오늘도 공부

AI 코딩 도구를 써 본 개발자라면 금방 느낍니다.같은 요청을 해도 결과가 매번 다릅니다. 어떤 날은 계획을 잘 세우고, 어떤 날은 테스트를 건너뛰고, 어떤 날은 PR 설명조차 엉성합니다. Archon은 바로 이 불안정함을 줄이기 위해 나온 도구입니다. (GitHub)핵심은 간단합니다.“AI에게 일을 맡긴다”에서 끝내지 않고, “어떤 순서와 규칙으로 일을 하게 할지”를 워크플로로 고정하는 것입니다. 이 글을 끝까지 읽으면 Archon이 왜 필요한지, 기존 AI 코딩 방식과 무엇이 다른지, 어떤 팀에 잘 맞고 어디까지 기대해야 하는지까지 한 번에 감을 잡을 수 있습니다. (GitHub) GitHub - coleam00/Archon: The first open-source harness builder for..

최근 AI 도구는 많아졌지만, 실제로 메모 앱 안에서 일하는 방식은 크게 바뀌지 않았습니다. 채팅창에 질문을 던지고, 답을 복사해서 노트에 붙여넣고, 다시 수정 지시를 내리는 흐름이 대부분이었습니다. 이 과정은 보기보다 자주 끊깁니다. 문맥이 잘리고, 수정 이력이 흩어지고, 작업 대상이 많아질수록 대화와 파일이 따로 노는 문제가 생깁니다. (GitHub)Claudian은 이 불편을 정면으로 건드립니다. 핵심은 “AI를 노트 앱에 붙인다”가 아니라, Obsidian 볼트 자체를 에이전트의 작업 디렉터리로 바꾸는 데 있습니다. 즉, AI가 단순히 답변만 생성하는 것이 아니라 볼트 안의 파일을 읽고, 쓰고, 검색하고, 필요하면 여러 단계를 거쳐 작업을 수행하는 구조입니다. (GitHub)이 글을 끝까지 읽으면..