스크립트
00:00:00감사합니다.
00:00:30좋아요, 드디어 다시 온라인 상태가 되었네요. 다시 라이브 스트리밍을 시작한 것 같습니다.
00:00:58잠시만요.
00:01:06네.
00:01:07네.
00:01:08안녕하세요, 여러분.
00:01:09안녕하세요.
00:01:10새로운 방송에 오신 것을 환영합니다.
00:01:123주 만인 것 같네요.
00:01:14정말 그런가요?
00:01:15지난 방송 이후로 몇 주 정도 지났네요.
00:01:19살다 보면 의도치 않게 바쁜 일들이 생기니까요.
00:01:22보통 매주 목요일마다 방송하려고 노력하는데, 네, 항상 그렇게 할 수 있었던 건 아니었어요.
00:01:27오, 구독 정말 감사합니다.
00:01:30정말 멋진 시작이네요.
00:01:31정말 감사합니다.
00:01:32네, 여러분 모두 방송에 오신 걸 환영합니다.
00:01:35방송을 안 한 지 3주나 됐으니, 그동안 있었던 일들에 관해 이야기를 좀 나눠보려고 합니다.
00:01:42편하게 같이 이야기해요.
00:01:45질문이 있거나 제가 의견을 냈으면 하는 내용이 있다면 무엇이든 말씀해 주세요.
00:01:50물론 저도 몇 가지 이야기할 주제를 준비했습니다.
00:01:52네, 진행하면서 재미있는 걸 좀 만들어 볼 수도 있겠네요.
00:01:59여기가 너무 덥네요.
00:02:00에어컨을 최대로 틀어놨는데도 여전히 너무 덥습니다.
00:02:05그러니 제가 방송 중에 조금 날카롭지 못하더라도 너그러이 이해해 주시길 바라요. 그래도 잘 진행해 볼게요.
00:02:15방금 X에서 봤는데, 많은 사람들이 Kimi K3의 새로운 모델이 나오길 기다리는 것 같더라고요.
00:02:28지난주에만 해도 GPT 5.6 모델, GROC 4.5 같은 모델들이 많이 나왔잖아요.
00:02:36모델에 대해 긴 토론을 하고 싶은 건 아니지만, 정말 흥미진진한 몇 주였다고 말하고 싶어요.
00:02:43AI 관련 소식도 많았고 정말 흥미로웠죠.
00:02:47저는 요즘 '허더(Herder)'에 완전히 빠져 있습니다.
00:02:51혹시 모르시는 분들을 위해 설명하자면, 허더는 터미널 멀티플렉서입니다.
00:02:56오늘 제 다른 채널인 '아카데마인드(Academind)'에 허더가 무엇인지, 무엇을 할 수 있는지, 왜 제가 이것을 대단하다고 생각하는지 깊이 있게 다룬 영상을 올렸습니다.
00:03:07네, 그런 일이 있었고요.
00:03:11그리고 채팅창에서 방금 봤는데, 제 유데미 강의를 보는데 문제가 있다면 유데미 고객센터에 문의하셔야 합니다. 저는 그 플랫폼 운영에 전혀 관여하지 않거든요.
00:03:22기술적인 부분이나 운영 측면에서 제가 할 수 있는 영향력이 전혀 없습니다.
00:03:26그래서 혹시 문제가 발생한다면 정말 죄송하지만, 제가 어떻게 해드릴 방법이 없어요.
00:03:31유데미 지원팀이 도움을 드릴 수 있을 겁니다.
00:03:34네, 그동안 정말 많은 일이 있었네요.
00:03:37앞서 말씀드린 것처럼, 지난 몇 주 동안의 일들이나 전체적인 개발 환경이 어떻게 변화하고 있는지 여러분의 생각을 꼭 알려주세요.
00:03:51방금 채팅에서 Kimi K3가 출시되었다는 내용을 읽었네요.
00:03:55저도 X에서 보긴 했는데, 공식 발표를 기다리고 있습니다.
00:04:01지금 그들의 블로그에는 2.6 버전밖에 안 보이거든요.
00:04:06제가 보고 있는 곳이 맞는지 모르겠네요, 그죠?
00:04:14확실하지 않아요.
00:04:16네, 그래도 정말 많은 것들이 쏟아져 나오고 있네요.
00:04:19참 이상한 시기입니다.
00:04:22정말 기묘한 시대예요.
00:04:25개인적으로는 말씀드렸듯이 여러 에이전트와 함께 허더 설정을 활용하며 아주 활발하게 놀고 있습니다.
00:04:37채팅창에서 언급해 주신 것처럼 아카데미 대시보드가 가끔 버그가 있다는 점은 아주 좋은 지적이에요.
00:04:44그 점에 대해서도 정말 아주 많이 죄송하게 생각합니다.
00:04:47문제는 이것이 브랜드명에도 불구하고 저희 플랫폼이 아니라는 점입니다.
00:04:51그렇지만 저희만의 플랫폼을 만들고 있습니다.
00:04:54그래서 상황이 나아지길 바라고 있어요.
00:04:56아직 정확한 출시일은 말씀드리지 못하겠지만요.
00:04:59그래도 정말 불편하다는 건 잘 알고 있습니다.
00:05:02정말 안타까운 일이죠.
00:05:04저희 강의는 티처블(Teachable)이라는 화이트 라벨링 코스 호스팅 플랫폼을 사용하고 있는데, 다들 알고 계셨나요?
00:05:13사용해보신 분들도 계시겠죠.
00:05:15유데미는 여러 창작자가 모여 있는 곳이라서 티처블이 유데미를 완전히 대체할 수는 없어요.
00:05:21티처블은 자신만의 강의 플랫폼을 만들 수 있게 해주는 플랫폼입니다.
00:05:26하지만 기술적인 인프라는 그쪽에서 제공하는 거죠.
00:05:29안타깝게도 고질적인 버그들이 좀 있는데,
00:05:31계속해서 티처블 팀에 피드백을 전달하고 있습니다.
00:05:36그쪽에서는 별로 신경 쓰지 않는 것 같아 걱정이에요.
00:05:38그래서 저희는 더 나은 학습 환경을 제공하기 위해 자체 플랫폼을 구축하고 있습니다.
00:05:45언제 완료될지는 아직 잘 모르겠어요.
00:05:48저희 이름이 걸려 있는 만큼 현재 방식에 대해 전혀 만족하지 못하기 때문에, 상황이 나아지기를 정말 바라고 있습니다.
00:05:55정말 죄송합니다.
00:05:59Gabor 님, 정말 따뜻한 메시지 남겨주셔서 감사합니다.
00:06:047년 전에 앵귤러 강의를 듣고 탄탄한 기초를 다질 수 있었다니 정말 기쁘네요.
00:06:13진심으로 다시 한번 감사드립니다.
00:06:16그리고 따뜻한 메시지 보내주신 모든 분께도 감사드려요.
00:06:19또한 GitHub Actions 강의에 대해 좋은 피드백을 주신 Guzseska 님께도 감사합니다.
00:06:24도움이 되었다니 다행이에요.
00:06:28저는 제 모든 프로젝트의 CI/CD 워크플로에 GitHub Actions를 사용하고 있습니다.
00:06:33GitHub Actions와 관련해 몇 가지 문제도 있지만, GitHub 안에서 바로 편리하게 사용할 수 있다는 점이 마음에 듭니다.
00:06:40그래서 강의가 도움이 되었다니 기쁩니다.
00:06:45리액트, 앵귤러, 스프링부트, CI/CD, 도커 등을 배우고 이제 큰 개인 프로젝트를 만들면서 오픈 소스 관리와 알고리즘(DSA) 학습을 계획 중이시군요.
00:06:57현시점에서 좋은 계획일까요?
00:06:58제가 오늘 채널에 올린 영상에서도 이야기했듯이, 여러분이 반드시 해야 할 일이 있습니다.
00:07:04조금 논란이 될 수도 있겠지만, 꼭 논란을 만들려는 의도는 아니에요.
00:07:10영상 제목을 '정신 차릴 시간'으로 지었습니다.
00:07:11유튜브에서 보고 계시다면 바로 이 채널에 있습니다.
00:07:15개발자로서 AI를 활용하는 것은 정말 중요하다고 생각하기 때문이죠.
00:07:23새로운 이야기는 아닙니다.
00:07:24전에도 말씀드린 적 있죠.
00:07:25이미 수십 번은 들으셨을 거예요.
00:07:27지루하게 하려는 건 아닙니다.
00:07:28로드맵이 맞는지 물으셨으니 말씀드리자면, 네, 무언가를 직접 만들어 보세요.
00:07:32그건 AI 시대 이전에도 항상 좋은 생각이었습니다.
00:07:34지금은 당연히 AI와 함께 해야겠죠.
00:07:37그리고 어떻게 하면 AI로 생산성을 높일 수 있을지 고민해 보셨으면 좋겠어요.
00:07:40AI에게 모든 것을 맡기거나 그냥 코드를 덮어쓰는 것만으로는 생산성을 높일 수 없다고 확신하거든요.
00:07:43코드를 버려도 되는 작은 도구나 프로젝트라면 그렇게 할 수도 있죠.
00:07:51저도 그렇게 합니다.
00:07:56잠깐 필요한 도구라면요.
00:07:57예를 들어, 내부 데이터를 보여주기 위한 대시보드가 빠르게 필요할 때처럼요.
00:08:05그럴 땐 AI로 코드를 작성합니다.
00:08:06어차피 퍼블리싱할 게 아니니까요.
00:08:07판매용도 아니고요.
00:08:09전혀 문제없죠.
00:08:11하지만 AI를 효율적으로 사용하는 방법을 찾는 것이 무엇보다 중요합니다.
