실전 가이드 08.10

코딩 몰라도 AI로 MVP 만들기: 아이디어에서 배포까지 7단계

AI 코딩 에이전트를 처음 쓰는 사람이 아이디어를 검증 가능한 웹 MVP로 바꾸는 7단계와, 멈추지 않기 위한 검증 기준을 정리합니다.

인사이트 08.09

에이전트를 더 늘리기 전에, 에이전트의 작업장을 먼저 설계하세요

Herdr의 YC 합류 사례가 보여주는 것은 에이전트 수가 아니라, 오래 달리는 작업을 사람이 놓치지 않는 런타임의 가치입니다.

실전 가이드 08.09

AI 코딩 비용은 왜 모델 가격표만으로 관리되지 않을까요?

AI 코딩 비용을 줄이는 가장 현실적인 방법은 싼 모델을 고르는 일이 아니라, 다시 시키는 횟수와 검증 없는 반복을 줄이는 일입니다.

실전 가이드 08.09

AI 에이전트용 브라우저는 왜 사람용 화면을 포기할까요?

Cloudflare의 Kitesurf 사례로 살펴보는 에이전트 브라우저의 기준: 예쁜 화면보다 격리, 테스트, 그리고 읽을 수 있는 결과가 먼저입니다.

실전 가이드 08.08

AI에게 더 많은 대화를 보여주면 왜 코딩 답변이 흐려질까요?

최근 공개된 Alyph의 컨텍스트 정리 방식을 계기로, 바이브코딩에서 대화를 줄이지 않고도 맥락을 선명하게 만드는 실전 방법을 정리합니다.

실전 가이드 08.08

AI 코딩 에이전트는 몇 명까지 동시에 돌려도 될까요?

최근 공개된 Zaivern Code 사례를 바탕으로, 여러 AI 코딩 에이전트를 늘리기 전에 먼저 설계해야 할 역할·승인·검증 규칙을 정리합니다.

실전 가이드 08.08

AI 코딩이 길어질수록 중요한 것: 세션을 잃지 않는 작업 설계

최근 공개된 Podiom을 계기로, AI 코딩에서 대화·결정·다음 할 일을 잃지 않기 위한 최소 작업 설계를 정리합니다.

인사이트 08.07

AI 코딩 시대의 진짜 부채는 코드가 아니라 ‘잃어버린 맥락’일 수 있습니다

최근 AI 코딩 전환에 대한 에세이와 에이전트 가드레일 사례를 바탕으로, 비개발자와 팀이 판단을 잃지 않는 작업 방식을 정리합니다.

실전 가이드 08.07

AI가 안드로이드 버그를 고칠 때, ‘수정 제안’보다 먼저 필요한 것은 관찰입니다

최근 공개된 Debroid 사례를 통해, AI 코딩 에이전트가 런타임 정보를 다룰 때 어떤 검증 순서가 필요한지 살펴봅니다.

실전 가이드 08.07

AI 코딩 비용이 보이지 않을 때, 먼저 필요한 것은 ‘더 좋은 프롬프트’가 아닙니다

최근 갱신된 AgentsView 사례를 바탕으로, 여러 AI 코딩 도구를 쓰기 시작한 뒤 비용과 세션 기록을 어떻게 읽어야 하는지 정리합니다.

실전 가이드 08.06

AI로 웹사이트 만들기 전에: ‘앱 복제’가 자주 실패하는 세 가지 이유

최근 공유된 바이브코딩 앱 복제 경험은 화면을 닮게 만드는 것과 서비스가 작동하게 만드는 일이 다르다는 점을 보여 줍니다. AI로 웹사이트를 만들 때 먼저 정리할 기준을 소개합니다.

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.