실전 가이드 08.26

AI 코딩 도구의 기억을 백업하기 전에 물어야 할 세 가지: AiSyncing 사례

최근 공개된 AiSyncing 사례를 계기로, Claude·Codex·Cursor 등의 설정과 메모리를 백업할 때 편의보다 먼저 점검해야 할 범위·비밀값·복구 검증을 정리합니다.

실전 가이드 08.26

AI 코딩 에이전트가 저장소를 헤매지 않게 하려면: Cortex 사례로 보는 로컬 문맥 지도

최근 공개된 Cortex 사례를 바탕으로, AI 에이전트에게 긴 프롬프트를 반복하는 대신 코드·규칙·영향 범위를 찾게 하는 최소 문맥 설계를 살펴봅니다.

실전 가이드 08.26

로컬 AI 코딩 에이전트는 누구에게 필요한가요: Junie Local이 보여준 첫 기준

JetBrains의 Junie Local 발표를 바탕으로, 로컬 AI 코딩을 비용 절감의 구호가 아니라 하드웨어·보안·작업 성격으로 판단하는 기준을 정리합니다.

실전 가이드 08.23

바이브코딩이란: 초보자가 첫 웹앱을 만들 때 지켜야 할 작업 순서

바이브코딩은 AI에게 전부 맡기는 방식이 아니라, 작은 결과를 만들고 직접 확인하며 다음 판단을 이어 가는 제작 방식입니다.

실전 가이드 08.23

개발자 없이 MVP 만들기: 코딩 몰라도 첫 앱을 검증하는 4단계

개발자 없이 MVP를 만들 때 중요한 것은 기능의 양이 아니라, 한 명의 사용자가 실제로 문제를 해결하는지 확인하는 순서입니다.

실전 가이드 08.22

AI 보안 스캔은 누가 승인해야 할까: Claude Security 업데이트가 남긴 원칙

Anthropic의 Claude Mythos 5 보안 기능 확대를 계기로, AI가 취약점을 찾고 패치를 제안할 때 사람이 끝까지 가져가야 할 승인 책임을 정리합니다.

실전 가이드 08.22

개발자 없이 MVP 만들기, AI에게 맡겨도 놓치면 안 되는 검증 루프

GitHub Copilot의 Slack 공개 미리보기를 계기로, 코딩을 몰라도 AI로 MVP를 만들 때 아이디어·첫 화면·사용자 검증·배포를 어떻게 분리해야 하는지 정리합니다.

실전 가이드 08.21

고장 난 레거시 기기도 바이브코딩으로 살릴 수 있을까요? Drobo 드라이버 사례가 보여준 경계

지원이 끝난 Drobo 5D를 새 macOS에서 계속 쓰기 위해 드라이버와 앱을 시도한 최근 사례를 통해, 바이브코딩이 잘 맞는 문제와 반드시 사람이 검증해야 할 경계를 살펴봅니다.

실전 가이드 08.20

AI 코딩 에이전트의 웹 검색비용을 줄이는 법: 먼저 읽을 정보를 줄이세요

웹 페이지를 에이전트용 CLI 보기로 압축하는 only-cli/oc 사례를 바탕으로, 바이브코딩에서 조사·브라우징 비용을 통제하는 실전 원칙을 정리합니다.

실전 가이드 08.20

AI에게 ‘앱 만들어줘’ 대신 명세를 건네야 하는 이유

명세를 생성·검증·변경의 기준으로 두려는 NAEOS 사례를 바탕으로, 비개발자가 AI로 웹앱을 만들 때 흔들리지 않는 요구사항 문서의 최소 구조를 정리합니다.

실전 가이드 08.20

바이브코딩이 커질수록 필요한 것: AI 에이전트 작업을 분리하는 법

여러 AI 에이전트가 한 저장소를 동시에 만질 때, 속도보다 먼저 지켜야 할 것은 작업 분리와 검토의 흐름입니다. CrewCode 사례를 바탕으로 비개발자 MVP에도 적용할 수 있는 최소 운영 원칙을 정리합니다.

실전 가이드 08.19

에이전트를 밤새 돌리기 전: machine0이 보여준 ‘지속 실행 환경’의 조건

에이전트용 지속형 VM을 내세운 machine0의 공개를 계기로, 바이브코딩 작업을 로컬 맥에서 분리해 운영할 때 필요한 비용·권한·복구 기준을 정리합니다.