00:08:15우리는 아직도 그 방법을 찾아가는 중이니까요.
00:08:18누군가는 그 방법을 알려주겠다며 판매하려 할 겁니다.
00:08:22하지만 제가 AI 활용법 강의를 따로 만들지 않는 이유가 있죠.
00:08:31저는 클라우드 코드 등에 관한 강의는 하지만요.
00:08:32어떻게 활용할 수 있을지 공유하고 싶긴 해요.
00:08:35우리는 여전히 AI와 효과적으로 협업하는 방법을 알아가고 있는 단계니까요.
00:08:40새로운 모델과 에이전트 프레임워크들이 쏟아져 나오니 매일 상황이 변합니다.
00:08:45저는 현재 허더와 Pi(에이전트 프레임워크)를 조합해서 활용하고 있어요.
00:08:49Pi는 오픈 소스이면서 매우 확장성이 뛰어난 코딩 하네스(harness)입니다.
00:08:54저에게는 잘 맞더군요.
00:08:56어떤 기술을 어떻게 섞어야 할지, 어떤 기술이 필요할지 계속해서 고민하고 있습니다.
00:09:03확장 프로그램 같은 경우, Pi는 자체적으로 빌드할 수 있고 스스로 확장 프로그램을 만들게 할 수도 있는 정말 멋진 기능이 있어요.
00:09:11이런 부분들을 실험해보고 있는 중입니다.
00:09:13이게 바로 모든 개발자가 해야 할 일이라고 생각합니다.
00:09:16이런 기술들과 어떻게 협업할지 고민하는 것 말이죠.
00:09:19물론 계속 변하겠죠.
00:09:21내년쯤이면 또 달라질 겁니다.
00:09:24그럼에도 저는 이 과정이 굉장히 중요하다고 생각해요.
00:09:29모든 개발자가 해봐야 할 일입니다.
00:09:32물론 취미로 하거나 AI를 완전히 금지하는 회사에 다닌다면 신경 쓰지 않아도 괜찮겠지만요.
00:09:41AI를 완전히 무시해도 되는 환경에 있고 무시하고 싶다면 물론 그래도 됩니다.
00:09:48하지만 좋든 싫든 AI는 미래라고 생각합니다.
00:09:53그래서 모든 개발자가...
00:09:55네, 독일어를 잠깐 섞었네요.
00:09:57잠시 독일어가 튀어나왔네요.
00:10:00아무튼, 그 부분이 중요하다고 생각합니다.
00:10:03제 의견을 계속 반복하고 있네요.
00:10:06여전히 AI는 잠시 지나가는 유행일 뿐이라며 전혀 유용하지 않다고 생각하는 분들이 있는 것 같아요.
00:10:18물론 AI를 지나치게 많이 사용하거나 잘못된 곳에 쓸 수도 있지만, 쓸모없는 것은 절대 아닙니다.
00:10:25제 요점은 그거예요.
00:10:32네, 저도 이번 달에는 코드를 한 줄도 안 썼어요.
00:10:36네, 저도 줄어들긴 했습니다.
00:10:43대부분의 시간을...
00:10:45주석은 작성하죠.
00:10:48계획을 세우거나 구상하는 데 더 많은 시간을 보냅니다.
00:10:51가끔 코드를 직접 짜기도 하고요.
00:10:53네, 어쨌든 예전보다 많이 줄었습니다.
00:10:56Elm과 Elixir 조합에 대해 어떻게 생각하시나요?
00:10:58어떤 면에서 Elm은 운영 중에 오류가 안 나고 Elixir도 비슷한 성질을 가지고 있죠.
00:11:03사용해 보지 않아서 잘 모르겠네요.
00:11:06경험이 전혀 없는 분야에 대해 함부로 의견을 말하고 싶지 않아서요.
00:11:12죄송합니다.
00:11:14유데미 강의를 통해 자바스크립트를 배웠습니다.
00:11:17많이 배우셨군요.
00:11:18정말 기쁘네요.
00:11:19감사합니다.
00:11:20제가 독일어를 하냐고요?
00:11:21네, 할 줄 압니다.
00:11:23계속 취업하려면 새로운 기술이 할 수 있는 모든 것을 배우고 싶습니다.
00:11:28네.
00:11:29오늘 아침 Linus 영상처럼요.
00:11:31좋은 의견이에요.
00:11:32저에게는 여전히 즐거운 일입니다.
00:11:33네.
00:11:33중요한 건 재미있어야 한다는 거죠.
00:11:36이미 아시는 분도 있겠지만, 얼마 전에 올린 영상이 있는데 지금도 100% 맞는 말입니다.
00:11:46AI가 코딩의 즐거움을 앗아갔다는 내용인데, 지금 생각해도 그래요.
00:11:54정말 사실입니다.
00:11:56코드를 직접 작성하며 몰입했던 그 즐거운 시간을 정말 좋아했거든요.
00:12:02그건 이제 사라졌어요.
00:12:03그냥 사라진 겁니다.
00:12:04이제 저는 새로운 방식의 즐거움을 찾고 있습니다.
00:12:10요즘은 다양한 도구를 살펴보고 생산적인 환경을 구축하는 과정에서 큰 즐거움을 느껴요.
00:12:16AI로 프로젝트를 만들고 효과적으로 작업하는 방법을 알아가는 것 말이죠.
00:12:21그건 또 다른 종류의 즐거움입니다.
00:12:23솔직히 말씀드리면,
00:12:24AI가 없었더라도 슬프지는 않았을 거예요.
00:12:26하지만 이미 와버렸으니까요.
00:12:27받아들이거나 멀어지거나 선택해야겠죠.
00:12:29하지만 예전으로 돌아갈 수는 없습니다.
00:12:32하지만 재미가 사라졌다는 기분은 아주 잘 이해합니다.
00:12:42Claude와 ChatGPT 중 어떤 구독이 돈값을 할까요?
00:12:48ChatGPT 쪽이 훨씬 나아요. 지금은 제한을 거의 매일 초기화해주니까요.
00:12:52직접 쓸 수 있는 제한 초기화 기능도 주고요.
00:12:58네, 구독료 대비 얻을 수 있는 사용량을 고려하면 ChatGPT가 확실히 더 낫다고 봅니다.
00:13:06저는 200달러짜리 구독을 사용 중이에요.
00:13:08저렴한 플랜은 어떤지 모르겠네요.
00:13:11저는 Fable 같은 걸 해보고 싶어서 둘 다 구독하고 있습니다.
00:13:15Anthropic과 OpenAI의 200달러 플랜을 모두 쓰고 있죠.
00:13:19OpenAI 쪽에서 더 많은 것을 얻을 수 있는 건 확실해요.
00:13:26네, 바이브 코딩(vibe coding)을 해봤죠.
00:13:29프로젝트에 AI를 통합하는 걸 의미하시나요, 아니면 개발에 사용하는 걸 의미하시나요?
00:13:33저는 개발에 사용하는 것을 뜻합니다.
00:13:36물론 AI 기반 제품을 빌드할 수도 있죠.
00:13:38하지만 제 이야기는 개발에 사용하는 것 말이에요.
00:13:40잘 모르겠네요.
00:13:42그건 정말 중요합니다.
00:13:43계속 같은 말을 반복하게 되네요.
00:13:45바이브 코딩은 AI로 할 수 있는 작업 중 하나예요.
00:13:49어떻게 정의하느냐에 따라 달라지겠지만요.
00:13:52제 정의는, 제 생각일 뿐이지만요.
00:13:54꼭 같을 필요는 없어요.
00:13:55바이브 코딩이란 '코드에 신경 쓰지 않는다'는 뜻입니다.
00:14:01코드도 안 보고,
00:14:02어떻게 돌아가는지 전혀 신경 쓰지 않아요.
00:14:05그냥 뭔가를 만들 뿐이죠.
00:14:07결과물만 챙기는 겁니다.
00:14:10결과가 잘못되면 에러를 수정하고요.
00:14:16그리고 계획도 없고, 사양 같은 것도 없죠.
00:14:21그게 제가 정의하는 바이브 코딩입니다.
00:14:24여러분도 그렇게 할 수 있죠.
00:14:25말씀드렸듯이, 진지하지 않은 작업에는 괜찮다고 봅니다.
00:14:30아주 괜찮아요.
00:14:31하지만 그게 미래는 아닙니다.
00:14:34미래는 그런 게 아니에요.
00:14:36분명히 말씀드릴게요.
00:14:37미래는 뭐라고 불렸던 것인데,
00:14:40지금도 그렇게 부르는지는 모르겠지만,
00:14:42에이전트 기반 엔지니어링이죠, 맞나요?
00:14:43그게 바로 미래입니다.
00:14:48저는 이런 용어에 크게 신경 쓰지 않습니다.
00:14:50하지만 여기서 제가 말하는 것은 코드에 신경을 쓴다는 거죠.
00:14:54그렇다고 모든 코드를 직접 읽어야 한다는 뜻은 아닙니다.
00:14:58아마 코드 일부는 읽게 되겠죠.
00:14:59하지만 확실히 코드 자체에는 신경을 쓰게 될 겁니다.
00:15:02즉, AI와 여러분이 결합하여
00:15:05시스템을 구축하려고 노력한다는 의미입니다.
00:15:09좋은 코드를 생성하고, 코드를 검토하는 거죠.
00:15:11잘 작동하는 프로젝트를 가지고 있다고 신뢰할 수 있어야 합니다.
00:15:15계획, 사양, 테스트 전략 등을 실제로 만들어내는 것입니다.
00:15:22등등 말이죠.
00:15:22그 모든 것들이요.
00:15:24그게 바로 미래라고 생각합니다.
00:15:26개발자들이 지향해야 할 방향이라고 봅니다.
