dog paw / development

오늘도 퇴근 후 경제적 자유를 얻기 위한 몸부림이 시작되었다.피곤하지만 샤워를 마치고 바로 클로드 코드와의 씨름이 시작되었다. 그리고 오늘도 세 번째로 git reset --hard를 치는 순간, 그냥 웃음이 나왔다. 새벽 1시. 빌드는 멀쩡히 된다. 에러도 없다. 근데 버튼을 누르면 아무 일도 안 일어난다. 콘솔 열었더니 이거 하나. Could not establish connection. Receiving end does not exist.background script가 또 죽어있었다. 오늘만 세 번째다. Claude가 자신있게 내놓은 코드MV3 기반 크롬 익스텐션이었다. popup에서 버튼 누르면 background에 메시지 보내고, background가 외부 API 찔러서 결과 돌려주는 단순한..

개발자는 사라지지 않는다 — 이 말이 점점 변명처럼 들리는 이유가 있다.반대편의 문장이 더 자극적이기 때문이다.“AI가 코드를 다 짜준다.”“주니어는 끝났다.”“몇 년 안에 개발자는 없어질 직업이다.”이건 단순한 공포 마케팅이 아니다. 실제로 맞는 부분이 있다. CRUD, 보일러플레이트, 반복적인 API 연동 — 이런 건 이미 상당 부분 AI가 가져갔다. 직접 써본 사람은 안다. 예전 같으면 30분 걸리던 작업이 3분 만에 끝난다.그래서 사람들은 자연스럽게 다음 단계로 넘어간다.코드도 짜고 → 구조도 잡고 → 설계도 하고 →그럼 결국 개발자 필요 없지 않나?여기서 한 단계가 빠진다.그 빠진 한 단계 때문에 결론이 틀어진다.AI가 도메인을 이해한다는 말, 어디까지 맞는가주식 거래 앱을 만들어달라고 하면, ..

AI가 알아서 다 만들어준다는 말은 듣기 좋다. 너무 좋다.도메인도 이해하고, 코드도 짜고, 테스트도 하고, 나중엔 책임까지 대신 져줄 것처럼 말한다. SNS만 열어도 비슷한 문장이 끝없이 나온다. “혼자서 앱 만들기”, “AI 에이전트가 개발자를 대체한다”, “바이브 코딩으로 MVP를 3일 만에 완성했다.” 썸네일은 더 세다. 지금 안 타면 뒤처질 것처럼 보이게 만든다. 그런데 직접 오래 돌려본 사람은 안다.이 얘기가 왜 이상하게 들리는지. 자리를 비우고 돌아오면 멈춰 있다. 승인을 기다리다가.조금 길게 태워보면 또 다른 이유로 끊긴다. 컨텍스트가 불어나서 느려지거나, 요청 제한에 걸리거나, 토큰을 너무 많이 써서 더는 밀어붙이지 못한다. “알아서 다 해준다”는 말과 실제 사용 경험 사이에 아주 두꺼운..

며칠 전 Anthropic 쪽에서 소스맵 노출 사고 얘기가 돌았을 때, 사고 내용 자체보다 더 눈에 남은 건 그 직후 커뮤니티에 제일 먼저 올라온 질문이었다. “이거 사람 실수야, AI 실수야?” 누가 배포 설정을 잘못 만진 건지, AI 에이전트가 파일을 건드리다 놓친 건지, 진짜 원인은 바깥에서는 알 수 없다. 그건 내부에서나 확인할 일이다. 근데 내겐 그보다 이 질문이 먼저 튀어나왔다는 사실이 더 흥미로웠다. 이게 지금 풍경이다.사고가 나면 원인을 사람인지 AI인지부터 가르고 싶어지는 시대. 그리고 그 질문 뒤에는 거의 자동으로 다음 질문이 붙는다. “그래서 누가 책임지는데?” 요즘 진로 고민하는 학생들이나 취업 앞둔 컴공과 4학년, 주니어들이 반복해서 꺼내는 불안도 결국 이 자리로 모인다. AI가 ..

AI 때문에 개발자가 사라질 거라는 말을 요즘 정말 자주 듣는다. 재미있는 건 이 말을 개발을 잘 모르는 사람이 아니라, 오히려 AI를 매일 쓰는 개발자들이 더 많이 한다는 점이다. 매일 눈앞에서 AI가 자기 대신 코드를 뽑아내는 걸 보고 있으면 흔들릴 수밖에 없다. 예전에는 “주니어 업무부터 줄어들겠지” 정도였는데, 이제는 시니어도 안전하지 않다는 식으로 얘기가 확장됐다. 얼마 전 지인 한 명이 진지하게 커리어 전환을 고민한다고 했다. 30년 넘게 코딩한 사람인데, 요즘은 자기가 일주일 붙들 일도 AI가 몇 시간 안에 대충 형태를 만들어내는 걸 보면서 묻더라. “내가 지금 쌓고 있는 숙련이 3년 뒤에도 값이 있을까?” 반대로 다른 한 명은 AI를 거의 안 쓰는 팀원들을 보면서 완전히 다른 불안을 말한다..

