반응형 AI20 바이브 코딩으로 MVP까지는 됐는데, 그다음에서 막혔다면 아키텍처 판단과 도메인 지식이 없으면 AI도 막다른 길을 더 빨리 만든다문제 제기: MVP는 됐는데 그다음부터 AI가 이상한 방향으로 간다바이브 코딩을 할 때 반복되는 패턴이 있다.처음에는 빠르게 진행된다.Cursor나 Claude Code로 며칠 만에 작동하는 뭔가가 만들어진다."AI가 대단하다"는 느낌이 든다.그런데 MVP를 넘어 기능을 추가하거나 버그를 고치려 할 때부터 상황이 달라진다.AI가 내놓는 해결책이 다른 곳을 망가뜨린다.수정하면 또 다른 곳이 깨진다.코드베이스가 점점 얽혀가고,AI도 일관된 방향을 못 잡는다.이것은 AI의 실패가 아니다.처음부터 예측 가능한 결과였다.공감: AI가 막다른 길을 더 빠르게 만든다이에 대해 웹 개발자이자 개발 교육자인 Josh Comeau는 다음과 같이 핵심을.. 2026. 8. 6. 직원 2명이 매출 2.7조를 만든 비밀, 12개 AI 도구의 조합법 2만 달러로 시작한 메드비가 실제로 쓴 AI 도구 스택 완전 분석핵심 요약메드비 창업자 매튜 갤러거는 2024년 9월 2만 달러로 시작해 2025년 매출 4억100만 달러를 기록했고 2026년 18억 달러를 예상한다. (출처: 뉴욕타임스, 2026.04.02)챗GPT·클로드·그록으로 코드를 작성하고, 미드저니·런웨이로 광고를 제작하고, 일레븐랩스로 자신의 목소리를 복제해 고객 서비스에 활용했다.순이익률 16.2%를 기록했는데, 수천 명을 고용한 경쟁사 힘스(Hims)의 5%대와 비교하면 AI를 통한 고정비 절감 효과가 뚜렷하게 드러난다.다만 이 회사는 엄밀한 '1인 기업'은 아니며, 동생을 정식 직원으로 두고 계약직 인력도 함께 운영하고 있다.목차문제 제기 — AI로 회사를 만든다는 말, 구체적으로 어떻.. 2026. 7. 16. 실리콘밸리 임원이 극찬한 GLM-5.2의 실체 - 판도를 바꿀 게임 체인저 실리콘밸리 임원이 "판도를 바꿀 게임 체인저"라고 했다, 이유가 있었다Vercel CEO와 빅테크 출신 VP가 동시에 극찬한 GLM-5.2의 실체핵심 요약Vercel CEO 기예르모 라우흐는 X에서 "GLM-5.2의 코딩 성능에 거의 충격을 받았다"며 "판도를 바꿀 게임 체인저"라고 평가했다. (출처: X, 2026.06)메타·구글 딥마인드·마이크로소프트 부사장 출신 맷 벨로소는 "일상적으로 사용할 수 있는 수준에 도달한 첫 번째 오픈 모델"이라고 밝혔다.GLM-5.2는 Artificial Analysis 지능 지수 51점으로 세계 4위, 오픈웨이트 모델 중 1위를 기록했다.두 평가 모두 출시 직후 벤치마크 미공개 상태에서 나온 실사용 기반 반응이라는 공통점이 있다.목차문제 제기 — 오픈소스 모델에 쏟아.. 2026. 7. 6. AI에게 정답을 물으면 안 된다 — 프롬프트 엔지니어링을 넘어 '프로세스 엔지니어링'이 중요해지는 이유 핵심 요약노스웨스턴대 브라이언 우지 교수의 연구에서 AI와 인간의 창의성 테스트 점수는 유사했지만, AI는 과제에 접근하는 더 나은 방법을 제시했다. (출처: 월스트리트저널, 2026)AI의 더 나은 방법은 10개의 개별 단어를 바로 생각하는 대신, 매우 다른 10개의 범주를 먼저 정하고 그 안에 단어를 채우는 방식이었다.우지 교수는 "AI를 창의적 파트너로 활용하려면 정답을 묻지 말고 정답에 도달하는 방법을 생각해 내도록 요청해야 한다"고 말했다.메드비 창업자 매튜 갤러거의 성공 사례도 AI에게 답을 구하기보다 AI를 적재적소에 배치하고 조율하는 능력에서 나왔다는 분석이 이를 뒷받침한다.목차문제 제기 — AI에게 정답만 묻는 사용법의 한계우지 교수의 창의성 실험 설계점수는 같았지만 방법은 달랐다"범주를.. 2026. 7. 4. AI 에이전트에게도 예외 없다 — 명세서 기반 개발이 무너지는 경우(Garbage In, Garbage Out) Symphony SPEC.md로 드러난 슬롭(Slop) 명세의 실체와 신뢰할 수 없는 코드 생성의 원인쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다문제 제기: AI 에이전트는 불명확한 명세를 "알아서" 채워주지 않는다에이전틱 코딩 도구를 쓰는 개발자들은 은연중에 다음과 같이 기대한다."명세에 빠진 부분이 있어도 AI가 알아서 채워줄 것이다." 이 기대는 틀렸다.Gabriel Gonzalez는 haskellforall.com에서 내린 결론이다."코딩 에이전트는 마음을 읽는 존재가 아니며,설령 그렇다 하더라도 사고 자체가 혼란스러우면 할 수 있는 것이 없다." "Garbage in, garbage out" 원칙은 AI 에이전트에도 그대로 적용된다.불명확한 명세를 입력하면 신뢰할 수 없는 코드가 나온다. AI가 빠진 부분.. 2026. 6. 19. 같은 AI를 써도 결과가 160배 다른 이유 — AI는 덧셈이 아니라 곱셈이다 Motion 개발자 Matt Perry가 1분기에 160개의 프로그램을 완성한 것은 AI 덕분이 아니다문제 제기: AI를 쓰면 누구나 Matt Perry처럼 될 수 있는가2026년 초부터 반복되는 주장이 있다."AI가 개발자를 대체한다.""코딩을 배울 필요가 없다.""AI에게 시키면 된다." 이 주장을 뒷받침하는 사례로 자주 인용되는 것 중 하나가바로 Motion 개발자 Matt Perry 같은 사람의 이야기다.그는 2026년 1분기에 목표였던 깃허브 이슈 60개를 넘어 160개를 닫았다. 이런 식의 이야기를 들으면 자연스럽게 이런 결론이 나온다."AI가 대단하다." 그러나 Josh Comeau는 완전히 반대 방향의 결론을 내린다.핵심은 AI가 아니라 Matt Perry에 있다는 것이다.공감: AI가 .. 2026. 6. 13. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