00:15:29또는 얻어야 할 것이죠.
00:15:31적어도 제 정의는 그렇고, 제 계획은 그렇습니다.
00:15:38계획에서 최종적으로 결정하려는 게 무엇인가요?
00:15:41단순히 요구 사항인가요, 아니면 기술적 구현까지 수정하려 하시나요?
00:15:44당연히 기술적 구현까지 포함됩니다.
00:15:46기술 스택에 관한 세부 사항들이죠.
00:15:48또한 세부적인 내용들도 포함되고요.
00:15:51저는 AI와 함께 매우 상세한 계획을 세우는 편입니다.
00:15:57그래서 기본적으로 제 워크플로우는, 나중에 프로젝트를 직접 볼 수도 있겠지만요.
00:16:01AI와 주고받는 방식이죠.
00:16:05논의하고, 계획을 만들게 합니다.
00:16:09그 계획이 어떤 모습이어야 하는지 AI에게 지침을 주는 기술을 가지고 있죠.
00:16:16그런 다음 계획을 검토하고 시간이 지나면서 세부적으로 조정합니다.
00:16:20아직도 가장 좋은 방법을 찾아가는 중입니다.
00:16:24오해하지 마세요.
00:16:25제 계획은 AI가 너무 방대하지도 않고,
00:16:30너무 작지도 않은, 제가 직접 조정한 계획을 만들게 하는 것입니다.
00:16:34그리고 구현하게 하죠.
00:16:36물론 작업의 복잡성에 따라
00:16:38제가 시간을 얼마나 쓸지가 달라지겠죠.
00:16:40그리고 검토 주기가 있고, AI 검토자도 있습니다.
00:16:44물론 중요한 부분은 저도 직접 검토합니다.
00:16:48결국 제가 접근하려는 방식은 그런 것입니다.
00:16:54네, 데브옵스 기술에 관한 강의 계획이 있냐고요?
00:16:59데브옵스 강의 자체는 흥미로울 것 같네요.
00:17:02하지만 다음 큰 강의는, 작은 강의들은 좀 있고요.
00:17:05곧 파이(Pi) 강의가 나올 예정입니다.
00:17:07다음 대규모 강의는 아마 시스템 디자인 강의가 될 것입니다.
00:17:19디스코드 개인 메시지는, 솔직히 말해서 제가 그걸 켜둔 줄도 몰랐네요.
00:17:25한 번도 읽지 않았거든요.
00:17:26기억이 나면 한번 확인해 보겠습니다.
00:17:28하지만 안타깝게도 약속은 못 드립니다.
00:17:33기억하도록 노력은 해볼게요.
00:17:37K3가 소네트 3.5(Sonnet 3.5)와 같은 가격이라고요, 빅 L(Big L)?
00:17:40성능에 따라 다르지 않을까 싶네요.
00:17:42아직 공식적인 건 읽어본 적이 없습니다.
00:17:44방송하는 동안 무슨 일이 있었나 보네요.
00:17:48AI로 새 프로젝트를 시작하는 데 어려움을 겪고 계시군요.
00:17:51부트스트랩 과정이 저에게도 낯섭니다.
00:17:53생성된 코드 속에서 나 자신을 찾는 데 시간이 걸리거든요.
00:17:55개인적인 문제일 수도 있겠네요.
00:17:57네, 저도 힘들긴 합니다.
00:18:00대부분의 개발자, 많은 개발자들이 힘들어하고 있다고 생각합니다.
00:18:03게다가 '바이브 코딩'의 함정에 빠지기도 아주 쉽죠.
00:18:06오해하지 마세요.
00:18:07제 말은, 모든 것을 깔끔하게 설정하고 제어하겠다는 의도로 시작하기가 너무 쉽다는 겁니다.
00:18:14그러다 보면 어느새 프롬프트만 입력하고 있고, 그 '바이브 코딩'의 함정에 깊숙이 빠져들게 되죠.
00:18:21아니면 아까 말했듯이 저는 실험을 많이 합니다.
00:18:24최신 유행이 루프(loops)인데, 루프를 설계해야 한다는 말을 들어서 시도해 보려 했죠.
00:18:32즉, 에이전트가 스스로 매우 오랫동안 작업할 수 있는 전체 시스템을 만드는 겁니다.
00:18:36그래서 루프, 즉 구현 루프를 만들기로 했습니다. 계획을 세우고 에이전트에게 주는 방식이죠.
00:18:42그럼 에이전트가 하위 에이전트를 가동해 작업을 수행하고, 검토하고, 제가 좋은 결과물을 받을 때까지 계속하는 겁니다.
00:18:51그런데 제가 쓴 스킬과 프롬프트 때문인지, 아니면 모델 때문인지, 이유는 모르겠지만,
00:19:00계속해서 문제를 찾아내는 소용돌이에 빠졌고, 그 문제들은 점점 더 난해하고 구석진 것들이 되어갔습니다.
00:19:11그래도 어디까지 가나 궁금해서 그냥 내버려 뒀죠.
00:19:16하지만 4시간 정도 지나서 멈췄습니다. 점점 더 깊이 빠져들기만 하는 걸 봤거든요.
00:19:21저는 아주 기본적인 제품을 만들고 있었거든요.
00:19:24본질적으로는 AWS SES 위에서 뉴스레터나 마케팅 이메일을 보내는 저만의 서비스를 만들고 있었죠.
00:19:35저는 저만의 서비스를 구축 중이었고요.
00:19:37그런데 AI는 계속해서 더 깊게 파고들기만 했습니다.
00:19:40결국 프로젝트는 너무 복잡해졌고, 실제로는 발생할 수도 없는 수많은 틈새 사례까지 다루게 되었습니다.
00:19:49다시 말하지만, 이건 제 자가 호스팅 이메일 발송 서비스였으니까요. 나중에 오픈 소스로 공개해서 다른 사람들의 자가 호스팅에 도움이 될 수도 있고, 고객에게 열어줄 수도 있었겠죠.
00:20:03하지만 그건 지금 당장의 의도가 아니었습니다.
00:20:07이게 빠질 수 있는 여러 덫 중 하나라고 생각합니다. 빠질 수 있는 덫이 정말 많거든요.
00:20:11갑자기 어느 정도 똑똑하고 어느 정도는 똑똑하지 않은, 최소한 최근 모델들은 일을 아주 열심히 하려는, 일종의 직원을 하나 얻게 되는 거니까요.
00:20:31하지만 항상 작업 방식을 제대로 생각하는 건 아니죠, 쉽게 말해서요.
00:20:42그리고 질문했을 때, '이 코드에 문제가 있나요?'라고 물으면 항상 '네'라고 답하는 직원이기도 하죠.
00:20:49따라서 AI와 효율적으로 일하는 것은 복잡한 문제입니다.
00:20:54그럼에도 불구하고 여전히 그런 것들을 파악하는 게 중요하다고 생각합니다. 분명 AI 에이전트가 코드를 빠르게 작성할 수 있다면 훨씬 더 빠를 수 있으니까요.
00:21:08더 나쁠 수는 없겠죠.
00:21:10물론 올바르게 제어하지 못하면 더 나빠질 수도 있습니다.
00:21:14하지만 그건 학습 과정입니다.
00:21:15이건 아주 새로운 기술이니까요.
00:21:17모든 것이 정말 빠르게 진화하고 있죠.
00:21:19아직 완전히 파악되지 않은 게 당연합니다.
00:21:22적어도 제 생각은 그렇습니다.
00:21:24앞으로 모든 것을 손으로 직접 코딩하는 구시대적인 방식이 더 나을 거라고는 전혀 생각하지 않습니다.
00:21:33다시 말하지만, AI가 모든 것을 다 하는 세상이 승자가 될 거라는 생각도 들지 않고요.
00:21:40그건 옳게 들리지 않네요.
00:21:43하지만 도구로서 효율적으로 사용하는 방법은 인지하고 있고, 대부분의 개발자들이 찾으려 노력하고 있다고 봅니다.
00:21:52네, 채팅에서 읽었는데, 저는 코드에 대한 완전한 지식을 갖는 것을 좋아합니다.
00:21:59네, 그것도 이상한 부분 중 하나죠.
00:22:02코드로부터 조금 멀어지게 되니까요.
00:22:05바이브 코딩을 하지 않더라도, 말씀드렸듯이 코드를 검토하기 때문에 조금 멀어진 느낌이 듭니다.
00:22:17일부 중요한 부분을 살펴보긴 하지만, 여전히 처음부터 끝까지 직접 작성한 것과는 다릅니다.
00:22:22특히 두 프로젝트를 동시에 작업하기 시작하면 좀 위험할 수도 있죠.
00:22:28하지만 코드베이스에서 무슨 일이 일어나고 있는지 추적을 놓칠 수도 있습니다.
00:22:33코드를 검토했고 품질이나 프로젝트 진행 방향에는 만족할지 모르지만요.
00:22:40그래도 저에게는 처음부터 직접 작성한 것과는 여전히 같지 않습니다.
00:22:47아니면 어쩌면 제 뇌가 무언가를 기억하는 데 충분히 좋지 않은 걸 수도 있죠.
00:22:53그럴 수도 있겠네요.
00:22:58에이전트 엔지니어링은 너무 복잡해서 좋은 SEO 키워드가 아니군요.
00:23:01그럴지도 모르죠, 모르겠습니다.
00:23:04현장 배치 엔지니어링(forward deployed engineering)에는 무엇이 더 필요할까요?
00:23:07네, 솔직히 말씀드릴게요.
00:23:11새로 만들어진 그 모든 이상한 용어들에 대해서는 제가 크게 언급할 수 있는 게 없습니다.
