AI가 만든 화면은 누가 검사할까: Argus가 보여준 바이브코딩 QA의 새 역할
새로 공개된 오픈소스 시각 UI 테스트 도구 Argus를 계기로, AI가 만든 MVP에서 사람이 놓치기 쉬운 화면 검증을 어떻게 설계할지 정리합니다.
새로 공개된 오픈소스 시각 UI 테스트 도구 Argus를 계기로, AI가 만든 MVP에서 사람이 놓치기 쉬운 화면 검증을 어떻게 설계할지 정리합니다.
Claude Code의 세션 자동 재개 업데이트를 계기로, 사용량 한도와 작업 중단을 만났을 때 바이브코더가 지켜야 할 작업 단위와 검증 기준을 정리합니다.
Cursor의 새 코드 호스팅 Origin을 계기로, 비개발자가 첫 MVP에서 에디터보다 먼저 정해야 할 저장소·변경 이력·배포의 기준을 정리합니다.
Remarc 사례를 바탕으로, 길고 모호한 수정 지시 대신 화면·텍스트·상태를 함께 전달하는 AI 협업 루프를 정리합니다.
코딩 경험이 없어도 AI로 웹사이트의 첫 MVP를 만드는 법을, 도구 선택보다 검증 순서에 초점을 맞춰 정리합니다.
바이브코딩을 처음 시작할 때 필요한 것은 거대한 프롬프트가 아니라, 한 명의 사용자가 끝까지 해볼 수 있는 작은 흐름입니다. 60분 안에 첫 검증을 만드는 순서를 정리합니다.
최근 공개된 Deltix 사례는 AI가 만든 화면을 실제 사용자 과업으로 다시 검증하는 흐름을 보여줍니다. 바이브코딩 MVP에 바로 적용할 수 있는 테스트 설계를 정리합니다.
최근 Claude Code 세션 운영 가이드가 다시 짚은 원칙을 바탕으로, 초보자가 AI로 첫 웹사이트를 만들 때 화면보다 먼저 정해야 할 작업 계약을 정리합니다.
Self-bench의 공개 방식을 바탕으로, AI 코딩 결과를 그럴듯함이 아니라 기존 프로젝트의 실제 문제와 테스트로 검증하는 방법을 정리합니다.
muxel의 공개 기능을 바탕으로, 여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 쓸 때 작업 분리·Git worktree·검토 순서를 지키는 실전 기준을 정리합니다.
Lovable의 Series C 발표를 계기로, 비개발자가 AI로 MVP를 만들 때 투자 뉴스보다 먼저 확인해야 할 문제 정의·검증·운영의 순서를 정리합니다.
최근 공개된 개인용 로컬 퍼스트 앱 사례를 바탕으로, 비개발자가 AI로 나만의 웹앱과 MVP를 만들 때 데이터와 동기화를 어떻게 생각해야 하는지 정리합니다.