기술

장애 대응은 복구가 아니라 학습이다

장애 대응의 진짜 성과는 복구 속도가 아니라, 같은 장애가 반복되지 않도록 팀이 무엇을 배웠는가다. 복잡한 시스템에 단일 근본 원인은 없고, 범인을 찾는 포스트모템은 학습을 멈춘다. 비난 없는 회고와 복구 시간 관점에서 장애를 다시 설계하는 법을 다룬다.

디자인 핸드오프에서 제품이 망가진다

디자인 핸드오프는 파일을 넘기는 전달이 아니라 디자이너와 개발자가 같은 객체를 함께 읽는 협업입니다. 던지고 끝내는 순간 의도가 번역에서 새어 나가 제품이 갈라집니다. 경계 객체와 공통 기반 이론, 디자인 토큰으로 핸드오프를 다시 설계하는 법을 다룹니다.

AI가 짠 코드는 누가 테스트하는가

AI가 코드 작성 비용을 거의 0으로 떨어뜨렸지만, 그 코드가 맞는지 판단하는 일은 여전히 사람의 몫입니다. 테스트 커버리지 숫자가 안심을 주지 못하는 이유, AI가 만든 테스트의 자기참조 함정, 그리고 검증의 책임을 어디에 다시 세워야 하는지 데이터와 함께 살펴봅니다.

마이크로서비스로 쪼개기 전에 멈춰라

마이크로서비스는 늘 정답이 아닙니다. 분산 아키텍처가 푸는 문제보다 만드는 복잡성이 더 클 때가 많습니다. Prime Video의 90% 비용 절감 사례와 콘웨이 법칙으로, 모놀리스에서 시작해 언제 마이크로서비스로 쪼개야 하는지, 모듈러 모놀리스라는 중간지대를 함께 살펴봅니다.

기술 부채는 갚는 게 아니라 관리하는 것이다

기술 부채를 0으로 만들겠다는 목표는 처음부터 틀렸다. 쓰이는 소프트웨어는 그대로 둬도 복잡도가 늘어나는 시스템이라, 부채는 제거할 결함이 아니라 이자율로 다루는 포트폴리오다. 커닝햄의 원래 비유와 파울러의 사분면으로 좋은 빚과 나쁜 빚을 가르고 우선순위를 매기는 법을 정리했다.

UX 라이팅은 문구 다듬기가 아니다

버튼 앞에서 손가락이 멈추는 건 화면이 덜 예뻐서가 아니라 문장이 다음 행동을 안내하지 못해서입니다. UX 라이팅을 마지막에 글자를 채우는 마무리 작업이 아니라 사용자의 행동을 설계하는 인터페이스의 일부로 다시 정의하고, 마이크로카피 한 줄이 전환을 어떻게 바꾸는지 짚어봅니다.

디자인 시스템은 컴포넌트 모음이 아니다

피그마 라이브러리는 가득 찼는데 화면마다 버튼이 제각각인 이유는 컴포넌트가 부족해서가 아닙니다. 디자인 시스템의 본질을 부품 창고가 아니라 팀이 공유하는 언어와 합의의 체계로 다시 정의하고, 거버넌스와 네이밍, 채택이 왜 진짜 일인지 짚어봅니다.

코드 리뷰는 코드를 보는 일이 아니다

AI가 커밋 코드의 절반 가까이를 쓰는 지금, 리뷰 요청은 폭증하는데 리뷰하는 방식은 5년 전 그대로다. 문법과 결함 검출은 기계에 넘기고, 사람은 의도·경계·시스템 영향이라는 기계가 못 보는 층을 봐야 한다. 코드 리뷰의 본질은 처음부터 검사가 아니라 이해의 전달이었다.

GEO, 검색 대신 AI가 인용하게 만드는 법

검색 결과 상위에 오르는 것보다, AI가 답변에서 내 브랜드를 인용하게 만드는 일이 더 중요해지고 있습니다. 생성형 엔진 최적화(GEO)가 무엇인지, 프린스턴 연구가 밝힌 인용을 끌어내는 조건과 마케터가 지금 시작할 실천법을 정리했습니다.

에이전트가 산 매출은 측정할 수 없다

ChatGPT 같은 AI 에이전트가 사람을 대신해 결제하기 시작하면서, 매출은 늘어나는데 대시보드는 0을 가리키는 역설이 벌어지고 있습니다. 추적 코드가 작동하지 않는 구조적 이유와, 측정되지 않는 채널을 외면할 때 마케터가 빠지는 함정을 분석합니다.

당신의 다음 사용자는 사람이 아니다

제품을 쓰는 주체가 사람에서 사람을 대리하는 AI 에이전트로 옮겨가고 있습니다. 페르소나도, 사용자 리서치도, 화면 설계도 모두 인간을 전제로 만들어진 지금, PM은 기계가 읽고 판단하는 제품을 어떻게 설계해야 할까요. 어포던스 이론과 할 일 이론으로 이 전환을 다시 봅니다.

접근성은 배려가 아니라 설계다

연한 회색 글씨처럼 세련돼 보이는 화면이 누군가에게는 읽을 수 없는 벽이 됩니다. 접근성을 약자를 위한 선의가 아니라 모두를 위한 디자인 품질로 바라봐야 하는 이유를, 커브컷 효과와 포용적 디자인의 관점에서 짚어봅니다.

가장 비싼 모델만 쓰는 팀이 돈을 태운다

NVIDIA 연구진은 에이전트가 처리하는 작업 대부분에 소형 모델이면 충분하다고 말한다. 모든 호출을 가장 똑똑한 모델로 보내는 설계는 안전해 보이지만, 실제로는 측정을 회피한 과잉 설비 투자에 가깝다. 비용은 단가표가 아니라 호출 경로의 설계에서 결정된다.