00:23:20특히 AI 시대에 그것이 정확히 무엇을 의미하는지조차 잘 모르겠습니다.
00:23:27저는 그런 모든 유행어에 별로 신경 쓰지 않습니다.
00:23:30그냥 소프트웨어 제품을 잘 만드는 소프트웨어 엔지니어가 되고 싶을 뿐이라고 생각합니다.
00:23:36즉, 코드로 된 디지털 제품들이죠.
00:23:40제 생각에는 AI가 그것과 관련이 있고요.
00:23:44그걸 잘하고 싶으신 거겠죠.
00:23:45이것도 전에도 말했었죠.
00:23:49개발자들이 좀 더 제너럴리스트가 되는 변화가 있을 거라고 생각합니다.
00:23:56깊은 전문 지식이 없는 기술로도 일하기가 더 쉬워졌으니까요.
00:24:03또한 시스템 디자인과 코드 아키텍처에 대한 질문들이 더 중요해질 거라고 믿습니다.
00:24:12죄송합니다.
00:24:13그래서 제가 믿는 미래는 조금 다를 겁니다.
00:24:18소프트웨어 엔지니어링은 항상 그런 것이었다고 주장할 수도 있겠고, 아마 사실일 겁니다.
00:24:24잘 모르겠네요.
00:24:25물론 '소프트웨어 엔지니어링'이라는 용어는 과거부터 오늘날까지 매우 광범위하게 사용되어 왔습니다.
00:24:32분명히 코딩이 포함되어 있었죠.
00:24:34그런데 코드를 작성하는 부분은 상당 부분, 아니면 완전히 사라져가고 있습니다.
00:24:42그렇다고 해서 코드와 상호작용하지 않는다는 것은 아닙니다.
00:24:46단지 완전히 다른 방식일 뿐이죠.
00:24:49Bun이 AI를 사용해 프로젝트 전체를 재작성했다는 건 정말 미친 짓이죠.
00:24:53네.
00:24:53정말 흥미로운 작업이었다고 생각합니다.
00:24:57물론 앤스로픽 모델에 자유롭게 접근할 수 있다면 조금 더 쉽겠죠.
00:25:04하지만 꽤 인상 깊었습니다.
00:25:06그리고 제 유튜브 영상 댓글을 보니 모든 사람이 그렇게 생각한 건 아니더군요.
00:25:11그래도 저는 인상적이었습니다.
00:25:13그걸 꼭 좋다고 생각할 필요는 없습니다.
00:25:16하지만 그 전체적인 구축 과정은 정말 인상적이었습니다.
00:25:23인상 깊게 봤습니다.
00:25:31취업할 때 개인 프로젝트를 가지는 것이 가치가 있을까요?
00:25:34아니면 고용주들은 그냥 AI가 만든 슬롭(slop)으로 간주할까요?
00:25:37네, 좋은 질문입니다.
00:25:39고용주들은 분명 엄청난 지원서들 속에 파묻히고 있습니다.
00:25:42개인 프로젝트는 여전히 중요할 수 있다고 생각합니다.
00:25:45하지만 예전 방송들에서도 말했듯이, 취업할 때는 눈에 띄는 방법을 찾아야 합니다.
00:25:52그게 그 어느 때보다 어려워졌죠.
00:25:53눈에 띄는 데 중요한 부분 중 하나가 소셜 미디어 활동일 수 있습니다.
00:25:59꼭 유튜버가 되어야 한다는 뜻은 아닙니다.
00:26:03X나 링크드인, 유튜브 등 본인이 선호하는 플랫폼에 흥미로운 내용을 꾸준히 공유하는 것만으로도 충분합니다.
00:26:09포트폴리오나 개인 프로젝트 외에도 이런 활동이 도움이 된다고 봅니다.
00:26:18저는 저만의 사양 중심 개발(spec-driven development) 프레임워크를 만들었습니다.
00:26:26코드는 거의 확인하지 않죠.
00:26:29네, 앞서 언급했듯이 이 모든 것은 계속 진화할 것이고, 구체적으로 어떤 모습이 될지 모두가 여전히 파악해 나가는 중이라고 생각합니다.
00:26:39코드에 신경 쓴다는 게 모든 코드를 읽는다는 뜻은 아닙니다.
00:26:42절대 아니죠.
00:26:43이전에도 코드를 검토할 때 모든 코드를 읽지는 않았던 것과 마찬가지니까요.
00:26:47데이터는 변하지 않았습니다.
00:26:49물론 접근 방식은 바뀌고 있죠.
00:26:54시스템 디자인 강의 출시일이 언젠가요?
00:26:57여전히 몇 주 더 걸릴 것 같습니다.
00:27:04미래에 말이죠.
00:27:05면접 방식도 바뀔 거라고 생각합니다.
00:27:18지금은 아주 짜증 나는 시기예요.
00:27:20지금은 정말 성가신 시기입니다.
00:27:22기술이 빠르게 변화하고 있으니까요.
00:27:27저처럼 최첨단 모델과 도구들을 항상 사용할 수 있는 혜택을 누리는 사람도 있고, 직접 파이를 써보고 커스터마이징하거나 클라우드 코드를 시도해 보는 사람들도 있죠.
00:27:34반면에 직원들에게 최신 모델을 제공하지 않거나,
00:27:40대부분 코딩 에이전트를 자유롭게 선택하도록 허용하지 않을 회사들도 있을 겁니다.
00:27:46아예 사용하지 않는 회사들도 있고요.
00:27:52나쁜 모델을 쓰면서도 저 같은 사람들의 영상을 보고 AI로 뭐든지 할 수 있다고 믿으며 기적을 바라는 관리자들도 있죠.
00:27:54회사에서 쓰는 AI가 남들이 쓰는 것과 다르다는 걸 모르는 겁니다.
00:28:00그리고 2020년 방식에 머물러 있는 구식 면접 절차들도 있겠죠.
00:28:03어떤 기술이든 변화할 때면 항상 마찰이 생기기 마련이고, 그게 현재 우리가 겪는 AI 진화의 짜증 나는 부분입니다.
00:28:07분명 면접 과정들이 따라가지 못하는 경우가 많을 겁니다.
00:28:17모든 기술 변화가 그렇듯, 이번 변화도 빠르게 진행되면서 엄청난 마찰을 빚고 있으며, 우리가 현재 겪는 AI 시대의 가장 번거로운 부분 중 하나일 것입니다.
00:28:37그래서 좌절감이 드는 건 충분히 이해합니다.
00:28:39안타깝게도, 각 회사가 이 여정의 어디에 있는지에 따라 다르기 때문에 현명한 조언을 드리기가 어렵네요.
00:28:55졸업반이시고 제 강의로 리액트를 배우셨다니, AI 시대에 커리어를 빛낼 수 있는 팁을 드릴게요.
00:29:02앞서 말씀드렸듯이, 이 방송 기록은 남을 테니 놓친 부분은 나중에 다시 확인해 보세요.
00:29:10AI를 공부하고 그것을 효과적으로 활용하는 방법을 익히셔야 합니다. 이건 오후 한나절 만에 되는 게 아니라, 도구들과 씨름하며 좋은 결과를 내는 방법을 스스로 터득해 나가는 과정입니다.
00:29:26저도 매일 같이 더 나은 결과를 얻기 위해 시간을 쏟고 있습니다. 변화가 너무 빠르니까요.
00:29:33우리 회사는 바이브 코딩을 지원하는데, 저는 에이전트 엔지니어링을 하면서 바이브 코더 동료와 같은 속도로 작업해요. 그런데 동료는 항상 자기가 짠 코드의 버그를 고치는 걸 힘들어하고, 저는 그렇지 않거든요.
00:29:44네, 제 말은, 다시 말하지만 바이브 코딩이 진지한 프로젝트에 좋은 아이디어라고 생각하지 않습니다.
00:29:51말씀드렸듯이 일회용 소프트웨어에는 분명 괜찮겠지만, 무언가를 유지보수해야 한다면 바이브 코딩은 그야말로 악몽이라고 생각합니다.
00:30:01프론트엔드 개발과 AI를 어떻게 연결할지 아직 파악하지 못하셨고, 백엔드는 수학과 비슷하다고 하셨네요.
00:30:05좋은 증명을 쓰면 코드가 잘 작동하지만, UI는 아직 그 격차를 좁히지 못해 고민이시군요.
00:30:10네, UI 관련 작업의 단점은 말씀하신 그대로입니다.
00:30:16검증하기가 조금 더 어렵죠.
00:30:18물론 AI가 브라우저를 사용할 수는 있죠.
00:30:23Playwright나 Vercel의 Agent Browser 같은 도구를 쓸 수 있으니까요.
00:30:28그런 방법들도 있지만, 제 경험상 여전히 수동 테스트가 많이 필요하긴 합니다.
00:30:38UI 작업 실력에 있어서는 모델마다 차이가 매우 큽니다.
00:30:44정말 UI 작업에 대해서만 이야기한다면, UI 뒤의 로직은 당연히 단위 테스트 등으로 테스트할 수 있고요.
00:30:53그래서 저도 그 부분은 그렇게 하고 있습니다.
00:30:56앞으로 고용주들이 AI로만 결과물을 만든 사람들을 걸러내기 위해 학위 필터를 더 많이 사용하게 될까요?
00:31:03네, 그럴 가능성도 있죠.
00:31:04잘 모르겠네요.
00:31:05저도 모르겠어요.
00:31:05쏟아지는 지원자들 사이에서 필터링하기 위해 학위나 자격증을 요구할 수도 있을 것 같아요.
00:31:13그런 위험성은 분명히 있다고 봅니다.
00:31:15저 스스로도 독학으로 공부했기 때문에 학위나 자격증만 따지는 것을 좋아하지 않아서 그게 위험하다고 생각해요.
