반응형 LLM2 AI를 어디까지 믿을지 설계하는 일 — 무너지는 네 곳 AI 페어 프로그래밍 바이브코딩은 어디서 무너지는가 AI를 어디까지 믿을지 설계하는 일 — 무너지는 네 곳 핵심 요약 바이브코딩의 진짜 기술은 코딩이 아니라 "AI를 어디까지 믿을지 정밀하게 보정하는 것"이다. 프로토타입까진 공짜지만, "동작한다"를 "믿을 수 있다"로 끌어올리는 건 다른 일이다. AI는 국소적 생성(한 함수·한 화면)은 믿어도 되지만, 검증 · 판단 · 기억 · 일관성에선 믿으면 안 된다 — 이 네 곳이 "믿으면 안 되는 지점의 지도"다(각각 따로 깊게 다뤘다). 네 곳의 뿌리는 하나 — 모델의 출력을 무조건 믿은 것. 대응도 하나 — 믿을 수 있는지를 모델 바깥에서 검증하는 .. 2026. 6. 14. 어제 고친 버그를 오늘 또 만드는 AI — 컨텍스트 엔지니어링 AI 페어 프로그래밍 어제 고친 버그를 오늘 또 만드는 AI 기억이 리셋되는 천재 동료와 일하는 법 (컨텍스트 엔지니어링) 핵심 요약 AI는 매일 아침 기억이 리셋되는 뛰어난 동료와 같다 — 어제 함께 알아낸 걸 오늘은 하나도 기억하지 못한다(구조적 한계). 하필 무는 건 코드만 봐선 모르는 비자명한 함정이라, "다음엔 코드를 다시 읽으면 되지"가 안 통한다 — 그 지식은 코드 안에 없다. 그래서 내가 그 동료의 외장 기억이 되어준다 — 비자명한 함정을 풀 때마다 한 줄 적고, 그 파일을 모든 새 세션에 자동 주입. 이게 컨텍스트 엔지니어링이다. "항상 로드"와 "조건부 로드"를 나눠 노이즈를 관리하는 것까지가 기술이다... 2026. 6. 13. 이전 1 다음 반응형
