브런치2026.07.13
일 못하지 않기 8 - 이름과 그림으로 추상화하기
좋은 이름과 시각화는 복잡한 개념을 다루기 쉽게 만드는 강력한 추상화 도구다. 이름 짓기는 단순 표기가 아닌 조직의 사고방식을 결정하는 중요한 작업이며, 시각화는 글로 표현 불가능한 관계와 구조를 명확히 드러낸다. 이름 짓기는 추상화 과정 - "연휴 적체"처럼 개념에 이름을 붙이면 회의 안건, 측정 대상, 개선 목표로 다룰 수 있게 됨 좋은 이름의 3가지…
개발비즈니스
읽은 것들
최근에 읽었거나 읽으려고 하는 것들의 기록.
개발 294건
- CIO2026.07.11
칼럼 | 개발 속도 최대 45% 향상…AI 시대를 이끄는 '프로덕트 엔지니어' 모델
AI 시대 소프트웨어 조직의 경쟁력은 전문화된 역할 분담보다 제품 이해도 높은 엔지니어 중심 운영으로 전환되고 있으며, 이를 통해 개발 속도를 최대 45% 향상시킬 수 있다. 프로덕트 엔지니어 모델: 기술력과 제품 이해를 겸비한 엔지니어가 제품 수준의 의사결정을 자율적으로 수행하는 운영 방식 개발 속도 개선: 순수 모델 도입으로 1525% 개선, AI 도구…
개발커리어 - Seapy.com2026.07.10
Cloudflare Tunnel 다운로드 속도 100배 높이기 (QUIC → HTTP/2)
Cloudflare Tunnel의 QUIC 프로토콜 사용으로 인한 극심한 속도 저하 문제를 HTTP/2로 변경해 약 100배 향상시킨 해결 방법 문제 상황: 12GB 파일 다운로드가 400KB/s 이하의 속도로 진행되어 완료 불가능 원인 파악: cloudflared의 기본 프로토콜인 QUIC(UDP 7844)이 ISP 구간에서 트래픽 제한을 받음 로컬 서버…
개발인프라 - flex.team2026.07.09
되도록 최신 버전을 사용하는게 왜 이렇게 어려울까?
최신 버전을 자동으로 관리하는 버전 관리 시스템의 구현 원리와, 그것을 가능하게 하는 조직 구조의 어려움을 깊이 있게 분석한 글 핵심 해법: Group name 기반 version family 플러그인으로 같은 family의 모든 아티팩트가 최신 검증 버전으로 자동 수렴 근본 문제: 규칙 자체보다 규칙이 설 수 있는 조직적 토대를 만드는 것이 진짜 어려움…
개발인프라 - Product Makers Note2026.07.09
[21호] UX라이팅봇 후속편 - 잘 쓴 문서가 AI한테 스킵당하는 이유
AI가 잘 작성된 UX라이팅 문서를 제대로 활용하지 못하는 이유와 해결 방법을 분석한 글 AI는 문서를 '읽는' 것이 아니라 '참조하는' 것: 신입사원처럼 내면화하지 않고 매번 첫 출근하는 수험생처럼 답을 찾음 AI 독자의 특성: 행간을 맥락으로 채우지 못하고, 문서 중간부는 주의력이 약하며, 모호한 지시는 오류를 초래함 실패의 원인: 사람이 읽기 좋은 문…
AI/ML개발 - 조쉬의 뉴스레터2026.07.08
개발이 공짜가 된 시대, 이젠 '취향'에 값을 매깁니다
AI 시대에 소프트웨어 개발의 비용 구조가 역전되면서, 이제 중요한 것은 '무엇을 만들 것인가'를 판단하는 취향(taste)이 되었다. 구현의 민주화: 누구나 쉽게 코드를 작성할 수 있게 되면서 구현 자체는 더 이상 비싼 자산이 아님 취향의 가치화: 수많은 가능성 중에서 올바른 것을 선택하고 큐레이션하는 능력이 새로운 핵심 경쟁력 프로세스의 재편성: 순서가…
비즈니스개발 - 우아한형제들 기술블로그 |2026.07.07
AI가 내 프롬프트를 흘려듣는 이유: 원리부터 다시 본 컨텍스트 엔지니어링 | 우아한형제들 기술블로그
LLM이 프롬프트를 제대로 따르지 않는 것은 프롬프트 문제가 아니라, 모델이 텍스트를 읽는 방식을 모르고 있었기 때문이다. 컨텍스트 윈도우와 어텐션 메커니즘을 이해하고 컨텍스트 엔지니어링으로 접근하면 일관된 결과를 얻을 수 있다. LLM은 순서대로 읽지 않고 관련도 기반으로 처리 어텐션이 모든 단어 간 관련도를 동시에 계산하므로, 위치 정보도 함께 반영됨…
