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AI 코딩
AI 코딩은 LLM이 코드를 직접 작성·수정·리뷰하는 작업 방식이다. 자동완성을 넘어 에이전트가 레포 전체를 읽고 파일을 고치고 테스트를 돌린다. 생산성은 오르지만 환각·미묘한 버그·보안 노출이 함께 따라오므로 사람의 검수 루프 설계가 관건이다.
Steve Yegge, Gas Town 종료 및 AI 엔지니어의 Astra 전환 비용 증가 보고
Steve Yegge는 Gas Town을 종료하고, 수천 달러를 AI 코딩 에이전트 구독에 지출했음에도 불구하고 단 한 개의 프로젝트만을 완성했다고 밝혔다. Databricks는 AI 엔지니어들이 Astra로 전환할 경우 전체 비용이 60% 증가한다고 보고했다.
Microsoft Foundry Dev Pack 출시: 단일 명령으로 개발 시작하기
Microsoft Foundry 환경 설정이 간소화되었다. Foundry Dev Pack은 초기 설치 단계를 통합하여 단일 설치 프로세스로 제공된다. 이 패키지는 터미널, IDE 또는 코딩 에이전트에서 필요한 도구를 설치하는 올인원 설치 프로그램이다. Dev Pack은 Foundry Command Line Tools, Microsoft Foundry Skill, Visual Studio Code용 Microsoft Foundry Toolkit, Foundry Canvas(미리보기) 등을 포함한다. Windows, macOS, Linux에서 각각의 명령어를 통해 설치할 수 있다.
GitHub Copilot 런타임을 Rust로 마이그레이션
GitHub Copilot CLI, GitHub Copilot 앱, GitHub Copilot SDK는 Copilot 에이전트 런타임에 의해 지원된다. 이 런타임은 원래 TypeScript로 작성되었으나, 이제 Rust로 800,000줄 이상으로 재작성되었다. AI 에이전트가 대부분의 코드를 작성하였으며, 성능이 크게 향상되었다. Copilot 런타임은 Microsoft, GitHub 및 생태계 솔루션을 지원하며, GitHub Copilot SDK를 통해 다양한 제품들이 공통된 런타임을 활용하고 있다.
OpenAI의 Codex와 ChatGPT Work의 확산
OpenAI는 Codex와 ChatGPT Work를 통해 비엔지니어 부서의 사용률이 0%에서 90%로 급증했다. Codex는 2025년 2월 Mac, 3월 Windows에 출시되었고, 7월에는 ChatGPT Work가 도입되었다. OpenAI의 내부 Codex는 외부 버전보다 발전된 기능을 제공하며, 비엔지니어들도 복잡한 작업을 수행할 수 있도록 지원한다. Codex의 /goal 설정 기능이 추가되어 작업 완료까지 지속적으로 수행할 수 있다.
NVIDIA, GPU 프로그래밍에 Rust 도입 발표
2026년 9월, NVIDIA는 Rust를 활용한 네이티브 GPU 프로그래밍에 집중할 것이라고 발표했다. CUDA C++와 CUDA Python은 성숙한 엔터프라이즈급 도구 체인으로 자리 잡았으며, NVIDIA는 2027년 이후에도 CUDA Rust를 성장시키고 성숙시킬 계획이다. AI 시스템 레이어는 추론 엔진, 서비스 인프라, 드라이버 및 에이전트 런타임을 포함하며, 모델과 기법의 변화에 따라 지속적으로 변화하고 있다.
AI가 소프트웨어 개발자 역할에 미치는 영향
AI가 소프트웨어를 잘 작성할 수 있지만, 인간의 협업과 기술이 여전히 필요하다는 점이 강조된다. AI의 발전으로 누구나 코딩할 수 있게 되었지만, 많은 사람들이 제대로 하지 못하는 이유도 드러났다. 따라서 소프트웨어 개발에는 인간의 사고와 기술이 중요하다는 인식이 필요하다.
Claude로 작성된 생산 코드의 품질 기준
Anthropic의 Boris Cherny는 Claude가 작성한 생산 코드는 인간이 작성한 코드보다 더 높은 기준을 가져야 한다고 언급했다. 이를 위해 Anthropic은 많은 린트 규칙, 테스트, Claude 기반의 엔드 투 엔드 테스트, 일일 실행되는 Claude 기반 퍼저, 자동화된 코드 리뷰 및 보안 리뷰, 자동화된 코드 리팩토링 등을 시행하고 있다.
GitHub Copilot 앱에서 코드 변경 사항 검토 및 실행 방법
GitHub Copilot 앱에서는 코드 변경 사항을 검토하고 실행하며 결과를 확인할 수 있는 세 가지 패널을 제공합니다. diff 패널을 통해 추가, 삭제, 변경된 라인을 확인하고, 터미널 패널에서 명령어를 실행할 수 있습니다. 브라우저 패널에서는 사용자 인터페이스를 테스트하고 Pick & Polish 도구를 사용해 요소를 조정할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 코드 검토, 실행, 미리보기를 한 곳에서 수행할 수 있어 작업 효율성이 향상됩니다.
