《폐기 예정 인간의 전투 파트너 1권: 폐기일》 1화. 오늘, 내가 지워진다 기억을 지우기 전에 본인 확인부터 했다. “성함을 말씀해 주세요.” “강태오.” “생년월일은요?” “2047년 8월 19일.” “오늘 받으실 시술의 명칭을 알고 계십니까?” 나는 투명 칸막이 너머의 여자를 바라봤다. 검은 방호 장갑이 손목까지 올라와 있었고, 눈 밑에는 잠을 며칠
구글 Playground 출시 — 코딩 없이 AI로 게임 만드는 방법, 처음부터 완성까지 계정 설정부터 프롬프트 작성, 게임 수정, 테스트, 공유, 소스 코드 다운로드까지 2026년 10월 13일 기준 게임 하나를 만들려면 무엇부터 시작해야 할까? Unity나 Unreal Engine을 설치하고, 프로그래밍 언어를 배우고, 캐릭터와 배경 이미지를 준비해야
내 앱도 AI가 복제할 수 있다고? — GitHub에서 화제가 된 REA의 실체 Adobe 7종을 Rust로 다시 만든 개발자부터 iOS·Android 앱의 리버스 엔지니어링 위험, 개발자가 지금 바로 적용할 수 있는 방어 전략까지 2026년 10월 13일 기준 소스 코드도 없는데 다른 사람이 만든 앱을 다시 만들 수 있을까? 예전에는 이런 작업을 하려면
Google이 Metal까지 묶는 AI 런타임을 만들었다 — ML Drift가 바꾸는 온디바이스 AI 개발 OpenGL ES·OpenCL·Metal·WebGPU를 하나로 연결한다. Google이 10월 8일 공개한 GPU 추론 엔진의 구조와 iOS 개발에 미칠 변화 iPhone에서 실시간 카메라 필터를 개발한다고 생각해보자. 카메라에서 들어온 프레임을 분석
Codex가 더 빨리 답하는 대신, 더 빨리 방향을 바꾸기 시작했다 10월 8일 Faster Steering 업데이트 — AI가 코드를 작성하는 중간에도 개발자가 개입할 수 있어야 하는 이유 AI Coding Agent에게 기능 개발을 맡겼다고 생각해보자. Codex는 프로젝트를 탐색하고 관련 파일을 확인한다. 화면 구조를 분석한 뒤 코드를 수정하기 시작한
검색 AI가 서버에서 기기로 내려왔다 — EmbeddingGemma 2가 바꾸는 온디바이스 검색 텍스트·사진·영상·음성을 하나의 벡터 공간에서 찾는 740M 멀티모달 모델 앱에서 사진을 검색한다고 생각해보자. 파일 이름이나 촬영 날짜가 아니라 이렇게 검색하고 싶다. 영상이라면 더 재미있다. 음성 파일도 마찬가지다. 지금까지 이런 검색을 앱 안에서 구현하려면
“개선 못 하면 사용량을 리셋하겠다” — Codex에 무슨 일이 있었나 GPT-6.1 Sol·요금제 논란 그리고 Tibo의 28일 승부수 10월 4일, OpenAI의 ChatGPT와 Codex를 이끄는 Tibo Sottiaux가 꽤 이례적인 약속을 했다. 앞으로 28일 동안 매일 Codex와 Work 사용자 대부분이 체감할 수 있는 개선 사항 하나를 출시한
AWS가 클라우드 아키텍트까지 Agent로 만들었다 Well-Architected Agent — 실제 AWS 환경을 읽고 비용·보안·성능·복원력까지 계속 점검한다 AWS를 오래 운영하다 보면 한 번쯤 Well-Architected Review를 하게 됩니다. 문제는 제대로 하려면 생각보다 일이 많다는 겁니다. AWS에는 이미 Trusted Advisor와
AI Agent도 이제 Workflow를 코드로 짠다 GitHub Copilot Dynamic Workflows — /fleet보다 중요한 변화가 나온 이유 AI Coding Agent를 쓰다 보면 처음에는 모든 걸 Prompt로 해결하게 됩니다. 간단한 작업에서는 이걸로 충분합니다. 그런데 Agent가 여러 개가 되고 작업 시간이 길어지면 문제가 생깁니다
Claude Code를 내 마음대로 뜯어고친다 Hooks보다 더 깊게 들어가는 Mods — Prompt·Tool Call·Permission·UI까지 바꾼다 Claude Code를 사용하다 보면 한 번쯤 이런 생각을 하게 됩니다. 기존에는 CLAUDE.md, Hooks, Skills, MCP 등을 조합해서 이런 요구를 해결했습니다. 그런데 2026년 10월
