향을 미치는 설정 메커니즘을 연구하는 프로토콜을 제시합니다. Claude Code와 OpenAI Codex를 대상으로 다양한 설정 환경에서 도구의 동작 변화를 실험하고 벤치마크 데이터셋을 공개할 예정입니다.

핵심 포인트

• 에이전트형 AI의 Build-vs-Buy 결정이 보안 및 유지보수에 미치는 영향 분석
• Claude Code 및 OpenAI Codex를 활용한 통제된 실험 설계
• 설정 메커니즘(MCP, 권한 제어 등)이 도구의 선택에 미치는 효과 측정
• 재사용 가능한 벤치마크 데이터셋 및 분석 파이프라인 공개 예정