도메인 지식이 무기가 되는 시대, 코딩은 어디로 가나
AI가 코드를 대신 짜주는 시대, 개발자 경쟁력의 핵심이 코딩 실력에서 도메인 지식으로 옮겨가고 있다. 같은 AI 도구를 써도 배차 담당자와 엔지니어의 강점이 갈리는 이유, 앤트로픽 해커톤 수상자 5명 중 3명이 출시 경험이 없었던 사례, 검증과 지시의 차이라는 반론까지 짚았다.
AX 실패는 왜 전문가에게 맡길수록 커지나
AX 실패는 기술이 아니라 누가 하느냐의 문제다. 안 쓰는 시스템, 도메인 없는 전문가, 오너십 공백이라는 3가지 원인을 짜고, 현업이 직접 바이브 코딩으로 나서야 하는 이유와 자동화에서 예측·시뮬레이션·최적화까지 오르는 4단계를 현장 엔지니어의 언어로 한 번에 정리했다.
AI 모델 규제가 현실이 됐다: Fable 5·Mythos 5 차단이 남긴 것
AI 모델 규제가 더 이상 먼 미래가 아닌 현실이 됐다. Anthropic의 Fable 5·Mythos 5가 미국 정부 수출통제로 전면 차단된 사건의 전말부터, 최첨단 AI가 국가안보 전략기술로 격상된 의미, 현장 엔지니어가 지금 대비해야 할 것까지 한 번에 정리했다.
1인 1에이전트 시대가 현장 엔지니어에게 뜻하는 것
1인 1에이전트 시대가 온다. 답하는 AI에서 행동하는 AI 에이전트로 넘어온 지금, 현장 엔지니어가 잡아야 할 5가지 변화를 에이전틱 워크플로우와 AI 일하는 방식 변화 중심으로 F1 비유로 풀고 무엇부터 시작할지까지 정리했다.
claude 초기 설정 완전 정복 — /init · Plan Mode · CLAUDE.md 3가지로 시작하는 법
claude 초기 설정의 핵심은 세션이 끝나면 기억이 사라지는 구조적 한계를 보완하는 것이다. /init, Plan Mode, CLAUDE.md 3가지 조합이 왜 함께 필요한지 정확히 이해할 수 있다.
LLM 엔지니어링의 본질 — 결국 좋은 질문이 전부인 3가지 이유
LLM 엔지니어링의 본질은 프롬프트도 하네스도 아니다. 프롬프트·컨텍스트·하네스 엔지니어링 3단계 진화를 통해 결국 좋은 질문이 전부인 이유를 현장 엔지니어 언어로 정리했다.
지식 아카이브란 — 노하우를 RAG로 DB화하고 챗봇으로 꺼내 쓰는 3단계 구조
지식 아카이브란 조직의 노하우를 검색 가능한 형태로 보존하는 구조다. RAG 챗봇과 연결하면 베테랑의 판단 기준을 누구든 꺼내 쓸 수 있다. 수집·구조화·검색 3단계 흐름을 한 번에 정리했다.
재귀적 분석이란 — AI가 내 코드를 읽을 때 실제로 벌어지는 3가지 일
재귀적 분석이란 AI가 코드 A→B→C→A로 참조를 타고 들어가며 전체 구조를 파악하는 방식이다. 동작하는 코드 한 줄이 설명 열 줄보다 정확하다는 원리를 이해하면 AI에게 코드를 넘기는 방식이 달라진다.
AI 엔지니어가 살아남는다 — “AI를 쓰는 엔지니어”가 강한 3가지 이유
AI 엔지니어의 경쟁 상대는 AI가 아니라 AI를 도구로 내재화한 옆자리 동료다. Know-what은 AI가 가져가지만 Know-how·Know-why는 현장 경험에서 나온다. 경험 공식이 어떻게 바뀌었는지, 지금 실천하는 3단계가 궁금하다면 읽어보자.
바이브코딩 입문, 레퍼런스 폴더 하나면 되는 3가지 이유 — Claude Code 프로젝트 분석법
바이브코딩 입문자가 튜토리얼 이후 막히는 이유와 해결법 — Claude Code에 레퍼런스 폴더 경로를 넘기면 구조 분석부터 변수 매핑까지 해결된다. 프롬프트 패턴 3가지로 정리했다.
