Codex를 사용하여 상업 서적 출판을 초고속화하는 노하우

Codex와 Claude Code 같은 코딩 AI 에이전트를 활용하여 IT 기술서 집필 프로세스를 효율화하는 노하우를 소개합니다. 본문 생성보다는 기획, 리포지토리 구조 설정, 자료 정리 등 집필 주변 작업을 자동화하여 저자가 집필에 집중할 수 있는 환경을 구축하는 데 중점을 둡니다.

내장 브라우저 × gpt-image-2, 정말 놀랍습니다.

OpenAI Codex의 내장 브라우저와 gpt-image-2를 결합하여 무한히 확장 가능한 이미지 생성 캔버스를 구현한 사례를 소개합니다. 별도의 외부 API 설정 없이 기존 도구의 기능을 재사용하여 생성과 배치를 반복하는 혁신적인 워크플로우를 보여줍니다.

Show GN: opencodex — Codex에서 아무 LLM이나 쓸 수 있는 로컬 프록시

opencodex는 OpenAI Codex에서 Claude나 Gemini 등 다양한 LLM을 사용할 수 있게 해주는 로컬 프록시 도구입니다. Codex의 전용 프로토콜을 다양한 모델 프로바이더의 API로 실시간 번역하여 모델 피커에서 네이티브하게 사용할 수 있도록 지원합니다.

Codex의 마지막 능력까지 쥐어짜내기!

Codex를 위한 무한 캔버스 플러그인인 'Cowart'가 오픈 소스로 공개되었습니다. 사용자는 캔버스 위에서 자연어를 사용하여 이미지를 직관적으로 주석 달고 수정할 수 있습니다.

2026년 Cursor Composer 2.5 프리징 및 'Thinking' 상태 멈춤 문제 해결 방법

Cursor Composer 2.5 사용 중 발생하는 'Thinking' 상태의 프리징 현상과 그 해결 방법을 다룹니다. 에이전트 세션이 멈췄을 때 즉시 적용할 수 있는 단계별 가이드를 제공합니다.

Claude Code (Opus 4.7/4.8)와 Codex (GPT-5.5)를 몇 주간 끊임없이 사용해 본 결과

Claude Code와 Codex를 비교 분석한 결과, Claude는 창의적인 브레인스토밍과 계획 수립에 강점이 있고 Codex는 실행과 구축 단계에서 뛰어난 성능을 보입니다. 두 모델의 장단점을 활용해 서로의 결과물을 교차 검토하는 방식이 가장 효과적입니다.

Lovable vs Bolt vs v0 vs Cursor: Inithouse에서 17개의 제품을 출시한 후 내린 실제 선택

17개의 제품을 출시한 Inithouse의 경험을 바탕으로 Lovable, Bolt, v0, Cursor 등 주요 AI 앱 빌더의 실질적인 활용 사례와 장단점을 비교 분석합니다.

AI 크레딧은 새로운 코드 라인 수(Lines of Code) 지표가 될 것이다

GitHub이 Copilot 사용량 메트릭 API에 'ai_credits_used' 필드를 추가함에 따라, AI 사용량이 관리 지표로 부상하고 있습니다. 이는 비용 관리에는 유용하지만, 사용량이 곧 생산성이라는 오해를 불러일으킬 수 있는 위험성을 내포합니다.

GitHub Copilot 과금 개정으로 깨달은 LLM 토큰 효율화 OSS 비교 및 선택 방법

GitHub Copilot의 과금 체계가 리퀘스트 단위에서 토큰 기반의 AI Credits제로 변경됨에 따라, 효율적인 LLM 토큰 사용을 위한 OSS 비교 및 전략을 다룹니다. 프롬프트 캐싱과 Headroom, RTK 등 도구를 활용한 토큰 최적화 방안을 제시합니다.

하나의 지시를 300여 대의 AI가 분담하여 1일 이상 쉬지 않고 계속 작동시킨다——그런 화면이 해외에서 화제가 되고 있습니다.

