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.

인사이트 08.23

AI 코딩 에이전트에게 긴 지시문 대신 남겨야 할 것: 작은 프로젝트 규칙

최근 공개된 에이전트 지식 관리 도구 사례를 계기로, 초보 바이브코더가 긴 지시문 대신 제품의 판단 기준을 남기는 법을 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.

인사이트 08.22

AI 에이전트가 오래 일할수록 필요한 것: NVIDIA AVO가 보여준 하네스의 역할

NVIDIA의 AVO 발표를 바탕으로, 모델을 더 세게 고르는 것보다 장기 작업의 기억·검증·중단 기준을 설계해야 하는 이유를 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.

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.

인사이트 08.21

AI에게 긴 프롬프트를 계속 써야 할까요? Huzzah가 던진 ‘의도 보존’의 질문

최근 HN에 공개된 실험적 편집기 Huzzah를 계기로, 바이브코딩에서 프롬프트를 소모품이 아니라 프로젝트의 의도로 남기는 방법을 정리합니다.