이 시리즈를 쓰면서 제일 이상했던 숫자가 하나 있었다. Terminal Bench 2.0에서 Claude Opus 4.6이 Claude Code 안에서는 33위였는데, 다른 하네스에 올리면 5위권까지 올라간다는 얘기. 처음 봤을 때는 그냥 흥미로운 관찰 정도로 넘겼다. “벤치마크마다 다를 수도 있지”, “환경 차이겠지” 하고 지나가기 쉬운 숫자였다. 근데 이걸 계속 붙들고 있다 보니, 오히려 이 숫자가 시리즈 전체에서 제일 실전적인 힌트였다는 생각이 들었다. 보통 우리는 이렇게 생각한다.좋은 모델이 있고, 좋은 하네스가 있고, 둘을 합치면 더 좋은 결과가 나온다고. 그런데 실제로는 꼭 그렇지 않다. 가끔은 모델이 문제가 아니라,그 모델이 너무 익숙해진 기본 설정이 문제다. 심지어 더 노골적으로 말하면,당..

여기까지 읽고 나면 자연스럽게 이런 생각이 든다. “알겠어. 개념도 알겠고, Anthropic이 어떻게 굴렸는지도 봤어. 그런데 내 프로젝트에서는 뭘 해야 하는데?” 사실 이 질문이 제일 중요하다.개념은 멋있고, 사례는 인상적이다. 그런데 내 저장소에 붙는 순간부터는 얘기가 완전히 달라진다. 거기에는 오래된 코드가 있고, 반쯤 깨진 테스트가 있고, 이름만 남은 문서가 있고, 사람도 자주 안 지키는 규칙이 있다. 그런 현실 위에 AI 코딩 에이전트를 올리면 어떤 일이 생기냐면… 모델이 멍청해서가 아니라 환경이 엉망이라서 계속 삐끗한다. 나는 하네스 엔지니어링을 거창한 멀티 에이전트 설계로 보기보다, “에이전트가 계속 같은 데서 미끄러질 때 바닥에 미끄럼방지 테이프를 붙이는 일”에 더 가깝다고 본다. 이 비..

지난 글에서는 하네스 엔지니어링이라는 말을 조금 추상적으로 다뤘다. 모델 바깥에 제약을 두고, 도구 실행을 통제하고, 상태를 넘겨주는 구조가 중요하다는 이야기였다. 그런데 그런 설명만으로는 좀 안 와닿는다. 나도 그랬다. “그래서 실제로는 뭘 어떻게 묶었다는 건데?”라는 질문이 계속 남았다. Anthropic이 공개한 에이전트 설계와 OpenAI Codex 팀의 실험 기록을 같이 보면 그 질문에 답이 생긴다. 둘이 접근 방식은 조금 다르지만, 읽다 보면 결국 같은 결론으로 수렴한다. 좋은 결과를 내는 건 모델의 ‘지능’ 자체가 아니라, 모델이 실수하지 않도록 둘러싸는 바깥 구조라는 점이다. 이걸 이해하는 가장 쉬운 출발점은 거창한 다이어그램이 아니라 그냥 하나의 루프다. 에이전트는 결국 while(tru..

프롬프트 엔지니어링 얘기는 이제 좀 오래된 느낌이 난다. 한때는 그게 전부인 것처럼 말하던 시기가 있었다. 질문을 어떻게 쓰느냐, 역할을 어떻게 부여하느냐, 예시를 몇 개 넣느냐. 그 조합 하나로 결과가 꽤 달라졌으니까 그럴 만도 했다. 실제로 2023년, 2024년에는 그게 맞았다. 같은 모델을 써도 프롬프트를 잘 짠 사람이 더 나은 결과를 뽑았다.그런데 2025년쯤부터 이상한 일이 생겼다. 프롬프트를 아무리 잘 써도 안 풀리는 문제가 눈에 들어오기 시작한 거다. 모델은 분명 좋아졌고, CLI 기반 도구나 에이전트형 인터페이스도 계속 나왔는데, 막상 실제 작업을 시켜보면 엉뚱한 데서 무너졌다. 구현은 시작하는데 끝을 못 보고, 파일은 만지는데 상태를 잃고, 스스로 테스트까지 하라고 하면 이상할 정도로 ..