AI 코드 생성의 증가와 코드 리뷰 방식 변화
AI 코딩 도구가 수천 줄의 코드를 몇 분 안에 생성할 수 있지만, 생성된 코드의 품질 문제로 인해 코드 리뷰 방식이 변화하고 있다. Sonar의 조사에 따르면, 개발자들은 AI가 추가한 코드의 42%를 추정하며, 96%는 AI의 출력이 제대로 작동할 것이라고 완전히 신뢰하지 않는다. AI 코드 리뷰 스타트업 CodeRabbit은 1억 4천 3백만 달러를 모금했으며, 주간 200만 건 이상의 리뷰를 수행하고 있다. Synthesia는 AI 코딩 도구를 도입한 후 코드 볼륨이 급증했으며, 95%의 풀 리퀘스트가 AI 생성 코드로 구성된다.
AI 코드 리뷰의 증가와 개발자 대응 방식
AI 에이전트가 대부분의 코드를 생성함에 따라 코드 리뷰의 양이 증가하고 있다. 2025년 말부터 스타트업과 대기업에서 개발자가 수작업으로 코드를 작성하는 시대가 끝났으며, AI 코드 리뷰 도구가 코드 변경을 검토하고 개발자가 그 리뷰를 다시 검토하는 방식이 일반적이다. OpenAI와 Anthropic 등은 저위험 변경 사항은 인간 리뷰가 필요 없고, 고위험 변경 사항은 필요하다는 접근 방식을 채택하고 있다. GitHub의 통계에 따르면, PR의 수는 3년 동안 5배 증가했으며, 2025년 말부터는 PR과 커밋 수가 거의 두 배로 증가했다.
GitHub Copilot의 기업 환경에서의 활용과 장점
생성형 AI가 개발 환경에 도입되면서 GitHub Copilot Business 플랜이 주목받고 있다. 이 도구는 비주얼 스튜디오 코드와 같은 기존 개발 도구에서 자연스럽게 사용할 수 있으며, GitHub의 저장소, 이슈, 풀 리퀘스트, 코드 리뷰와 통합되어 개발 편의성을 높인다. 사용자는 GPT, Claude, Gemini, Grok 등 다양한 AI 모델을 선택할 수 있어, 작업에 맞는 모델을 활용할 수 있다. 그러나 AI가 모든 작업을 완벽하게 수행하지는 않으며, 개발자는 결과를 직접 검토해야 한다.
Microsoft Edge 팀, AI로 인한 확장 프로그램 검토 지연 문제 해결 방안 발표
Microsoft Edge 팀은 AI 지원 코딩의 급속한 채택으로 인해 확장 프로그램 제출이 증가하고 있으며, 이로 인해 검토 시간이 늘어나고 있다고 밝혔다. 이를 해결하기 위해 반복 가능한 검증 체크의 자동화를 도입하고 검토 프로세스를 간소화했다고 전했다. 새로운 자동화는 정책 위반 및 보안 문제를 더 일관되게 식별할 수 있도록 도와주며, 검토자는 복잡한 사례에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 된다. 또한, Edge 팀은 고품질 확장 프로그램에 대한 'Featured' 배지를 15일마다 갱신할 계획이라고 밝혔다.
macOS에서 Blender와 코딩 에이전트 사용하기
Simon Willison은 macOS에서 ChatGPT Codex를 사용하여 Blender와 함께 작업하는 방법을 소개했다. 사용자는 blender.org에서 Mac 애플리케이션을 설치한 후, 특정 프롬프트를 입력하여 3D 이미지를 생성할 수 있다. 예를 들어, "/Applications/Blender를 사용하여 자전거를 타는 펠리컨의 장면을 렌더링하라"는 프롬프트를 통해 이미지를 생성할 수 있다. 이 과정에서 Blender의 Python API를 활용하였다.
AI에 도구를 연결하는 MCP 모음집 소개
awesome-mcp-servers는 AI에 외부 도구를 연결할 때 필요한 서버 목록을 제공하는 GitHub 프로젝트이다. MCP(Model Context Protocol)는 AI와 외부 도구를 연결하는 공통 규격으로, 앤트로픽이 제안한 개방형 표준이다. 이 목록은 데이터베이스, 커뮤니케이션, 금융 등 다양한 카테고리로 나뉘어 있으며, 한국 서비스용 서버도 포함되어 있다.
Speakeasy의 코딩 에이전트 런타임 Kit
Speakeasy의 Kit은 빠르고 저렴하며 간결한 코딩 에이전트 런타임으로, Claude와 유사한 기능을 제공합니다.
