개발

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.

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.

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.

AI 하나로는 프로덕션을 못 넘는다

개발자 84%가 AI 코딩 툴을 매일 쓰지만, 프로덕션 코드로 신뢰한다는 응답은 29%에 그칩니다. 이 간극을 메우는 길은 더 똑똑한 단일 에이전트가 아니라, 역할을 나눈 에이전트 스택과 리뷰 게이트입니다.

코드의 절반은 이미 AI가 쓰고 있다

GitHub Copilot 사용자 기준 코드의 46%가 AI에 의해 생성되고, 95%의 개발자가 매주 AI 도구를 사용합니다. 숫자 너머에 있는 개발자 역할의 구조적 전환을 짚어봅니다.

프론트엔드 기술 스택, 무엇을 기준으로 고를 것인가

React, Svelte, Astro, Vue부터 Vite, Bun까지. 2026년 프론트엔드 생태계의 변화를 데이터 기반으로 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.

시니어 개발자는 코드를 짜기 전에 무엇을 하는가

AI가 코드를 대신 써주는 시대에, 개발자의 진짜 생산성은 타이핑 속도가 아니라 설계와 판단에서 결정됩니다. 코드를 짜기 전에 하는 일이 코드를 짠 뒤의 모든 것을 좌우합니다.

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.