00:31:23충분히 일어날 수 있는 상황 중 하나라고 생각합니다.
00:31:29동시에 우리는 그것이 반드시 좋은 필터는 아니라는 점도 알고 있지만, 실제로 그렇게 될 수도 있겠죠.
00:31:39이제 고객들의 불신이 예전보다 더 커진 걸까요?
00:31:42예를 들어 제가 어떤 회사에 일을 맡기려 한다면, 그들이 AI를 쓰기 때문에 믿지 않을 것 같거든요.
00:31:46어떤 경험을 하셨나요?
00:31:46네, 그건 정말 흥미로운 질문인데 저도 정확히 같은 기분을 느끼거든요.
00:31:54만약 제가 다른 계약자에게 외주를 맡긴다면 그들도 아마 AI를 사용할 거라고 가정할 거예요.
00:32:02물론 그게 반드시 문제는 아니죠, 저도 AI를 사용하니까요. 하지만 최악의 경우를 상상하게 되거나, 그들이 제대로 된 방식으로 일을 하지 않을 거라고 생각하게 될 겁니다.
00:32:16계약자 입장에서는 당연히 여러 고객의 일을 빠르게 처리하고 싶은 유인이 있으니까요.
00:32:23그래서 이런 신뢰 문제가 발생할 것이라 봅니다.
00:32:25또 지금 시점에서는 아직 AI를 활용해 직접 개발할 줄 모르거나, 그러고 싶지 않은 기업들이 존재한다는 사실을 이용해 돈을 벌 기회도 있다고 봅니다.
00:32:48치과 의사가 웹사이트가 필요하다고 가정해 보죠.
00:32:49여전히 계약자들에게 외주를 맡길 겁니다.
00:32:53계약자들은 여전히 예전 시간당 단가를 청구하겠죠.
00:32:57AI 덕분에 2시간이면 끝날 일을 10시간 치로 청구하는 식이죠.
00:33:06지금 그런 기회가 존재한다고 생각합니다.
00:33:10그게 아주 윤리적이라고 할 순 없겠죠.
00:33:13하지만 왜 그런 일이 일어나는지는 이해합니다.
00:33:16하지만 그런 기회도 결국 사라질 거예요.
00:33:18동전의 반대편을 보면, 바로 그런 이유로 인해 이미 상황을 파악한 사람들에게는 신뢰 문제가 생기는 거죠.
00:33:29AI 이후에도 DSA(자료구조와 알고리즘)와 오픈 소스 기여가 여전히 관련이 있을까요?
00:33:42아니요, 잠시만요.
00:33:43제가 뭘 건너뛴 것 같네요, 그렇죠?
00:33:49좋아요, 여기 있네요.
00:33:50다른 질문으로 돌아갈게요.
00:33:51그나저나 질문이 하나 들어왔네요.
00:33:54네, 그 질문들에 다시 답변드릴게요.
00:33:56그래서 Pi 코스는 다음 주쯤 나올 예정입니다.
00:34:02Polar를 사용한다고 언급하셨는데, 결제 플랫폼으로 Cream을 사용해본 경험이 있으신가요?
00:34:07아뇨, Cream은 사용해본 적 없고 Polar만 써봤습니다.
00:34:10죄송합니다.
00:34:13시스템 설계와 AI 시스템 설계를 배우고 있는데, AI나 ML 같은 수학적인 부분까지 깊이 들어가고 싶진 않아요.
00:34:19그래도 충분할까요?
00:34:20전 AI나 ML 배경지식이 전혀 없습니다.
00:34:22그러니 정말 AI나 ML 관련 전문적인 내용은...
00:34:27그 부분에 대해서는 조언하기가 어렵네요.
00:34:30애플리케이션 개발 관점에서 말하는 시스템 설계의 경우, 수학적인 지식은 중요하지 않습니다.
00:34:38AI나 ML 쪽은 다를 수 있겠지만요.
00:34:41어쨌든 저는 그쪽 전문가가 아니에요.
00:34:43그래서 판단하기 어렵네요.
00:34:47그 질문에도 비슷한 답변을 드려야겠네요.
00:34:49제 목표는 AI, ML 엔지니어가 되는 것입니다.
00:34:52하지만 어디서부터 시작해야 할지 모르겠어요.
00:34:53어디에 집중해야 할지 팁을 주실 수 있나요?
00:34:57그건 제 분야가 아닙니다.
00:34:59저는 전문가가 아니에요.
00:35:01그래서 제가 답해드리기엔 부적절한 사람 같습니다.
00:35:04죄송합니다.
00:35:05AI 이후에도 DSA와 오픈 소스 기여가 여전히 관련이 있을까요?
00:35:13지금 당장은 여전히 그것을 중요하게 생각하는 기업들이 있어서 관련이 있다고 봅니다.
00:35:20개인적으로는 일부 기업의 면접 방식이나 그 DSA 관련 내용의 중요성에 대해서는 딱히 좋아하지 않았습니다.
00:35:29하지만 동의하지 않는 개발자분들도 분명히 계실 거예요.
00:35:33저는 점점 덜 중요해질 것이라고 봅니다.
00:35:34여전히 중요한 것은 당신이 문제에 대해 논리적으로 생각할 수 있다는 것을 증명하거나 보여주는 능력일 거예요.
00:35:42소프트웨어 솔루션을 설계할 수 있다는 능력이죠.
00:35:47자료구조와 알고리즘이 그것에 도움을 줄 수는 있고, 고용주들이 여전히 그것을 찾을 수도 있겠죠.
00:35:56하지만 결국 고용주들도 AI를 잘 활용하는 개발자를 채용하면서 동시에 그런 모든 자료구조를 손으로 구현하기를 기대할 수는 없다는 사실을 깨달을 겁니다.
00:36:06반면에 코드 자체를 쓰지 않더라도 의사코드(pseudocode)로 구현할 수 있어야 한다는 주장을 할 수도 있겠죠.
00:36:12하지만 장기적으로 어떤 변화가 있을지는 잘 모르겠어요.
00:36:24저는 그 부분에 대해서는 전혀 걱정하지 않을 것 같아요.
00:36:28만약 제가 채용하는 입장이라면 전혀 신경 쓰지 않을 겁니다.
00:36:31저는 그 사람이 AI를 어떻게 사용하는지 보고 싶을 거예요.
00:36:34무작정 AI에게 코딩을 맡기는지, 아니면 계획이 있는지,
00:36:38전략이 있는지, 정말 우리 비즈니스에 합리적인 방식으로 문제를 해결하는지 등을 훨씬 더 중요하게 볼 것입니다.
00:36:47하지만 그건 물론 제 생각일 뿐이죠.
00:36:49제 관점입니다.
00:36:51베를린의 한 회사가 자격증 요건을 없애고 업무 경력을 더 중요시하기로 했다네요.
00:36:56네, 저는 예전부터 자격증보다는 실제로 어떤 업무를 했고 무엇을 경험했는지를 증명하는 것을 항상 선호했습니다.
00:37:04저는 그게 어떤 자격증보다 가치 있다고 생각하지만, 그럼에도 특정 기업에서는 여전히 자격증이 중요할 겁니다.
00:37:15그건 어쩔 수 없는 현실이죠.
00:37:18에이전트 코딩을 사용하면서부터 무엇을 할지, 어떻게 구현할지에 대해 깊이 고민하고 끊임없이 결정과 판단을 내려야 한다고 느껴요.
00:37:29예전에는 그게 작업의 20% 정도였고 코딩 자체는 편안하고 즐거웠거든요.
00:37:34제프 베조스가 말했듯이, 하루에 내릴 수 있는 좋은 결정의 수는 한정되어 있잖아요.
00:37:38어떤 경험을 하셨나요?
00:37:39생산적인 에이전트 작업을 하는 개발자들은 더 많은 휴식 시간이나 휴일을 가져야 하지 않을까요?
00:37:44정말 훌륭한 질문이자 관찰입니다.
00:37:48저도 정확히 같은 경험을 하고 있거든요.
00:37:51질문자님께서 정확히 짚어주셨네요.
00:37:56저도 똑같아요.
00:37:57코드를 직접 작성하는 부분은 저에게 휴식과 같았거든요.
00:38:03몰입 상태(flow state)였죠.
00:38:04이제 좋은 점은 코드를 작성하는 동안에도 의사결정을 내렸다는 거예요.
00:38:09항상 큰 결정은 아니더라도요.
00:38:10때로는 그랬지만요.
00:38:11하지만 그게 정말 말씀하신 대로 휴식 같은 부분이었어요.
00:38:14지금은 힘들 결정만 남았죠.
00:38:19특히 세 가지 프로젝트를 동시에 작업하기 시작하면, 검토할 계획이나 구현 사항들이 있다는 에이전트들의 호출을 계속 받게 되거든요.
00:38:32아니면 검토해야 할 리뷰어 에이전트의 피드백도 있고요.
00:38:36물론 무시하고 '그래, 계획대로 구현해'라고 할 수도 있겠죠.
00:38:40'그래, 에이전트가 찾은 문제들을 수정할 계획을 세워봐'라고 할 수도 있겠고요.
00:38:46하지만 그러면 결국 바이브 코딩(Vibe Coding)의 영역으로 빠져드는 겁니다.
00:38:51제 생각은 그래요.
00:38:52어쩌면 1년 뒤에는 도구와 모델이 너무 좋아져서 더 높은 수준의 복잡한 루프 작업을 하게 될지도 모르겠네요.
00:39:02잘 모르겠네요.
00:39:02하지만 지금 당장은 저에게 그렇게는 안 돼요.
00:39:05하지만 말씀하신 대로, 복잡한 결정들을 끊임없이 마주하게 되죠.
