클로드·Gemini가 고분고분해지는 진짜 이유는 모델이 아니라 하네스입니다
같은 모델을 쓰는데도 어떤 날은 결과가 괜찮고, 어떤 날은 완전히 엉망이 되는 경우가 있습니다. 이럴 때 보통은 모델 탓을 먼저 하게 됩니다. 그런데 이 영상은 시선을 완전히 다른 곳으로 돌립니다. 핵심은 모델이 아니라, 그 모델을 어떤 구조 안에서 움직이게 하느냐는
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4월 30일
Claude가 끝났다고 했는데 안 끝났을 때: Ralph Loop를 제대로 쓰는 법
Claude Code를 쓰다 보면 이런 순간이 자주 옵니다. "성공적으로 완료했습니다." 그런데 막상 테스트를 돌려보면 실패합니다. 린트를 돌려보면 에러가 남아 있고, 브라우저 검증을 해보면 UI가 깨져 있는 경우도 있죠. 문제는 여기서부터입니다. 사람이 다시 에러
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4월 22일
Anthropic이 같은 날 내놓은 2가지 AI 에이전트 기능: 스케줄링과 리모트 컨트롤
AI 도구 얘기를 할 때 자주 놓치는 포인트가 하나 있습니다. 모델이 똑똑한지보다, 그 모델이 내 워크플로우 안에서 얼마나 "일을 대신 굴려주느냐"가 더 중요해지는 순간이 온다는 점입니다. 이번 영상에서 다룬 것도 바로 그 지점입니다. Anthropic이 같은 날 두
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4월 21일
AI로 공부할수록 실력이 안 느는 이유 (+ Claude Code 러버덕 해결법)
AI 도구를 쓰면 쓸수록 오히려 실력이 줄어드는 것 같다는 느낌, 혹시 받아본 적 있으신가요? 에러가 나면 바로 AI에 붙여 넣고, 나온 코드를 그대로 복사하고, 프로젝트는 완성됩니다. 그런데 다음에 비슷한 문제가 또 나오면 또 AI한테 묻습니다. 이 패턴이 반복되면
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4월 19일
백엔드 기준 컴공 과목 티어표, 무엇을 먼저 공부해야 할까
컴공 수업을 듣다 보면 한 번쯤 이런 생각이 듭니다. "이걸 다 똑같이 열심히 해야 하나?" 과목은 많고, 다 중요하다고는 하는데, 실제로는 직무에 따라 체감이 크게 다릅니다. 백엔드 개발을 기준으로 보면 특히 그렇습니다. 이번 정리의 핵심은 단순합니다. 컴공 과목
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4월 17일
코딩으로 농사짓는 게임이 실제 개발과 닮은 이유
코드로 드론을 움직여 농사를 짓는 게임을 보다 보면, 웃기면서도 이상하게 익숙한 장면이 계속 나옵니다. 처음에는 `harvest()` 같은 단순한 함수 하나로 시작합니다. 그런데 밭이 커지고, 속도가 빨라지고, 작물 규칙이 바뀌는 순간부터는 더 이상 한 줄짜리 코드로
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4월 20일
AI로 코딩하면 실력 안 는다? 개발자 학습법 4가지
"AI 없이 직접 해보라고 하니까 한 줄도 못 짜겠어요." 요즘 개발자 커뮤니티에서 이 말, 꽤 자주 들립니다. 이 고민은 단순한 기분 문제가 아니라 학습 방식의 문제로 이어져요. AI가 코드를 빨리 만들어주는 건 맞는데, 그 속도가 곧 내 실력이 된다고 착각하기 쉬
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4월 20일
AI 코딩 자동화로 백엔드 개발자 워크플로우가 바뀐 방식 (2019 vs 2026)
같은 사람, 같은 직함, 같은 회사. 그런데 7년 전과 지금의 하루가 완전히 다릅니다.2019년에는 JIRA 티켓 하나 만드는 데 1시간이 걸렸어요. 2026년의 같은 작업은 5분입니다. 기획서를 Claude에 던지면 Atlassian MCP가 티켓을 자동으로 만들어
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4월 14일
