2026년 10월 7일 기준 AI가 답변을 만드는 동안에도 작은 판단은 계속 필요하죠.\ 이 요청을 어느 담당자에게 보낼지, 어떤 도구를 호출할지, 주어진 근거가 주장을 지지하는지 같은 질문들입니다.\ 이런 판단까지 매번 긴 문장을 만들고, 다시 파싱해야 할까요?\ Jev와 공개 판단 모델을 살펴보고, 개인 Mac에서 Julia-1, Kev-0.8B, mD
오늘 OpenAI, Dots를 사용하기 시작한 뒤 약 5시간 동안의 기록입니다. 정밀하게 시간을 재거나 다른 제품과 동일한 조건으로 비교한 리뷰는 아닙니다. 실제로 해야 했던 일을 맡기고, 결과를 확인하고, 방향을 바꿔본 첫날의 사용기입니다. OpenAI의 Dots는 대화를 나누며 사용자의 일과 관심사를 바탕으로 필요한 도움을 먼저 제안하고, 작업도 함께
새 모델이 좋은 평가를 받는다고 기존 구성을 곧바로 바꾸기는 쉽지 않죠. 당시 기준선인 Gemma 4 계열 모델도 필요한 작업을 안정적으로 처리하고 있었습니다. 결국 궁금한 건 하나였죠. 새로 공개된 Qwen3.8이 같은 자원 예산과 자체 작업에서도 더 잘 맞을까? 외부 점수만으로는 답하기 어려운 질문이죠. 기존 Gemma 4 구성은 그대로 보존하고, Qw
AI Agent가 개발 현장에 들어오면서 개발자는 이전보다 훨씬 큰 무기고를 손에 넣었습니다. 로그인 기능, API 서버, 테스트 코드, 인프라 설정, 데이터 마이그레이션, 배포 스크립트, 문서화, AI 기능의 프로토타입까지.\ 예전 같으면 며칠 동안 조사하고 구현해야 했던 일들이 이제는 몇 번의 지시만으로 눈앞에 나타납니다. TPM으로 일하면서 AI Ag
요즘 RAG라는 말을 들으면 조금 낡은 주제처럼 느껴질 때가 있다. LLM의 context window는 길어졌고, agent나 MCP 같은 이야기가 더 자주 보인다. “문서를 검색해서 LLM에게 넣는다”는 설명만으로는 이제 별로 새롭지 않다. RAG는 최신 기술이라기보다, LLM을 제품이나 업무 흐름에 붙이려는 사람이 기본으로 알아야 하는 지식에 가까워졌
RTX 3090 4장 환경에서 Local LLM을 운영하며 배운 Quantization의 의미 처음 Local LLM을 띄울 때는 모델 크기보다 “이 모델이 잘 대답하는가”가 먼저 보인다. 8B급 모델은 비교적 다루기 쉽다. Ollama로 실행해도 되고, vLLM으로 OpenAI-compatible API 서버를 띄워도 된다. GPU 한 장만 있어도 “생각
2026년 상반기는 제 커리어에서 꽤 낯선 시간이었습니다. 2025년 12월 15일 HyperCloud에 합류한 뒤 약 6개월이 지났고, 그 사이 제 역할은 생각보다 훨씬 넓어졌습니다. 처음에는 서비스개발팀 팀장 겸 Tech PM이라는 역할로 합류했지만, 실제로는 제품 기획과 개발, WebXR/AR 콘텐츠 구현, 내부 운영 도구, 서버 운영, AI 활용 방
Google I/O 2026을 보면서 가장 오래 남은 질문은 이것이었습니다. 앞으로 우리는 직접 코드를 작성해 앱을 만들어낼까요, 아니면 Agent에게 “이런 앱을 만들어줘”라고 요청하고 결과를 검토하는 방식으로 일하게 될까요? 그리고 더 중요한 질문은 아마 이것일 겁니다. Agent에게 뚝딱 요청하는 시대가 온다면, 우리는 그 요청을 어떻게 잘 정의하고,
최근 카카오톡 프로모션으로 OpenAI Pro 계정을 비교적 부담 없이 써볼 수 있게 되면서, Codex를 조금 더 진지하게 활용해보고 싶었습니다. 다만 늘 비슷한 갈증이 있었습니다. 도구 자체는 빠르게 퍼지고 있는데, 실제로 잘 쓰는 사람들의 사례나 작업 흐름을 깊게 볼 기회는 생각보다 많지 않았고, 문서를 읽고 혼자 실험하는 것만으로는 감이 잘 안 오는
이번 글의 핵심은 Web과 Flutter를 썼다는 사실 자체가 아닙니다. 진짜 핵심은 AI Agent를 실전 파트너로 두고, 제가 비교적 익숙했던 Web과 Flutter를 지렛대로 삼아 다양한 OS와 플랫폼에 실제 서비스를 끝까지 배포해 본 경험에 있습니다. 저는 오랫동안 비슷한 갈증을 갖고 있었습니다. 개발자라면 플랫폼 제약에 오래 붙잡히기보다, 결국은
Native vs RN vs Flutter를 코드로 비교해보며 정리한 선택 기준 Q. 이 글은 어떤 상황에서 읽으면 좋을까요 커머스 웹을 모바일 앱에 붙여야 하는데 무엇부터 시작해야 할지 막막할 때 읽기 좋습니다. 특히 아래 상황에서 도움이 됩니다. 결제 플로우를 포함한 WebView 포팅을 처음 맡은 경우 팀에서 Native, RN, Flutter 중 무
오늘 구름의 Commit 행사에서 시니어 개발자는 어떻게 문제를 바라보는가 세션을 들었습니다. 행사 자체도 좋았지만, 세션 이후 네트워킹에서 나눈 대화가 생각보다 오래 남았습니다. 이번 글은 발표 내용을 단순 요약하기보다, 제가 실제로 어떤 질문을 붙잡게 되었는지 정리한 회고입니다. Q. 이 세션이 왜 인상 깊었나요 최근 AI 도구를 실무에 적극적으로 쓰면
Q. 합류 초기에 팀은 어떤 상태였나요? 사실 팀에 기술은 문제가 아니었습니다.\ 팀장 공백이 꽤 길게 있었고 그 여파로 팀의 목표가 모호한 상태였습니다.\ 중간 관리자 없이 진행된 업무는 피로감을 키웠고,\ 팀은 실행을 주도하기보다 외부의 요청에만 반응하는 수동적인 상태가 되었습니다.\ 이 상태가 길어질수록 시도는 줄어들고, 팀은 움직이는 것보다 버티는
Q. 왜 갑자기 Manager 트랙으로 뛰어들었나요? 저는 Flutter 중심으로 커리어를 쌓아왔고, 실무는 Flutter만 잘하면 된다는 전제로 굴러가지 않았습니다. 특히 웹 서비스 중심 조직에서는 모바일 우선순위가 밀리기 쉬웠고, 그 결과 앱 개발은 서버, API, 운영, 릴리즈 같은 의존성에서 자주 멈췄습니다. 가장 크게 체감한 건 API 지원 지연이
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