00:39:09갑자기 계획을 다시 읽기 시작해야 해요.
00:39:11'내가 지금 뭘 하고 있는 거지?'라는 생각이 들죠.
00:39:14계획이 맞는지 검증해야 합니다. 맹목적으로 받아들이기만 할 거면 계획을 볼 필요도 없으니까요, 그렇죠?
00:39:21그래서 그 부분은 전적으로 동의합니다.
00:39:23휴식을 더 취하거나 다른 일을 섞어서 하는 게 좋다고 생각해요.
00:39:30하지만 저는 그걸 잘 못해요.
00:39:33계속 에이전트들이 그런 작업을 하게 두니까 자주 지치게 되더라고요.
00:39:41끊임없이 쏟아지는 복잡한 결정의 흐름을 마주하고 있으니까요.
00:39:48제가 아마 잘못하고 있는 걸지도 모르죠.
00:39:50그래도 정말 좋은 지적이시네요.
00:39:55Udemy에서 구매한 코스를 Academind에서 액세스할 수는 없습니다.
00:39:59그 반대도 마찬가지고요.
00:40:00독립된 플랫폼들이라 Udemy의 등록이나 기타 사항에 대해 우리가 통제할 수 있는 게 없거든요.
00:40:07게다가 솔직히 말씀드리면, Udemy에서 코스를 구매하시면 우리는 상당한 수수료를 Udemy에 지급해야 합니다.
00:40:22하지만 우리 플랫폼으로 누군가를 데려오면, 우리는 그에 대한 모든 기술적 지원과 책임을 져야 하죠.
00:40:31Udemy에서는 그게 Udemy의 책임이고요.
00:40:34따라서 설령 기술적으로 가능하다고 해도, Udemy에서 구매하신 분들을 우리 사이트로 무료로 이전해 드리는 것에 대해 아주 긍정적이기는 어렵습니다.
00:40:44결국 모든 책임은 우리가 져야 하니까요.
00:40:46어쨌든 기술적으로도 안 되기 때문에 이 질문에 대한 논의는 성립하지 않습니다.
00:40:54그래서 그냥 솔직하게 말씀드리는 거예요.
00:40:59저희가 해드릴 수 있는 일이 아닙니다.
00:41:01그건 저희가 할 수 있는 부분이 아니에요.
00:41:07정말 팬입니다.
00:41:08배운 것들에 대해 감사드려요.
00:41:10덕분에 React, Next.js, Go를 배웠습니다.
00:41:12정말 감사드려요. 좋은 피드백 감사합니다.
00:41:14코스가 도움이 되었다니 정말 기쁘네요.
00:41:18Laravel, Node.js, Vue 등으로 7년 경력을 쌓은 풀스택 엔지니어입니다.
00:41:22커리어 성장을 극대화하려면 다음에 무엇에 집중해야 할까요?
00:41:26앞서 말씀드린 것과 본질적으로 같습니다. 다른 분들이 지루하지 않게 짧게 답변할게요.
00:41:29정말 AI와 효율적으로 협업하는 방법입니다.
00:41:33지금 모든 개발자가 반드시 터득해야 할 부분이라고 생각합니다.
00:41:3724시간 내내 하라는 게 아니라, 정말 어떻게 하면 AI와 효과적으로 협업할 수 있을지 진지하게 연구해 보는 것인데, 저에게도 이게 생각보다 더 어렵더군요.
00:41:47하지만 우리 모두가 노력해야 할 부분이라고 생각합니다.
00:41:56WebAssembly가 프론트엔드 개발에 적합하다고 보시나요?
00:41:59결국 애플리케이션 개발에서 자바스크립트만큼 흔해질까요, 아니면 특정 성능 중심의 시나리오에 제한적으로 남을까요?
00:42:06몇 년 전이었다면 WebAssembly는 아마 성능이 중요한 상황에 제한적으로만 사용될 것이라고 했을 겁니다.
00:42:14이제는 꼭 그렇지도 않다고 생각해요.
00:42:19자바스크립트를 완전히 대체하거나 프론트엔드 코드 실행 분야에서 자바스크립트보다 더 주류가 되지는 않을 것 같습니다.
00:42:28하지만 AI 덕분에 코드를 작성하고 WebAssembly로 컴파일하거나 버그를 디버깅하는 수많은 장벽들이 허물어지거나 더 이상 존재하지 않게 되었다고 봅니다.
00:42:45그래서 미래에는 더 중요해질 수는 있지만, 여전히 일종의 틈새 기술로 남을 것 같아요.
00:42:59목요일마다 당신의 방송을 기다립니다.
00:43:01네, 다시 돌아왔습니다.
00:43:02지난 몇 주 동안 오지 못해 죄송합니다.
00:43:04아까 처음에 말했듯이,
00:43:05살다 보면 때로는 뜻대로 안 될 때가 있죠. 그래도 방송에 다시 복귀하게 되어 정말 기쁩니다.
00:43:11LangGraph와 LangChain 코스는 계획에 없습니다. 3년 전쯤 조금 다뤄본 적은 있지만 제가 그 분야 전문가는 아니거든요.
00:43:25그래서 관련 코스는 없습니다.
00:43:27개발보다는 소프트웨어를 디버깅하고 수정하는 기술 지원이나 SRE(사이트 안정성 엔지니어) 같은 일자리가 많다고 생각하시나요?
00:43:34네, 아마 그럴 수도 있겠네요.
00:43:38그러니까 그냥 말하자면,
00:43:41소프트웨어를 수정하는 것 또한 빌드(개발)의 일환이라고 봅니다.
00:43:45단순히 디버깅이나 분석에 대해서만 말하자면, 앞으로 AI가 그런 일을 점점 더 많이 하게 되지 않을까 싶네요.
00:43:58최고의 영상들 감사합니다.
00:43:59당신의 통찰력을 높이 평가합니다.
00:44:00감사합니다.
00:44:01긍정적인 피드백 감사합니다.
00:44:03정말, 정말 감사합니다.
00:44:04정말 감사합니다.
00:44:08GitHub Copilot은 7000 토큰 프로 플러스 버전조차 돈이 끊임없이 들어요.
00:44:13네, 저는 GitHub Copilot을 더 이상 사용하지 않습니다.
00:44:17지금 시점에서 가성비가 가장 좋은 건 ChatGPT 구독입니다.
00:44:23OpenAI 거가 괜찮은 게, 제한 리셋을 자주 해주거든요.
00:44:28Anthropic도 괜찮습니다.
00:44:30적어도 제가 느끼기엔 사람들이 말하는 것만큼 나쁘진 않아요.
00:44:33하지만 ChatGPT가 확실히 더 좋은 조건이긴 합니다.
00:44:38Grok도 나쁘지 않은데, 제가 마침 X 구독을 하고 있어서 말이죠.
00:44:45실제로 사용하기에 충분히 괜찮은 결과를 얻을 수 있습니다.
00:44:53AI로 제 프로젝트를 빌드하다 보면 가끔 정말 수준 높은 코드가 나오는데, 정말 훌륭하거든요.
00:44:59하지만 그 내용을 이해하기가 어려울 때가 있습니다.
00:45:01어떻게 하는 게 좋을까요?
00:45:02네, 그 코드를 가지고 AI와 토론해 보세요.
00:45:04AI는 코드 작성만 잘하는 게 아니거든요.
00:45:07'이 코드가 무슨 일을 하는 거야?'라고 물어볼 수도 있고요.
00:45:09'이걸 다른 방식으로 빌드하려면 어떻게 해야 할까?'라고 질문해 보세요.
00:45:13'우리는, 아니 그러니까 AI인 당신은, 왜 이걸 이렇게 짰어?'라고요.
00:45:16왜 이런 식으로 빌드했는지 물어보세요.
00:45:19계속 질문하고 설명하게 만드세요. 단순히 코드뿐 아니라 왜 그렇게 짰는지, 어떤 일을 하는지, 다른 방식은 없었는지, 왜 그 방식은 안 썼는지 파고드세요.
00:45:28AI가 작성한 코드에 대해 배우고, 학습하는 과정에 있다면 전반적인 코딩 실력을 키우는 데에도 정말 좋은 방법이라고 생각합니다.
00:45:37이미 특정 기술이나 언어를 알고 있더라도 가끔씩 '왜 이렇게 짰어?'라고 AI를 자극해 보는 건 여전히 좋은 생각일 수 있어요.
00:45:48'왜 다른 방법으로는 안 했어?'라고요.
00:45:51만약 다른 방법을 알고 있다면, '왜 이 방식은 안 썼어?'라고 물어볼 수도 있겠죠.
00:45:56제 경험상 AI는 종종 '아, 맞네요. 그렇게 하는 게 더 나았겠네요'라고 말하곤 합니다.
00:46:01그럼 '그럼 왜 그렇게 안 했어?'라고 다시 물어볼 수도 있고요.
00:46:04'이 방식이 왜 안 좋아?'라고도요.
00:46:05'안 좋은데 왜 처음에 선택한 거야?'라고 물어보세요.
00:46:07AI는 여전히 사용자를 기쁘게 하려는 경향이 있지만, 그 과정을 통해 통찰력을 얻을 수 있고 확실히 코드에 대해 더 많이 배울 수 있다고 말하고 싶네요.
00:46:24에이전트 엔지니어가 되려면 개발자나 프로그래머여야만 할까요?
00:46:27그렇다고 생각하고, 또 그래야 한다고 봅니다.
00:46:30네, 에이전트 엔지니어는 개발자가 다음 단계로 진화하는 과정이라고 생각하거든요.
00:46:38이제는 더 이상 제가 예전에 배웠던 방식으로 코딩을 배우지 않을 것 같아요.