유튜브에서 그런 영상 많이 본다. 코딩을 한 줄도 안 치는 것처럼 보이는 사람이 AI한테 몇 문장 던지니까 로그인 화면이 나오고, 버튼 누르면 모달이 뜨고, 심지어 결제 페이지 비슷한 것도 금방 붙는다. 영상 길이는 짧다. 8분, 12분, 길어야 20분. 보고 있으면 묘하게 기분이 달아오른다. 예전엔 이 정도 화면 하나 잡으려 해도 개발 환경 세팅부터 막혔는데, 이제는 말로 시키면 되는 것처럼 보이니까. 그 장면 자체는 거짓말이 아니다. 된다. 진짜 된다. 나도 해봤다. npx create-next-app으로 프로젝트 띄우고, AI한테 “랜딩 페이지 하나 만들어줘. 헤더 있고, 카드 3개 있고, CTA 버튼은 위에 배치해줘”라고 던지면 몇 분 안에 뭔가 그럴듯한 게 나온다. 예전보다 빨라진 것도 맞다. ..

"AI가 너무 똑똑해지면 인간을 제거할 거다."이 프레임이 틀렸다. AI는 똑똑해서 위험한 게 아니다. 시킨 걸 너무 잘해서 위험한 거다.Claude Code나 Codex한테 "빌드 사이즈 최대한 줄여줘" 같은 한 줄 던져본 사람은 대충 안다. 내가 원한 건 "적당히 줄여줘"였는데, 저쪽은 진심이라 멀쩡히 돌던 의존성 구조를 반토막 내는 PR을 들고 온다. 이 미묘한 간극이 Paperclip 문제의 축소판이다.Paperclip AI, 한 번 더 보자개념은 단순하다. "종이클립을 최대한 많이 만들어라"는 단일 목표를 가진 AI가 있다고 치자. 지능은 충분히 높고, 윤리 모듈은 없고, 목표 수정은 불가능하다.처음엔 상식적으로 돌아간다. 철을 확보하고, 공장을 늘리고, 효율을 높인다. 문제는 그 다음이다. 인..

나는 AI 격변기를 1년 반 동안 직접 살았다2024년 11월 말, 처음 AI 대화창을 열었다. 특별한 기대는 없었다. 그냥 써보자는 거였다.그 1년 반 사이에 내가 AI를 다루는 방식은 세 번 완전히 바뀌었다.1단계 — 복붙 시대 (2024년 11월 ~ 2025년 초)처음엔 다들 그렇게 한다. "이 코드 짜줘" → 대화창에 코드 나옴 → 복사 → 에디터에 붙여넣기 → 안 됨 → 다시 질문. 이 사이클을 무한 반복했다.그나마 효율을 높이려면 "프롬프트를 잘 써야 한다"는 말을 들었다. 맞는 말이었다. 모호하게 물으면 모호한 답이 나왔고, 맥락을 잘 줄수록 쓸 만한 코드가 나왔다.그래서 프롬프트 엔지니어링을 공부했다. 역할 부여, Few-shot, Chain of Thought, 출력 형식 지정... 꽤 ..

최근 커뮤니티에서 본 패턴"비개발자인데 AI로 앱 만들어서 창업할 거예요" "코딩 몰라도 되는 시대 아닌가요? 프롬프트만 잘 쓰면 되잖아요" "개발자 비용 아끼고 제가 직접 만들 수 있어요"이 말들이 틀린 건 아니다. 실제로 앱이 만들어지고, 배포도 된다.근데 그 근거없는 자신감, 그 이후 얘기를 아무도 안 한다.AI는 자신 있게 틀린다이게 제일 중요한 포인트다.AI는 모르면 "모르겠습니다"라고 안 한다. 그럴듯한 답을 만들어서 확신 있게 준다.의학 정보로 예를 들면 더 명확하다. 의사한테 가면 "이 증상은 X일 수 있으니 검사해봅시다"라고 한다. AI한테 물으면 "이 증상은 X입니다. Y를 복용하세요"라고 한다. 틀렸을 때 누가 더 위험한가.보안도 똑같다. "이 코드 보안 괜찮아?"라고 물으면 "네, ..

솔직하게 말한다. 부럽다. 진짜로 개부럽다. 개발자로 오랜기간 살면서 Flutter 한 줄 짜는 데 환경 세팅만 하루 날린 사람 입장에서, 프롬프트 몇 개로 아이폰 시뮬레이터 캡처 뽑아내는 거 보면 뭔가 묘한 감정이 든다.근데 그 감정이 가라앉고 나면 보이는 게 있다. 트렌드의 이동 경로작년 여름, Claude Code가 개발자 커뮤니티를 흔들었다. 터미널 기반, 코드베이스 전체를 컨텍스트로 잡고, 멀티 파일 수정. 개발자들 사이에서 "이건 진짜 다르다"는 반응이 나왔다.그 직후 OpenAI가 Codex를 들고 나왔다.2025년 11월, Google이 Antigravity를 출시했다. Gemini 3와 동시 발표, VSCode 포크 기반, 에이전트 여러 개를 병렬로 돌리는 Manager View가 핵심이..