AI/ML개발 - Zalando Engineering Blog2026.07.06
Zalando Engineering Blog - Client-Side Load Balancing at a Million Requests Per Second
Zalando의 Product Read API(PRAPI)에서 백만 요청/초 처리를 위해 공유 인그레스 로드밸런서(Skipper)를 클라이언트 측 로드밸런싱(CSLB)으로 대체하여 레이턴시를 크게 개선하고 인프라 비용을 절감한 사례 핵심 문제: 배치 요청이 최대 100개의 다운스트림 호출로 팬아웃될 때 공유 로드밸런서를 거쳐 처리량이 증가하면서 불안정성 발…
인프라개발 - 서소영의 서재2026.07.04
A Field Guide to Fable: Finding Your Unknowns
Claude Fable 5로 작업하면서 깨달은 핵심: 작업 품질의 병목은 모델이 아니라 '미지의 영역(unknown)을 얼마나 명확히 하는가'이다. 지도는 영토가 아니다: 프롬프트와 컨텍스트(지도)와 실제 작업(영토) 사이의 간극을 unknown으로 정의 품질의 병목이 변했다: 모델 성능에서 사용자의 unknown 명확화 능력으로 패러다임 전환 반복적 발견…
AI/ML개발 - medium.com2026.07.03
Playwright E2E 테스트로 자가개선 루프 구축하기
AI 시대 E2E 테스트로 검증 자동화하기: Playwright 기반 자가개선 루프 구축 AI가 코드를 작성하는 속도는 빨라졌지만, 검증이 병목이 되면서 E2E 테스트를 통한 자동 검증 루프의 필요성이 대두되었다. 네이버페이 금융FE 팀이 대출 서비스에 적용한 Playwright 기반 E2E 테스트 자가개선 루프 구축 경험을 공유한다. 코딩 속도 1.5배…
AI/ML개발 - langchain.com2026.07.03
The Art of Loop Engineering
에이전트의 실제 가치는 기본 모델이 아니라 그 주변에 구축하는 루프 구조에 있으며, LangChain은 4단계 루프 스택을 통해 자동화 작업을 점진적으로 개선하는 방식을 제시한다. 에이전트는 루프의 스택으로 설계되어야 하며, 각 레벨은 이전 레벨을 강화하는 방식으로 작동 단순한 도구 호출(루프1)에서 시작하여 품질 검증(루프2) → 자동 트리거(루프3) →…
AI/ML개발 - X (Twitter)2026.07.01
Wiki Memory
AI 에이전트를 위한 메모리 시스템으로서 '위키 메모리(Wiki Memory)'가 새로운 표준으로 떠오르고 있으며, 이는 원본 데이터를 에이전트가 효율적으로 활용할 수 있도록 압축된 지식층으로 변환하는 방식이다. 위키 메모리의 핵심: 원본 데이터(로그, 노트, 코드, 문서 등)를 에이전트가 읽을 수 있는 구조화된 지식베이스로 변환 RAG와의 차이점: RAG…
AI/ML개발 - 토스 기술 블로그, 토스 테크2026.06.29
전문성 밖으로 나아가기
토스의 Technical Writer(TW)가 문서 작성 전문성을 시스템화하여 제품을 만들고, 조직의 지식 관리 체계를 자동화하는 여정 TW의 역할 진화: 문서를 직접 쓰는 업무에서 좋은 문서가 반복해서 나오도록 시스템을 설계하는 업무로 전환 토독(todoc) 출시: TW의 전문성과 기준을 담아 사내 문서 플랫폼 개발 (500+문서, 40,000+페이지,…
개발비즈니스 - X (Twitter)2026.06.29
AI 시대, 엔지니어의 일은 무엇인가 — Shopify 엔지니어링 총괄의 관점