00:46:45대신 저는 AI 시대를 위해 코딩을 배울 겁니다. 즉, 직접 작성하는 코드는 줄이되, 소프트웨어와 코드 내부에서 어떤 일이 일어나는지에 대한 이해는 여전히 갖추는 거죠.
00:46:57사용하게 될 패턴이나 소프트웨어를 구성하는 빌딩 블록, 그리고 좋은 소프트웨어를 설계하는 방법에 대한 이해도 여전히 필요하고요.
00:47:07그런 모든 요소들, 어떤 문제나 잠재적인 이슈를 주의 깊게 살펴봐야 할지, 그리고 반대로 어떤 문제는 무시해도 될지에 대한 판단력도 중요합니다.
00:47:17왜냐하면 AI에게 단순히 "이 코드 리뷰해줘, 아주 비판적으로 봐줘"라고 하면,
00:47:23어떤 의견인가요?
00:47:24본인에게는 문제가 아닐 수도 있는 수많은 이슈들을 들춰낼 테니까요.
00:47:27그런 판단력을 갖추는 것이 정말 중요하다고 생각합니다.
00:47:31그렇지 않으면 시간이 지날수록 점점 더 복잡해지기만 하는 소프트웨어를 만들게 될 테니까요.
00:47:37그건 결코 올바른 선택이 아니라고 봅니다.
00:47:43에이전트 기반 코딩에서 저를 가장 짜증나게 하는 점은, 제가 수동으로 코드를 변경했다는 사실을 AI에게 알리는 걸 자주 잊는다는 거예요.
00:47:50그럼 다음 프롬프트에서 제 변경 사항을 완전히 무시하고 삭제해 버리죠.
00:47:54아, 네, 무슨 말인지 알아요.
00:47:56저도 그런 적이 있거든요.
00:47:58끊임없이 상기시켜 줘야 해요.
00:48:00아니면 저는 코드를 수정할 때마다, 말이 된다면 그냥 바로 커밋을 해버립니다.
00:48:05제 경험상, 이미 커밋된 내용은 AI가 지우거나 되돌리지 않더라고요.
00:48:11하지만 수정만 하고 커밋하지 않은 상태에서 다음 프롬프트를 입력하면, 제 변경 사항을 아주 쉽게 삭제해 버리죠.
00:48:21스킬(Skill)에 대해 제안해 줄 만한 게 있나요?
00:48:23Matt Pokok의 스킬을 써보셨나요?
00:48:25아니요, 안 써봤습니다.
00:48:26저는 직접 제 스킬을 만들고 있어요.
00:48:31그래서 이미 만들어진 스킬을 가져다 쓰는 건 별로 좋아하지 않습니다.
00:48:36제대로 된 스킬을 만드는 게 결코 쉬운 일은 아니니까요.
00:48:43별 도움이 안 되는 스킬을 만드는 건 쉽죠.
00:48:46그렇다고 엄청나게 어려운 것도 아니고요.
00:48:48좋은 스킬이란 어떤 특정한 문제를 정의하거나 해결하는 것이라고 생각합니다.
00:48:54비교적 간결하면서도 구조가 명확하고 실행 가능해야 하죠.
00:48:59AI에게 스킬을 작성하게 할 수도 있지만, 적절한 지침을 줘야 합니다.
00:49:04또한 에이전트 스킬을 가지고 있다면, 시간이 지나면서 계속 발전시켜야 한다는 점도 매우 중요합니다.
00:49:10스킬을 설치만 해두고 잊어버릴 위험이 굉장히 크거든요.
00:49:17초반에는 잘 작동하는 것처럼 보였어도, 나중에는 결과가 더 나빠질 수도 있어요.
00:49:25사용하는 모델이 바뀌거나, 다른 환경에서 실행되거나, 시스템 프롬프트가 달라질 수 있으니까요.
00:49:32갑자기 스킬이 예전만큼 잘 작동하지 않게 되는 거죠.
00:49:37직접 만들었다면 업데이트해야 한다는 사실을 기억할 확률이 더 높지 않을까요?
00:49:44그래서 저는 제가 직접 관리하는 스킬 저장소를 가지고 있고, 계속 업데이트합니다.
00:49:48작동 방식이 마음에 들지 않을 때마다 계속 개선하니까요.
00:49:54계획이 세워지는 방식도 마음에 안 들 때가 있고요.
00:49:58그래서 계속해서 스킬을 다듬으려고 노력합니다.
00:50:02제가 직접 스킬을 만들고 싶은 이유가 바로 그거죠.
00:50:04정말 세밀하게 조정하고 싶거든요.
00:50:05그것 또한 학습 과정의 일부이고, AI 에이전트에게 적절한 도구를 제공하는 법을 배우는 과정입니다.
00:50:11결국 스킬은 에이전트가 효과적으로 작동하기 위한 도구와 같으니까요.
00:50:16그게 스킬에 대한 제 생각이고, 남들이 만든 스킬을 잘 안 쓰는 이유입니다.
00:50:21영감을 얻기 위해 참고할 수는 있죠.
00:50:23스킬 내용 자체가 아니라, 스킬의 이름이나 목표 정도는 참고할 수 있습니다.
00:50:27하지만 저는 결국 직접 만드는 쪽을 선호합니다.
00:50:34이력서는 솔직하게 썼는데, 요즘처럼 힘든 취업 시장에서 거짓말을 많이 하는 지원자들과 어떻게 경쟁해야 할까요?
00:50:40이력서에서 중요한 점은, 이건 개발 분야뿐만 아니라 언제나 그랬지만, 솔직함과 동시에 대담함이 필요하다는 것입니다.
00:50:49이미 그렇게 하고 계실지도 모르지만, 그게 중요해요.
00:50:52수동적인 태도가 아니라 대담하게 어필해야 합니다.
00:50:55거짓말을 하라는 게 아니라, 대담해지라는 뜻입니다.
00:50:58그리고 앞서 언급했듯이 현재 구직 시장에서 눈에 띄려면 어딘가에 존재감을 드러내야 한다고 생각합니다.
00:51:08X, LinkedIn, YouTube, 어디든 상관없습니다.
00:51:10꼭 인플루언서나 콘텐츠 크리에이터가 될 필요는 없어요.
00:51:12하지만 활동적이고 눈에 띄는 곳에 있으면, 그곳에서 인연이 닿아 취업에 도움을 줄 수 있는 사람을 만날 수도 있으니까요.
00:51:27반드시 취업이 목적이 아니더라도, 그런 가시성 자체가 큰 가치가 있거나 다른 요소들과 결합하여 큰 힘을 발휘할 수 있고, 또 하나의 기회가 될 수 있으니까요.
00:51:40멋진 제안은 아니라는 걸 알지만, 현재 구직 시장이 워낙 가혹하기 때문에 무엇을 할 수 있을지에 대한 제 솔직한 생각을 말씀드리는 겁니다.
00:51:50과로와 번아웃은 어떻게 피하고 있나요?
00:51:53네, 의도적으로 휴식을 취하는 것이 중요합니다.
00:51:57의도적인 휴식은 정말 중요하고, 자신이 하는 일에서 즐거움을 찾는 것도요.
00:52:02앞서 말했듯이, 저는 직접 손으로 코딩하는 걸 좋아했는데 AI 때문에 그 즐거움 중 일부를 잃었어요. 그래서 이제는 AI로 구축하고 에이전트를 수정하며 좋은 결과를 얻는 과정에서 즐거움을 찾으려 합니다.
00:52:17그런 즐거움을 찾는 것이 중요한 이유는, 본인이 즐겁게 일하면 번아웃의 위험이 훨씬 낮아지기 때문입니다.
00:52:24그게 제 계획입니다.
00:52:26뻔한 소리처럼 들리겠지만, 항상 쉬운 건 아니에요. 억지로 즐거움을 강요할 순 없지만, 어떤 방식으로든 자신이 하는 일의 한 부분에서 즐거움을 찾아야 한다고 느낍니다.
00:52:38모든 조언 정말 감사합니다.
00:52:39모든 조언 정말 감사합니다. 별말씀을요, 도움이 되었다니 기쁩니다.
00:52:45토렌트로 강의를 다운로드했다가, 나중에 Udemy에서 정식으로 구매했어요.
00:52:48네, 구매해 주셔서 감사합니다.
00:52:50뭐, 불법 복제는 사실 좋은 건 아니니까요.
00:52:54제 강의를 즐겁게 보고 결제를 결정해 주셨다니 정말 기쁩니다.
00:52:58정말 고마운 일이에요.
00:52:59감사합니다.
00:53:01여러 소규모 팀이 함께하는 대형 웹 애플리케이션 구축에는 React나 Angular 중 무엇을 추천하시나요?
00:53:06아마 요즘이라면 React를 추천할 것 같아요. 더 대중적이고 사용률이 높으니까요.
00:53:13AI도 React에 아주 능숙합니다. 물론 올바른 소스와 스킬을 제공한다면 요즘 AI는 어떤 기술이든 다 잘 다루긴 하죠.
00:53:21하지만 React는 안전한 선택이죠. 나쁜 선택은 아니니까요.
00:53:27AI와 효율적으로 일하는 법이 궁금합니다. 가끔 AI를 너무 많이 사용하다 보면 제가 바보가 된 것 같은 기분이 들거든요.
00:53:33네, 그게 바로 함정이죠.
00:53:35AI를 너무 많이 사용해서 에이전트들이 모든 걸 다 하게 만들다 보면, 갑자기 전체적인 흐름을 완전히 놓쳐버리게 됩니다.
00:53:43또 제가 아직 해결책을 찾지 못한 문제 중 하나는, 제 스킬셋 자체가 바뀐다는 거예요.