귀엽다.틀렸다는 게 아니다. 진짜로 만든 거 맞다. 근데 개발자 눈에는 그게 귀엽다. 왜 그런지 설명한다."제 아이디어로 만든 앱입니다"의 진실커뮤니티 자랑글의 전형적인 패턴:"저 코딩 하나도 모르는데 Claude한테 말로 설명했더니 앱이 나왔어요. 제가 깊이 고민해서 기획했고, AI가 구현해줬어요. 제 서비스입니다."여기서 "제가 깊이 고민해서 기획"한 부분. 그게 얼마나 독창적인지가 핵심이다.로그인 기능, 게시판, 댓글, 좋아요, 알림. 이거 Claude한테 "SNS 만들어줘"라고 하면 나온다. "쇼핑몰 만들어줘"도 나온다. "예약 시스템 만들어줘"도 나온다.AI가 구현한 거라는 말은, 같은 말 하면 누구든 똑같이 나온다는 뜻이다.아이디어가 아무리 좋아도, 구현이 AI라면 그 아이디어를 본 사람이 하..

바이브 코딩 강의 광고를 보다가 문득 이런 생각이 들었다."이게 진짜면 나는 왜 아직 출근하고 있지?"개발 경력 28년이다. TypeScript, Rust, Electron 실무로 쓴다. AI 툴도 매일 쓴다. Claude로 코드 짜고, 리뷰하고, 자동화한다. 그러니까 이 업계 사람이 하는 말이다."딸깍 수익화"가 사실이라면 벌어질 일논리적으로 생각해보자.AI로 앱 만들어 월 300~500이 진짜 가능하다면:개발자 전원이 퇴사하고 1인 앱 사장이 된다스타트업 CTO들이 팀 해산하고 혼자 만든다카카오, 네이버 개발자들이 지금 뭘 하고 있는 건가현실은 그렇지 않다. 왜?앱을 만드는 것과 앱으로 돈 버는 건 완전히 다른 문제이기 때문이다.개발자가 실제로 AI로 하는 것솔직하게 말한다.AI가 생산성을 올려준 건..

건물경매로 월세 수익, 쿠팡 소싱으로 부업 월 500, 청과물 소도매로 퇴직 후 창업. 이제 거기에 하나 추가됐다.바이브 코딩으로 앱 만들어 수익화.패턴이 너무 똑같아서 글을 쓴다.강의 사기의 공통 구조직접 봤거나 주변에서 당한 걸 정리하면 패턴이 있다.1단계 — 성공 스토리 먼저 "저는 코딩 몰라도 앱 하나로 월 200 법니다" "경매 낙찰 3번 만에 건물주 됐습니다" 숫자가 구체적일수록 신뢰감이 올라간다. 이게 함정이다.2단계 — 진입 장벽이 없다는 메시지 "누구나 할 수 있어요", "저도 처음엔 아무것도 몰랐어요" 어려운 부분은 언급하지 않거나, 강의 들으면 다 해결된다고 한다.3단계 — 시간이 없다는 압박 "이 정보 곧 사라져요", "지금 신청자만 특별가" 판단력을 흐리게 만드는 장치다.4단계 —..

조회수 100만짜리 영상에서 코딩 1도 모르는 사람이 앱을 뚝딱 만들었다. 그거 보고 따라 했더니 에러만 30개. 영상이 거짓말을 한 건 아닌데, 편집으로 잘라낸 부분이 있다. 그게 뭔지 얘기한다.바이브 코딩이 뭔지부터"바이브 코딩(Vibe Coding)"은 2025년 초 OpenAI 공동창업자 안드레이 카르파시가 쓴 단어다. 코드를 직접 짜는 게 아니라, AI에게 원하는 것을 말로 설명하고 나온 결과를 받아서 쓰는 방식."로그인 화면 만들어줘", "버튼 누르면 팝업 뜨게 해줘" — 이런 식으로.개념 자체는 맞다. 실제로 된다. 근데 유튜브에서 보여주는 10분짜리 시연과 실제로 뭔가 쓸 만한 걸 만드는 사이에 꽤 큰 간격이 있다.실제로 잘 되는 것들솔직하게 말하면, 이건 진짜 잘 된다:단순한 화면 하나 ..