OpenAI, Elon Musk 회피 위해 10억 달러 고객과 파트너십 종료
OpenAI는 최근 Cursor 파트너십을 통해 연간 10억 달러 이상의 수익을 예상했으나, Elon Musk의 SpaceX가 AI 코딩 스타트업을 인수한 후 파트너십을 종료했다.
로컬 LLM을 활용한 소프트웨어 개발 경험
사용자는 3D 프린터처럼 로컬 LLM을 활용하여 다양한 소프트웨어를 개발하고 있다. Minisforum MS-S1 395+ Max와 Qwen 3.8 27B를 사용하여, 일본 비주얼 노벨을 위한 텍스트 번역 앱, 12개의 성인 게임, 집 AI, 게임 관리 앱, 스카이림과 폴아웃 뉴 베가스의 모드, 온도 추적 시스템 등을 개발했다. 로컬 LLM의 장점으로는 느리더라도 새로운 아이디어에 대해 50백만 토큰을 소모할 수 있으며, 비용은 전기와 시간뿐이라는 점을 언급했다.
TOI 플랫폼을 통한 어드민 제작 과정과 AI 활용
토스의 TOI 플랫폼은 어드민 제작을 위한 사내 도구로, 사용자가 API를 등록하고 자연어로 화면 요청을 하면 AI가 React 코드를 생성한다. 2026년 2월 공개 이후 6개월 동안 439개의 프로젝트와 2,418개의 하위 페이지가 생성되었다. TOI는 API 호출 시 보안 정책을 자동으로 적용하고, 사용자 브라우저에서 코드를 실시간으로 빌드하여 실행할 수 있는 환경을 제공한다.
Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 기반 개발 생명주기
Amazon Bedrock AgentCore는 대규모로 에이전트를 구축하고 연결하며 최적화하는 서비스로, AI를 소프트웨어 개발 생명주기의 중앙 협력자로 활용한다. 이 글에서는 SQL 스키마에서 Mermaid ER 다이어그램을 자동 생성하고, 코드 보안 분석을 수행하는 두 가지 참조 구현을 소개한다. 첫 번째 구현은 SQL 파일을 기반으로 ER 다이어그램을 생성하며, 두 번째는 다중 에이전트 아키텍처를 통해 보안 평가 및 정책 준수 보고서를 제공한다.
코드베이스에서 기능 삭제의 중요성
코드베이스에 추가된 기능은 제거하기 어려워, 시간이 지나면 원하지 않는 기능이 남게 된다. 예를 들어, 블로그에 추가한 해시태그 기능은 사용되지 않아 삭제하기로 결정했다. 기능을 추가하는 것은 쉬우나, 복잡성을 줄이기 위해서는 삭제 계획도 필요하다.
GitHub Copilot의 효율성 향상을 위한 네 가지 변화
GitHub Copilot은 작업의 결과를 최적화하기 위해 네 가지 변화를 도입했다. 첫째, 유용한 맥락을 유지하면서 반복적인 출력을 줄인다. 둘째, 작업에 가치를 더하지 않는 포맷을 제거한다. 셋째, 유용한 동작을 변경하지 않으면서 지시를 간소화한다. 넷째, 추가 검색 단계 없이 완료된 배경 작업을 제공한다. 이러한 변화는 에이전틱 코딩 벤치마크를 통해 평가되었으며, GitHub Copilot CLI를 포함한 여러 Copilot 제품에 적용된다.
Paint.NET의 WINE 지원을 위한 Direct2D 리버스 엔지니어링
Paint.NET은 WINE에서 Direct2D의 사용이 불가능하다는 점을 해결하기 위해 내부적으로 리버스 엔지니어링된 Direct2D 코드를 새로 작성했다. 이 코드는 PaintDotNet.Windows.Direct2D1.Managed.dll에 포함되어 있으며, Claude라는 개발자가 작업했다. 전체 Paint.NET의 코드량은 약 700,000줄이며, 이번 작업은 180,000줄의 코드로 이루어져 있다.
CUDA Python 1.0 출시: 안정적인 API와 전체 플랫폼 접근
Python 개발자는 GPU를 사용하기 위해 NVIDIA CUDA C++를 배우거나 PyTorch, CuPy, RAPIDS와 같은 라이브러리를 활용해야 했다. 후자의 선택으로 Python GPU 생태계가 발전했지만, 이 방식에는 한계가 있었다.
OpenAI, Cursor 종료 결정
OpenAI는 SpaceX의 Cursor 인수 이후 Cursor와의 관계를 종료한다고 발표했다. OpenAI는 이 결정의 주된 이유로 "엘론 머스크의 회사들이 계약을 위반한 경험"을 언급했다. Cursor는 OpenAI의 트래픽 중 5%에 불과하다고 밝혔다.