트렌드 09.08

코딩 모르는데 앱 만들기, Cucumbero가 보여 준 작은 불편의 힘

타이머와 웹사이트 차단만 남긴 Cucumbero 사례에서 첫 앱의 불편을 구체화하고, 기능의 대가와 검증 범위를 정하는 방법을 살펴봅니다.

트렌드 09.06

코드를 읽지 않고 3DS 게임 포트를 완성했다면, 사람은 무엇을 한 걸까요

Claude Code로 진행된 F-Zero X 3DS 포트 사례를 통해 장기 에이전트 작업에서 사람의 계획 승인과 실기 검증이 맡는 역할을 살펴봅니다.

트렌드 09.05

GPT-6 Astra가 게임을 만들었다면, 우리는 무엇을 검증해야 할까요

Playco의 최신 게임 프로토타이핑 사례를 통해 생성보다 플레이·테스트·수정 검증이 중요한 이유를 살펴봅니다.

트렌드 09.01

AI 코딩 에이전트를 여러 개 켜기 전, 작업 공간부터 바꿔야 할까요

최근 공개된 49 IDE 사례를 바탕으로, 여러 AI 코딩 세션을 쌓기 전에 상태·권한·작업 단위를 읽을 수 있는 작업 공간을 만드는 기준을 살펴봅니다.

트렌드 08.30

여럿이 바이브코딩할 때, 코드보다 먼저 같이 봐야 할 것은 무엇일까요

Google Labs의 Play with Putty 실험을 계기로, 실시간 협업과 자연어 수정이 만날 때 팀이 남겨야 할 결정·검토·되돌리기 기준을 살펴봅니다.

트렌드 08.21

AI 코딩 에이전트를 매일 쓴다는 68%: 숫자보다 먼저 읽어야 할 한 가지

JetBrains의 2026 개발자 설문이 보여준 AI 코딩 에이전트 사용 흐름을 바탕으로, 비개발자가 MVP 도구를 고를 때 지표를 현실적으로 해석하는 법을 정리합니다.

트렌드 08.17

AI가 만든 모바일 MVP는 누가 눌러볼까: Deltix가 보여 준 ‘자연어 테스트’의 한계와 가능성

오픈 베타 Deltix는 자연어 과업을 iOS Simulator에서 에이전트가 수행하고, 성공한 흐름을 다시 실행하는 방식을 제시합니다. MVP 검증에 가져올 원칙을 정리합니다.

트렌드 08.16

새 AI 코딩 모델은 어떻게 써봐야 할까: GLM-5.3 뉴스가 남긴 안전한 평가 순서

GLM-5.3 공개와 함께 ‘emergent cyber capabilities’가 화제가 됐습니다. 새 코딩 모델을 성능표가 아니라 권한·검증·롤백 기준으로 시험하는 순서를 정리합니다.

트렌드 08.11

14MB 에이전트가 던진 질문: AI는 왜 모든 일을 잘할 필요가 없을까요?

Needle 2의 45M 파라미터·14MB 공개를 계기로, 작은 AI가 툴 호출과 구조화된 작업에서 실용적으로 작동하는 이유를 바이브코딩 관점에서 풀어봅니다.

트렌드 08.10

AI 코딩 에이전트는 채팅이 아니었습니다: 320만 사용자 관찰이 말해주는 것

Microsoft Research의 GitHub Copilot 생산 환경 연구를 바탕으로, AI 코딩 에이전트를 더 안정적으로 쓰기 위한 작업 단위와 검증 습관을 해설합니다.

트렌드 08.06

Meta의 Muse Code가 보여준 다음 경쟁: AI 코딩은 ‘생성’보다 ‘확인’으로 간다

Meta가 공개한 터미널 코딩 에이전트 Muse Code와 Muse Spark 1.2는 백그라운드 작업·저장소 단위 실행·검증을 내세웁니다. 바이브코더가 이 흐름에서 읽어야 할 실전 기준을 정리합니다.

트렌드 08.04

AI 에이전트에게는 왜 컨테이너보다 ‘컴퓨터’가 필요할까요?

브라우저·파일·긴 실행을 다루는 에이전트는 단순 실행 공간만으로 설명하기 어렵습니다. Cloudflare의 새 런타임 발표를 바탕으로 실행 경계를 정리합니다.