개발과 기술
AI 코드 최적화를 시작해도 되는지 평가기가 먼저 답할 수 있나요?
기준선, 계산 가능한 지표, 절대 제약, 중단 조건, 배포 책임자를 실행 가능한 평가 계약으로 만든 뒤 자동 탐색에 적합한 목표인지 판단해요.
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개발과 기술
AI가 만든 첫 패치, 생성 속도만 보고 인수하지 마세요
AI가 만든 첫 패치를 제한된 시험 결과로 다루고 생성, 사람의 검토, 6개월 뒤 유지보수 비용을 따로 확인해 ship, revise, stop을 결정하는 방법을 알아본다.
워크플로 자동화
자동화가 반쯤 끝난 뒤 멈췄다면, 다시 돌려도 될까요?
여러 단계로 이어진 자동화가 중간에 실패했을 때는 전체 재실행부터 하면 안 됩니다. 이미 발생한 외부 영향을 확인하고, 보상 방법과 중단 조건, 최종 판단을 맡을 사람을 정해야 합니다.
AI 도구와 활용
Figma가 캔버스에 코드를 올렸다면, 디자인 인계는 어떻게 검수해야 할까?
Figma의 code layers, Motion, shader, AI agent는 디자인 탐색을 빠르게 하지만, 탐색 캔버스와 전달 명세를 구분하지 않으면 보기 좋은 프로토타입을 출시 가능한 결과물로 오해하기 쉽다.
AI 도구와 활용
AI는 취약점 분석을 맡고, 배포 승인은 사람이 맡는다
AI는 경고를 정리하고 수정 초안을 빠르게 만들 수 있지만, 실서비스 반영은 사람의 승인 게이트가 반드시 필요합니다.
개발과 기술
Docker 스캐너 경고가 많을 때는, 이 이미지에 실제 영향이 있는지 먼저 판단한 뒤 AI 역할을 나누기
Docker 스캔은 한 번에 경고가 몰려와 보이지만, 중요한 건 경고 수가 아니라 이 경고가 현재 이미지와 런타임에 실제로 적용되는지 판단하는 것이다.
AI 도구와 활용
Windows AI PC는 반복되는 기다림을 줄일 때만 살 가치가 있습니다
RTX Spark는 Windows AI PC를 더 구체적인 선택지로 만들지만, 구매 판단은 사양표보다 반복되는 대기 시간, 데이터 경계, 클라우드 비용, 소프트웨어 지원에서 시작해야 합니다.
개발과 기술
문제가 터졌을 때 로그가 당신을 구할 수 있나요? 한 표로 점검하는 Python 로그
로그는 남아 있다는 사실만으로 충분하지 않습니다. 이 미니 강의는 좋은 로그의 조건을 먼저 정리하고, 같은 표로 Python 표준 logging과 Loguru를 비교합니다.
개발과 기술
Copilot 청구서가 커지기 전, 먼저 작업 범위를 멈추세요
Copilot이 더 세밀한 사용량 과금으로 가면, 관리 지점은 개별 프롬프트가 아닙니다. 어떤 작업이 고비용 모드에 들어가도 되는지 범위, owner, 중단 지점, 검수 기준과 함께 정해야 합니다.
개발과 기술
AI 에이전트에게 코드를 맡기기 전에, 작업에 체크포인트를 넣으세요
coding agent는 issue를 읽고, 파일을 수정하고, 테스트를 실행하고, PR까지 열 수 있습니다. 하지만 작업을 단 한 줄로 넘겨서는 안 됩니다. 어디까지 진행해도 되는지, 어디서 사람이 확인해야 하는지 먼저 정하세요.