https://www.youtube.com/watch?v=ByOF8qByGHU Shopify의 엔지니어링 총괄인 파한 타와르(Farhan Thawar)가 AI 시대에 엔지니어의 역할이 어떻게 재정의되고 있는지를 자사 사례 중심으로 풀어낸 강연 기록입니다. 그는 코드를 한 글자씩
AI/ML개발 - seangoedecke.com2026.06.29
How I use LLMs as a staff engineer in 2026
2026년 현재 스태프 엔지니어가 LLM 에이전트를 활용하는 방식의 변화: 15개월 전과 비교해 에이전트 기술이 비약적으로 발전하면서 코드 작성부터 버그 수정까지 거의 모든 기술적 작업에 AI를 적극 활용하고 있으며, 여전히 인간의 판단과 감독이 중요함 에이전트 기술의 비약적 진전: 과거 수동 감시가 필요했던 에이전트들이 이제 독립적으로 작동하고 자체 실수…
AI/ML개발 - X (Twitter)2026.06.26
How To Use Loop Engineering To Build A Self-Improving Quant Trading System
루프 엔지니어링으로 자동 개선되는 퀀트 트레이딩 시스템 구축하기 AI 에이전트를 직접 프롬프트하는 방식에서 벗어나 자동으로 실행되는 루프 시스템을 구축하여 대규모 펀드와 동등한 수준의 트레이딩 시스템을 만드는 방법 프롬프팅에서 루프 엔지니어링으로의 전환: 기존에는 개발자가 직접 프롬프트를 입력하고 결과를 확인하는 방식이었으나, 이제 루프 시스템이 자동으로…
AI/ML개발 - Claude2026.06.25
Agent identity: a new access model for autonomous, team-wide AI | Claude by Anthropic
Claude Tag 같은 팀 협업 AI를 위해 Anthropic이 새롭게 도입한 '에이전트 아이덴티티' 접근 방식은 개인 사용자 권한 대신 채널 단위의 독립적 에이전트 계정으로 접근 권한을 관리하는 모델입니다. 기존 '사용자 대행' 모델의 한계: 개별 사용자 권한 기반 접근은 AI 자율성 증대와 다중 사용자 환경에서 작동 불가 AI의 작업 완수 능력이 4개…
AI/ML개발 - Armin Ronacher's Thoughts and Writings2026.06.24
The Coming Loop
2026년 작성된 이 글은 AI 에이전트 루프가 소프트웨어 개발의 미래를 어떻게 변화시킬지에 대한 신중한 분석으로, 자동화의 효율성과 코드 품질 및 인간의 이해라는 가치 사이의 긴장을 다룬다. 루프의 출현: 코딩 에이전트 내부의 루프를 넘어 외부 하니스(harness)가 작업을 반복적으로 관리하는 패턴이 지배적이 되고 있음 현재의 한계: LLM이 생성하는…
AI/ML개발 - 브런치2026.06.23
일 못하지 않기 2 - '왜' 먼저 묻기 (1)
AI 시대에 '어떻게'보다 '왜'를 먼저 묻는 것이 일의 성공을 결정한다. 빠른 실행 도구를 가졌을수록 올바른 방향성이 더 중요해지며, 수단이 목적이 되는 함정을 피해야 한다. '왜' 질문의 중요성: AI가 실행을 빠르게 처리할수록 사람은 목적과 의도를 명확히 하는 '왜'에 집중해야 함 방향 설정이 결과를 결정: 실행 비용이 낮아진 시대에 잘못된 방향으로…
개발비즈니스 - jiniya.net2026.06.23
[ai] 사내 코딩 에이전트의 등장
내가 에이전트 방식으로 작업하기 시작한 게 작년 11월부터인 것 같다. 처음에는 코파일럿을 쓰다 클로드를 거쳐 지금은 코덱스를 사용한다. 올해 2월부터는 진심 거의 내가 하는 모든 작업이란, 레드마인에 있는 일감을 터미널로 붙여 넣는 작업이 전부였다. 그 복붙마저 좀 더 편리하게 하기 위해서 레드마인에 마크다운으로 전체 내용을 다운로드하는 기능을 추가했다…
AI/ML개발