OpenAI의 Codex 데스크톱 앱에 '팀 모드(Team Mode)'를 추가하는 lazycodex 메커니즘이 화제입니다. 수백 대의 AI가 역할을 분담하여 하나의 목표를 위해 1일 이상 연속으로 작동하며 마치 실제 개발 팀처럼 동작합니다.

2025년 12월 AI IDE 순위가 잘못된 카테고리를 평가하고 있는 이유

현재 중국어권 AI IDE 순위가 시장의 흐름을 반영하지 못하고 구시대적인 자동 완성 도구에만 집중하고 있다고 비판합니다. 실제 시장은 Cursor, Claude Code와 같은 에이전트 런타임 레이어로 이동하고 있음을 지적합니다.

CLAUDE CODE는 세션당 386MB RAM을 사용하지만... jcode는 27MB를 사용합니다

Rust 기반의 경량 코딩 에이전트인 jcode를 소개합니다. Claude Code 대비 압도적으로 낮은 메모리 사용량과 빠른 부팅 속도를 통해 여러 AI 코딩 세션을 효율적으로 병렬 실행할 수 있습니다.

이것은 게임 체인저입니다.

OpenAI의 AI 코딩 에이전트 Codex에 로컬과 리모트 환경 간 작업을 인계할 수 있는 'Hand off' 기능이 추가되었습니다. 이를 통해 사용자는 PC를 닫더라도 작업 상태를 리모트 머신으로 전송하여 백그라운드에서 작업을 지속할 수 있습니다.

Codex로 코딩할 때 가장 큰 실수는 작성이 끝난 후 리뷰하는 것입니다. 3가지 실용적인 팁을 공유합니다.

Codex를 활용한 코딩 시 재작업을 줄이기 위해 작성 전 리뷰를 수행하는 3가지 실용적인 팁을 소개합니다. 요구사항 재진술, 내장 기능 활용, AGENTS.md 설정을 통해 작업의 정확도를 높일 수 있습니다.

✨ 터미널에 AI 엔지니어가 왔다: Codex CLI 완전 입문 가이드

Claude Code vs Cursor vs Copilot: 40개의 프로덕션 자동화 구축 후 작성한 솔직한 리뷰

Claude Code, Cursor, Copilot을 비교하며 40개의 프로덕션 자동화 구축 경험을 바탕으로 한 리뷰입니다. Claude Code가 다중 파일 추론, 시니어 수준의 질문 능력, 견고한 에이전트 루프 측면에서 압도적인 성능을 보임을 강조합니다.

새로운 Mac으로 Codex 스레드 이동하기

새로운 Mac으로 교체할 때 OpenAI Codex의 설정, 스레드, 플러그인 등 로컬 상태를 안전하게 마이그레이션하는 실용적인 방법을 소개합니다. ~/.codex 디렉토리 내의 주요 파일들을 백업하고 복구하는 터미널 명령어를 제공합니다.

Copilot CLI를 이용해 ReadMe.io에서 셀프 호스팅으로 문서를 하루 만에 이식하기

ReadMe.io에서 사용하던 개발자 문서를 Copilot CLI와 fumadocs를 활용해 AWS 환경으로 셀프 호스팅하는 과정을 다룹니다. AI를 활용해 API Reference 자동 생성 및 UI 재현을 효율적으로 수행하는 방법론을 소개합니다.

GitHub Copilot의 크레딧 소비를 사용자 단위로 API 획득 가능: 모니터링을 자동화하는 ai_credits_used 사용법

GitHub Copilot usage metrics API에 사용자별 크레딧 소비량을 나타내는 ai_credits_used 필드가 추가되었습니다. 이를 통해 기업은 사용자별 AI 크레딧 사용량을 프로그램으로 자동 모니터링하고 헤비 유저 식별 및 예산 관리를 효율적으로 수행할 수 있습니다.