AI 코딩이 느려질 때, 줄여야 할 것은 출력이 아니라 재작업일까요
GitHub Copilot의 최근 실험을 바탕으로, AI 코딩 비용과 속도를 ‘한 번의 출력’이 아니라 완료된 작업 전체로 판단하는 방법을 정리합니다.
GitHub Copilot의 최근 실험을 바탕으로, AI 코딩 비용과 속도를 ‘한 번의 출력’이 아니라 완료된 작업 전체로 판단하는 방법을 정리합니다.
새 모델 소식에 흔들리지 않고, 코딩 없이 AI로 첫 웹사이트·MVP를 만들 때 필요한 범위·검증·공개의 7단계를 정리합니다.
Codex 0.152.0의 토큰 한도와 명령 시간 제한 기능을 계기로, 바이브코더가 장시간 에이전트 작업을 비용과 시간의 경계 안에서 운영하는 방법을 정리합니다.
GitHub Copilot의 PR 승인 기능을 계기로, AI 리뷰를 속도 장치로 쓰면서도 병합 권한과 책임을 사람에게 남기는 최소 규칙을 정리합니다.
Gemini 3.8 Flash의 단일 프롬프트 데모를 계기로, 초보 바이브코더가 멋진 결과물을 실제로 검증할 수 있는 첫 흐름으로 바꾸는 방법을 정리합니다.
dev-sandbox 공개 README 사례를 바탕으로, AI 코딩 에이전트의 파일·비밀값·네트워크 범위를 분리할 때 먼저 정해야 할 기준을 정리합니다.
Superagent 공개 사례를 바탕으로, AI 코딩 작업을 대화·브랜치·검증 화면 단위로 분리해 메인 작업공간을 지키는 방법을 살펴봅니다.
최근 공개된 ORA 사례를 바탕으로, AI 코딩 에이전트의 계획·실행·검사·커밋을 사람의 승인과 연결하는 가장 작은 운영 구조를 정리합니다.
최근 공개된 XYZZY 사례를 바탕으로, 멀티 에이전트 결과를 그대로 믿기보다 사람의 승인·근거 연결·변경 기록으로 검토 가능한 결정으로 만드는 방법을 살펴봅니다.
최근 공개된 Claude Code Arcade 사례를 바탕으로, 작은 생산성 도구라도 설치 범위·기존 설정 백업·되돌리기 경로를 먼저 확인하는 방법을 정리합니다.
최근 공개된 49 IDE 사례를 바탕으로, 여러 AI 코딩 세션을 쌓기 전에 상태·권한·작업 단위를 읽을 수 있는 작업 공간을 만드는 기준을 살펴봅니다.
아이디어를 바로 앱으로 만들기 전에, 비개발자가 AI와 함께 웹사이트와 MVP를 검증 가능한 작은 단위로 완성하는 7단계를 정리합니다.