오늘도 공부

AI 코딩 도구의 다음 단계는 단순히 코드를 대신 작성하는 것이 아닐 수 있다.Cursor, Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트가 등장하면서 개발자는 이미 상당한 양의 구현 작업을 AI에게 맡길 수 있게 됐다. 하지만 새로운 문제가 생겼다.AI 에이전트가 늘어날수록 사람이 다시 에이전트를 관리해야 한다.어떤 에이전트가 무엇을 하고 있는지 확인하고, 실패한 테스트를 다시 실행시키고, 결과물을 검토하고, 다음 지시를 내려야 한다. 동시에 여러 에이전트를 실행하기 시작하면 개발자는 오히려 새로운 형태의 관리 업무에 빠질 수 있다.Lingxi Li가 공개한 Grok Bot 활용 방식은 이 문제에 대해 흥미로운 방향을 보여준다.핵심은 단순하다.사람이 코딩 에이전트를 직접 관리하지 않고, 또 다른..

intent.md에서 시작해 테스트·배포·운영까지 이어지는 ‘AI-Native SDLC’의 정체최근 AI 코딩 도구를 사용하는 개발자라면 묘한 경험을 하게 된다.몇 시간 걸리던 코드를 Claude Code나 다른 코딩 에이전트가 몇 분 만에 작성한다. 기능 하나를 구현하는 시간은 크게 줄었다. 그런데 프로젝트 전체가 그만큼 빨라졌느냐고 물으면 이야기가 달라진다.요구사항을 정리해야 한다. 설계를 검토해야 한다. 테스트해야 한다. Pull Request를 리뷰해야 한다. 보안 정책도 확인해야 한다. 배포 승인도 받아야 한다.코드는 빨라졌는데 코드 주변의 프로세스는 여전히 인간의 속도로 움직인다.Anthropic은 바로 이 지점을 문제로 삼았다.2026년 8월 21일 Anthropic은 Louis Claxto..