디자이너가 화면을 그리지 않는다

같은 화면인데 여는 사람마다 레이아웃이 다릅니다. 버그가 아니라 의도입니다. 화면이 아니라 화면이 만들어지는 규칙을 그린 것이니까요. AI가 사용자 맥락에 맞춰 인터페이스를 실시간으로 조립하는 GenUI 시대, 디자이너가 잃는 것과 새로 쥐는 것을 짚어봅니다.

개발자의 90%가 코드를 짜지 않게 된다

Gartner는 2026년 엔지니어의 90%가 직접 코딩 대신 AI 오케스트레이션으로 이동할 것이라 예측했다. 정작 무서운 변화는 시니어 자리가 흔들리는 것이 아니라, 시니어가 만들어지던 학습의 사다리가 부서지고 있다는 점이다.

AI가 만든 첫 시안은 검증되지 않은 가설이다

AI 도구가 시안의 첫 80%를 8.6배 빠르게 만들어 주는 시대, 디자이너가 다시 들고 와야 하는 것은 사용성 검증입니다. vibe coding이 만든 일관된 환상과 실제로 동작하는 디자인 사이의 간극을, 디자인 원칙과 최신 NNGroup 연구를 통해 짚어봅니다.

에이전트에게 PRD는 통하지 않는다

피처 스펙으로 쓰는 기존 PRD는 에이전트 제품 앞에서 무력해집니다. 권한 경계, 실패 모드, 비용 상한, 관찰 지표를 함께 설계하는 새로운 문서가 필요합니다. 운영 단계로 들어선 에이전트 시대를 위한 PRD의 여섯 축을 제안합니다.

AI 하나로는 프로덕션을 못 넘는다

Stack Overflow 2026 서베이에서 개발자 84%가 AI 코딩 툴을 매일 쓰지만, 리뷰 없이 프로덕션에 올릴 만큼 신뢰한다는 응답은 29%입니다. 이 간극을 메우는 길은 더 똑똑한 단일 에이전트가 아니라 역할을 나눈 에이전트 스택과 리뷰 게이트입니다.

ChatGPT 안에서 장바구니가 열린다

소비자가 상품을 만나는 무대가 검색 결과 페이지에서 AI 대화창으로 옮겨가고 있습니다. 메타의 Muse Spark와 오픈AI의 에이전틱 커머스 프로토콜이 그 신호입니다. 거래 비용과 디폴트 효과의 관점에서 이 전환이 왜 채널 추가가 아닌 구조적 변화인지 분석합니다.

코드의 절반은 이미 AI가 쓰고 있다

GitHub Copilot 사용자 기준 코드의 46%를 AI가 쓰고, 개발자의 95%가 매주 AI 도구를 씁니다. Stanford HAI의 AI Index 2026은 생성형 AI 채택이 PC와 인터넷보다 빠르다고 말합니다. 숫자 너머에 있는 개발자 역할의 구조적 전환을 짚습니다.

사용자는 디바이스를 의식하지 않는다

모바일에서 시작한 작업을 데스크톱에서 이어가는 순간 흐름이 끊기면 UX는 실패한 것입니다. 사용자는 디바이스를 의식하지 않기 때문입니다. NN Group의 State of UX 2026을 근거로, 반응형을 넘어 작업의 연속성을 설계하는 크로스플랫폼 UX 원칙을 짚습니다.

사용자는 AI가 왜 그렇게 답했는지 알고 싶다

AI가 UI 안에 스며드는 시대, 사용자는 왜 AI를 불신하고, 디자이너는 어떻게 신뢰를 설계할 수 있을까요? NNGroup의 State of UX 2026을 중심으로 설명 가능한 AI(XAI) 디자인의 네 가지 원칙을 살펴봅니다.

AI가 만든 균일함에 디자이너가 반격하기 시작했다

AI 디자인 도구가 보편화되면서 역설적으로 '인간적 불완전함'이 새로운 차별화 요소로 부상하고 있습니다. 아날로그 텍스처, 손 그림, 의도적 불완전성이 이끄는 2026년 디자인 트렌드의 맥락과 실무 적용 전략을 살펴봅니다.

검색이 사라지고 인용이 남는다

AI 검색엔진이 링크 대신 답변을 제공하는 시대, SEO를 넘어 GEO(Generative Engine Optimization)로의 전환이 필요합니다. 콘텐츠가 AI에게 '인용'되기 위한 실전 전략을 데이터와 함께 분석합니다.

프론트엔드 기술 스택, 무엇을 기준으로 고를 것인가

React, Vue, Svelte, Astro, Qwik. 선택지는 매년 늘고 장점은 하나같이 그럴듯합니다. 배리 슈워츠의 선택의 역설처럼 선택지가 많을수록 결정의 질은 떨어집니다. 2026년 프론트엔드 생태계를 데이터로 분석하고 기술 선택의 본질인 트레이드오프 사고법을 제시합니다.

Claude Code로 광고를 자동화해봤다

API가 무엇인지, Claude Code와 AI 에이전트로 Meta·Google 광고를 자동화하는 방법까지. 개발자 이든과 마케터 제임스가 CLAUDE.md, Skills 구조를 활용한 광고 자동화 실전 사례를 풀어봅니다.

메신저로 AI 에이전트를 조종한다면

GitHub 스타 24만 개를 돌파한 오픈소스 AI 에이전트 OpenClaw. 로컬에서 실행되며 메신저로 제어하는 이 도구의 아키텍처, 활용법, 그리고 반드시 알아야 할 보안 리스크를 엔지니어링 관점에서 분석합니다.