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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