Tag: ai-coding
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- AI Coding
앤드류 응의 AI 엔지니어링 스킬맵을 뜯어보며: 네 항목이 사실 한 가지를 말하고 있다
채용 공고 1만 건을 분석해 뽑았다는 네 가지 AI 엔지니어링 역량. 목록을 그대로 옮기는 대신 구조를 뜯어봤다. 이건 나란한 목록이 아니라 층이고, 네 항목 전부에 같은 것이 들어 있으며, 정작 모델을 만드는 능력은 목록에 없다. 그리고 이 지도에서 흐리게 그려진 곳들에 대해.
- AI Coding
[잡담] 요즘 내 보고서를 제일 먼저 읽는 건 팀장이 아니다
보고서를 올리면 팀장이 그걸 GPT에 넣고 요약과 비평을 시킨다. 크고 작게 대부분의 결과물이 어딘가에서 한 번은 AI를 거치는 시대라면, 순서를 바꿔서 내가 먼저 돌려보면 된다. 교차검증하는 법, 검증을 제대로 시키는 네 가지 질문, 그리고 promptfoo·LibreChat·llm-council 같은 오픈소스 도구들.
- AI Coding
AI 코딩의 생산성은 프롬프트가 아니라 작업 분해와 피드백 루프에서 나온다
AI 코딩 워크숍 한 편을 보고 정리한 메모. 핵심은 스펙 한 줄로 코드가 나오는 게 아니라, LLM의 컨텍스트 한계를 인정하고 사람의 판단과 AI의 반복 실행을 분리해 vertical slice와 TDD로 돌리는 구조를 짜는 일에 가깝다.
- AI Coding
AI 코딩 도구 사용량은 어디에 기록될까: ccusage가 보여주는 네 가지 토큰
Claude Code, Codex 같은 코딩 에이전트는 작업할 때마다 로컬에 사용 기록을 남긴다. ccusage는 그 로그를 읽어 Input·Output·Reasoning·Cache Read 네 가지를 보여준다. 각 항목이 뭘 의미하는지, 캐시 읽기는 왜 input과 따로 잡히는지, 그게 내 컴퓨터인지 서버인지를 SQL 예시로 풀어본다.