실전 가이드 08.13

AI 코딩 에이전트를 샌드박스에 넣어도, 안심할 수 없는 이유

Docker Sandboxes 논의를 계기로, AI 코딩 에이전트의 격리와 작업 감사가 서로 다른 문제라는 점을 실무 관점에서 정리합니다.

실전 가이드 08.13

Linear 이슈에 AI를 붙이기 전에, 프로젝트 맥락을 어디까지 넘길지 정하는 법

linear-claude-bridge 사례를 통해, 이슈 관리 도구와 로컬 AI 에이전트를 연결할 때 필요한 맥락·권한·재개 세션의 경계를 살펴봅니다.

실전 가이드 08.13

여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌릴 때, 화면보다 먼저 필요한 것

tmux-agent-switcher 사례를 바탕으로, 여러 에이전트가 동시에 일하는 환경에서 ‘누가 막혔는지’부터 보이게 만드는 운영 원칙을 정리합니다.

실전 가이드 08.13

브라우저를 움직이는 AI가 왔을 때, 바이브코더가 먼저 정해야 할 경계

Claude in Chrome의 공개를 계기로, 웹을 읽고 클릭하는 AI를 ‘더 빠른 자동화’가 아니라 권한 설계 문제로 바라보는 실전 기준을 정리합니다.

실전 가이드 08.12

맥에서 로컬 AI를 돌릴 때, 벤치마크 숫자부터 믿지 말아야 하는 이유

Cua의 Apple Silicon macOS VM 연구 릴리스를 바탕으로, 로컬 LLM 성능 수치를 내 작업 환경에 적용하기 전에 확인해야 할 조건을 정리합니다.

인사이트 08.12

AI가 코드를 더 많이 만들수록, 검토하기 쉬운 언어가 중요해집니다

Google의 Go 개발팀이 제시한 AI 보조 엔지니어링 관점을 바탕으로, 바이브코딩에서 ‘생성 속도’보다 ‘검토 속도’를 설계하는 방법을 정리합니다.

실전 가이드 08.12

AI 코딩 에이전트의 작업실은 왜 ‘재현 가능’해야 할까요

Cursor가 공개한 클라우드 에이전트 환경 설계 사례를 바탕으로, 비개발자도 AI에게 일을 맡기기 전에 갖춰야 할 작업공간의 최소 조건을 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.

실전 가이드 08.11

AI 코딩은 채팅이 아닙니다: GitHub Copilot 연구가 보여준 작업 설계법

Microsoft Azure Research의 대규모 GitHub Copilot 관찰 연구를 바탕으로, 바이브코더가 왜 작은 요청·짧은 검증 루프·도구 실패 점검을 설계해야 하는지 정리합니다.

실전 가이드 08.11

오프라인 코딩 에이전트, 설치 전에 무엇을 확인해야 할까요?

새로 공개된 단일 바이너리 코딩 에이전트 Ante를 계기로, ‘가볍고 오프라인’이라는 말보다 먼저 따져야 할 소스 공개·텔레메트리·격리의 기준을 정리합니다.

실전 가이드 08.10

AI 에이전트에게 내 맥을 맡기기 전: RunOnMine이 보여준 권한 설계

최근 공개된 RunOnMine 사례를 바탕으로, AI 코딩 에이전트에 파일·터미널 권한을 줄 때 필요한 최소 경계와 승인 흐름을 정리합니다.

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.