GPT-6.1 Sol이 일주일 만에 나왔다 — 6.0은 왜 이렇게 빨리 교체됐을까 성능은 Astra에 가까워졌지만, 5.6보다 느리다는 말이 나오는 이유 2026년 9월 22일 OpenAI가 GPT-6 Sol을 공개했습니다. 그리고 불과 7일 뒤인 9월 29일 GPT-6.1 Sol 이 나왔습니다. 보통 모델 세대에서 6.0 → 6.1이 일주일 만에 넘어가는
Claude Sonnet 5.5가 나왔다 — 달라진 성능과 역할 속도·비용·Coding·Effort까지, 모델의 역할이 더 선명해졌다 2026년 9월 28일 Anthropic이 Claude Sonnet 5.5 를 공개했습니다. Opus 5.5가 나온 지 불과 며칠 뒤입니다. 처음 스펙만 보면 이런 생각이 들 수 있습니다. 그런데 이번에는 그렇게 단순하게 나
Gemini 4 Argon이 공식 발표됐다 Google은 이미 80만 줄 코드베이스까지 AI에게 맡기고 있었다 한동안 이름만 돌던 Gemini 4 Argon 이 드디어 공식 발표됐습니다. 그런데 이번 발표에서 재미있는 건 벤치마크 1위 몇 개가 아닙니다. Google은 Argon을 공개하기 전에 이미 내부에서 상당히 공격적으로 사용하고 있었습니다. 데이터센
OpenAI dots가 나왔다 — 이제 AI는 질문을 기다리지 않는다 GPT-6 Astra·Cloud Computer·4,000개 앱으로 24시간 일하는 상시 Agent 2026년 9월 29일 OpenAI가 dots 를 공개했습니다. 처음 보면 또 하나의 ChatGPT 기능처럼 보이지만, 방향은 꽤 다릅니다. 지금까지 AI는 대부분 사용자가 먼저 말을 걸어
클라우드 AI가 계획하고 로컬 AI가 코딩한다 Antigravity SDK가 보여준 Hybrid Agent — Gemma 4·LiteRT·Ollama로 만드는 로컬 개발 Agent AI Coding Agent를 쓰다 보면 조금 아까운 순간이 있습니다. 복잡한 설계를 잡거나 어려운 버그를 찾을 때는 강한 클라우드 모델이 필요합니다. 그런데 이런 작업까지 모두
GPT-6와 Claude 5.5, 이제 토큰보다 캐시가 중요하다 Agent를 오래 돌릴수록 모델 가격보다 Context를 얼마나 다시 쓰느냐가 중요해지는 이유 AI 모델 가격을 비교할 때 보통 가장 먼저 보는 숫자는 이겁니다. 짧은 질문을 한두 번 하는 정도라면 이것만 봐도 충분합니다. 하지만 Codex나 Claude Code처럼 Agent가 한 작업을 오
Claude Opus 5.5, 40% 싸지고 더 빨라졌다 Medium Effort·Token·Cache·Agent 비용까지 달라진 이유 2026년 9월 22일 Anthropic이 Claude Opus 5.5 를 공개했습니다. 새 모델이 나오면 보통 Benchmark 점수부터 확인하게 됩니다. 그런데 이번 Opus 5.5는 성능 숫자보다 다른 변화가 더 눈에
Codex와 Claude 플러그인 생태계 Jira·Confluence·Figma부터 GitHub·Worktree·공유드라이브까지 개발 업무는 어디까지 연결될까 처음 Codex나 Claude Code를 사용할 때는 역할이 단순했습니다. 하지만 2026년의 AI 개발환경은 여기서 상당히 멀리 왔습니다. 이제 Agent가 연결되는 범위는: 까지 넓어졌습니다. 여
Paseo로 여러 AI 코딩 에이전트를 한 팀처럼 쓰는 방법 Claude는 설계하고, Codex는 구현하고, 다른 Agent는 리뷰하게 만들기 Codex를 쓰다가 Claude Code도 같이 쓰고 싶을 때가 있습니다. 단순히 두 터미널을 띄워 놓는 것은 어렵지 않습니다. 문제는 역할을 나누기 시작할 때입니다. 각 Agent에게 Context를 다시 전달하고
클린 아키텍처가 뭐길래: AI 시대의 관리법 AI가 코드를 만드는 시대에는 어떻게 설계하고 관리해야 할까 개발을 시작한 지 얼마 되지 않았을 때 Clean Architecture를 검색하면 이런 그림을 자주 만나게 됩니다. 동그라미가 여러 개 있고, Domain, Repository, UseCase, Presentation 같은 단어가 등장합니다. 그래서