AI 에이전트 IDE의 기술 요구사항을 7가지 개발 공정으로 정의하고, 주요 AI 제품들의 실현도를 분석합니다. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Windsurf, Devin 등 최신 도구들이 설계부터 배포까지의 파이프라인을 어떻게 자동화하는지 다룹니다.

Ollama v0.31.1 업데이트를 통해 Apple Silicon 환경에서 Gemma 4의 토큰 생성 속도가 약 90% 향상되었습니다. 이는 Google이 제공하는 Multi-Token Prediction(MTP) 드래프트 모델을 활용한 투기적 디코딩 기술 덕분입니다.

IT계에서도 beat it을 연주하는 Michael Jackson🕺

소프트웨어 공학의 거장 Michael Anthony Jackson의 업적과 철학을 소개합니다. JSP, JSD, Problem Frames로 이어지는 그의 연구는 프로그램에서 시스템, 그리고 문제의 본질로 범위를 확장하며 소프트웨어 설계의 패러다임을 제시했습니다.

IntelliJ IDEA가 Git 워크트리(Worktree)를 지원하게 되어 병행 작업에 사용해 보았습니다

IntelliJ IDEA 2026.1에 추가된 Git Worktree 네이티브 지원 기능을 소개합니다. 동일 리포지토리 내에서 별도의 브랜치를 독립된 폴더로 전개하여, AI 에이전트에게 작업을 맡기는 동안 메인 브랜치에서 중단 없이 개발을 지속하는 워크플로우를 다룹니다.

비엔지니어가 Claude Code, Cloudflare, Grok, Vercel 등 다양한 AI 툴을 조합하여 도메인 취득부터 로고 제작, 랜딩 페이지 공개까지 혼자 수행한 과정을 기록한 가이드입니다.

iOS 27의 LanguageModel 프로토콜을 통해 온디바이스 모델과 Claude, Gemini 같은 클라우드 모델을 동일한 API로 통합 관리할 수 있게 되었습니다. 개발자는 프로토콜을 활용해 모델 교체 시 코드 수정 없이 유연하게 AI 기능을 구현하고 에스컬레이션 전략을 세울 수 있습니다.

AI 시대에 엔지니어가 살아남기 위해 필요한 태도와 역량의 차이를 분석합니다. 단순 코드 작성 작업은 AI로 대체되므로, AI의 출력을 평가하고 판단하며 주도적으로 도구를 사용하는 능력이 중요함을 강조합니다.

AI가 작성한 코드로 인해 실제로 망가진 5가지 사례. 반년 운영을 통해 알게 된 NG 사례와 해결 방법

AI를 활용한 코딩 과정에서 발생하기 쉬운 5가지 안티 패턴과 그 해결 방법을 제시합니다. 유지보수성을 해치는 잘못된 주석, 과도한 추상화, 거대 함수, 예외 무시, 테스트 부재의 위험성을 경고합니다.

연재: AI에게 일자리를 빼앗길 불안으로부터 시작하는 하네스 작성 입문 제10회 - 설계 메모를 Knowledge MCP에 등록하는 것을

AI 에이전트 개발 시 설계 의도를 체계적으로 관리하기 위해 Knowledge MCP를 활용한 Markdown 템플릿 작성법을 소개합니다. 설계 메모를 구조화하여 저장함으로써 지식의 재사용성을 높이고 의미 검색(Semantic Search) 효율을 극대화하는 방법을 다룹니다.

Windows 환경에서 WSL2를 활용하여 Claude Science를 설치하고 실행하는 방법을 안내합니다. Ubuntu 24.04 이상 및 bubblewrap 설치 등 필수 요구사항과 단계별 명령어를 상세히 다룹니다.

AI 컴패니언 서비스 구축 시 연령 확인 및 콘텐츠 경계 설계를 위한 아키텍처 가이드를 제공합니다. 백엔드 중심의 상태 관리와 다층적인 검증 레이어 구축을 통해 서비스의 안전성과 운영 효율성을 높이는 방법을 다룹니다.

WikiText 데이터셋을 로컬에 보관하고 싶다

LLM 성능 검증을 위해 WikiText2 데이터셋을 로컬에 저장하는 방법을 설명합니다. Python의 datasets 라이브러리를 활용하여 에러를 해결하고 텍스트 파일로 저장하는 과정을 다룹니다.

AI에게 코드 최적화를 요청했을 때, 10개 중 5개는 오히려 실행 속도가 느려졌다는 실험 결과입니다. 코드가 깔끔해지는 리팩토링과 실제 실행 성능 향상은 별개임을 보여줍니다.