00:53:52예를 들어, 몇 년 전만 해도 React 코딩 실력이 지금보다 훨씬 좋았어요.
00:54:05그건 확실히 변했습니다.
00:54:06그렇다고 React나 모범 사례, 패턴을 전혀 모른다는 뜻은 아니지만, 예전과는 달라진 거죠.
00:54:13분명히 바뀌었습니다.
00:54:14그게 바로 변화의 일부라고 생각해요.
00:54:18제 스킬셋이 변화하고 있는 것 같긴 한데, 솔직히 좀 이상하고 잘못된 것 같은 기분도 듭니다.
00:54:29정말 감사합니다, Vlad.
00:54:31Angular 1.3 때부터 당신의 강의를 들었습니다.
00:54:34덕분에 세르비아에서 좋은 개발자 직업을 얻고 돈도 잘 벌고 있어요.
00:54:38저에게 정말 큰 의미가 있네요.
00:54:39제 강의가 도움이 되었다고 말해주는 사람들의 글을 읽는 건 언제나 감격스럽습니다.
00:54:45멋진 직업을 얻고 좋은 경력을 쌓게 되어 정말 다행이에요.
00:54:48저에게 정말 뜻깊은 일입니다.
00:54:49공유해 주셔서 정말 감사합니다.
00:54:51정말 놀랍네요.
00:54:52진심으로 감사합니다.
00:55:02몇 가지 의견을 말씀드리자면,
00:55:12요즘 AI 열풍 때문에 React나 Next.js의 새로운 기능 같은 기존 기술들에 대해 소홀해지는 건 아닐까요?
00:55:20그냥 희미해지는 것 같아요.
00:55:21네, 저도 그렇게 느낍니다.
00:55:23과거에는 새로운 React, Next.js, 또는 Angular 버전이 나올 때마다 엄청난 이슈였거든요.
00:55:29그런데 요즘은 그런 걸 훨씬 덜 신경 쓰게 되죠.
00:55:32저도 확실히 그렇게 변했습니다.
00:55:35첫째, AI 에이전트에게 changelog를 알려주고 코드베이스를 업데이트하게 하거나, 중요한 내용이 있는지 파악하게 시키면 되니까요.
00:55:44둘째, 과거 프레임워크들의 새로운 버전들이 개발자들의 특정 문제들을 해결하기 위해 출시되었던 것과는 상황이 많이 달라졌기 때문입니다.
00:55:58물론 모든 변경 사항이 다 그렇다는 건 아닙니다.
00:56:00보안 개선이나 성능 최적화 같은 부분도 분명 있으니까요.
00:56:02하지만 새로운 기능이 개발자가 작업을 더 쉽게 할 수 있도록 추가되는 경우도 많았죠.
00:56:10예를 들어, Angular의 시그널은 성능 향상 효과도 있죠.
00:56:17신호 폼(Signal Forms) 같은 기능도 생각해보고요.
00:56:22잘 모르겠지만요.
00:56:23거기에도 분명 성능 개선 효과가 있을 겁니다.
00:56:26하지만 확실히 개발자들이 더 나은 방식으로, 더 효율적으로 애플리케이션을 만들 수 있게 돕기 위해 출시된 기능들이 많았어요.
00:56:37하지만 그런 점들은 더 이상 예전만큼 중요하지 않게 되었습니다.
00:56:41더 이상 그만큼 중요하지 않아요.
00:56:44이론적으로 보자면, 코드를 작성하는 과정은 정말 투박하고 불편하더라도 엄청나게 고성능의 애플리케이션을 만들어내는 프레임워크가 나온다면,
00:56:57그것이 이전의 프레임워크들보다 더 낫다고 볼 수 있습니다. 왜냐하면 코드를 작성하는 과정이 불편하고 개발자로서 즐겁지 않다는 사실이,
00:57:10그 코드를 직접 작성하는 게 아니기 때문에 더 이상 중요하지 않게 되었기 때문입니다.
00:57:14그래서 그런 흐름이 바뀌었다고 생각해요.
00:57:18그렇기 때문에 새로운 버전이 출시되어도 예전만큼 흥미롭지 않은 거죠.
00:57:22솔직히 말해서, 성능 개선 같은 건 당연히 좋은 거니까 거저 얻는 거였죠.
00:57:27그건 대단한 거였죠.
00:57:28하지만 흥미로웠던 건 새로운 문법, 새로운 API, 새로운 기능이었어요.
00:57:33그런 이유로 사람들의 관심사가 확실히 바뀐 것 같습니다.
00:57:41AI 코딩 세션 후에 저만 유독 정신적으로 지치고 짜증 나는 게 아니라는 사실을 알게 되어 위안이 됩니다.
00:57:48네, 많은 개발자들이 그렇게 느낄 거라고 생각해요. 왜냐하면 어떤 방식으로 작업하느냐에 따라 정신적으로 소모가 심하고 도전적인 일이 될 수 있으니까요.
00:57:57만약 단순히 슬롯머신 당기듯 AI에게 "이거 파랗게 바꿔줘", "이거 더 크게 해줘"라고만 한다면,
00:58:08별로 지치지 않을지도 모르죠.
00:58:10하지만 직접 의사결정을 내리고, 계획을 읽고 수정하는 등 적극적으로 개입하면 분명 정신적으로 소모가 클 수 있습니다.
00:58:17LangChain이나 LangRef 같은 에이전트 기반 앱 전문가는 어떤가요?
00:58:22제가 그런 전문가는 아닙니다.
00:58:24저는 LangChain이나 LangRef 전문가는 아니에요.
00:58:27앞으로 AI 에이전트를 구축할 수 있는 능력이 매우 중요한 영역이 될 가능성이 높다고 봅니다.
00:58:38예를 들어 Vercel의 EVE 프레임워크 같은 것들이 있죠.
00:58:42잘 모르지만 FLU 같은 프레임워크도 있고요.
00:58:46그런 프레임워크들이 AI 에이전트 구축을 돕습니다.
00:58:51이제 목표는 웹사이트를 만들어주는 AI 에이전트가 아니라, Dropbox에서 재무 문서를 가져와 요약 보고서를 작성하는 등 특정 업무를 전문으로 하는 에이전트를 만드는 것이죠.
00:59:08앞으로 그런 분야도 중요해질 거라고 생각합니다.
00:59:12그러니 앞으로는 웹/모바일 앱, 로우레벨 소프트웨어뿐만 아니라 이런 에이전트들도 구축하게 될 겁니다.
00:59:21많은 기업들이 각자 특정 도구, 지침, 스킬, 지식 베이스, 그리고 샌드박스를 갖춘 맞춤형 전문가 에이전트를 원할 테니까요.
00:59:40고객 지원이 될 수도 있고... 사실 저는 EVE로 직접 에이전트를 구축해보기도 했습니다. 관련 강의도 고려 중이라서요.
00:59:50회사 내부적으로 쓸 수 있는 재무 관리 에이전트를 만들었는데, 회계 문서나 송장 같은 걸 채팅으로 편하게 물어보고 확인할 수 있습니다.
01:00:04매달 회계 준비를 해야 하는데, 문서가 빠짐없이 있는지 확인하는 과정이 번거롭거든요.
01:00:09이제 그 에이전트에게 "이번 달 회계 마감해야 하는데, 관련 폴더에 문서를 다 확인해줘"라고 물어보면 됩니다.
01:00:15그러면 에이전트가 알아서 문서를 확인하고,
01:00:19자기 할 일을 하는 거죠.
01:00:21다시 돌아와서는 "이 송장이 누락된 것 같습니다"라고 말해주기도 하고요.
01:00:24그러면 저는 "아, 그건 일부러 뺀 거야" 혹은 "오, 좋은 지적이야, 여기 있어"라고 답할 수 있죠.
01:00:28이렇게요.
01:00:28미래에는 모든 종류의 목적을 위한 이런 에이전트들이 흔해질 것이고, 그것을 만드는 과정 역시 AI가 도울 수 있을 겁니다.
01:00:40물론 개발자의 가이드가 있어야겠죠. 결국은 일종의 소프트웨어 애플리케이션이니까요.
01:00:45앞으로 우리가 마주할 수많은 흥미로운 영역들 중 하나가 될 거라고 확신합니다.
01:00:56Pi 같은 에이전트 하네스를 직접 돌리는 게 가치가 있어 보이네요.
01:01:00저에게 있어 Pi를 사용하는 건 정말 즐겁습니다. 아주 훌륭하게 확장할 수 있거든요.
01:01:07그게 요즘 제가 즐거움을 얻는 원천이기도 합니다.
01:01:12스킬이 AI 모델에 따라 민감하게 반응하나요?
01:01:15특정 모델에 맞춰 스킬을 조정해야 하는 경우가 있나요?
01:01:19과거에는 설명을 조정해야 하는 경우가 많았습니다.
01:01:25어떤 모델은 스킬을 사용할 확률이 훨씬 높았으니까요. 하지만 지금은 다 달라졌어요.
01:01:31이제 모든 모델이 스킬을 호출하고 불러내는 데 아주 능숙해졌습니다.
01:01:35하지만 여전히 항상 세밀하게 조정합니다.
01:01:37모델뿐만 아니라 하네스(harness)에 맞춰서도 계속 다듬어야 하거든요.
01:01:43말씀드린 대로, 여러 에이전트가 동시에 실행될 수 있는 Herder를 사용 중입니다.
01:01:52Herder에서 하위 에이전트를 실행하도록instruct하는 스킬을 직접 만들었는데, Herder가 에이전트 지원 기능이 내장되어 있어서 잘 작동하도록 세팅했습니다.
01:02:06그렇게 해당 환경에서 잘 동작하도록 스킬을 만들었죠.
01:02:14반면에 Claude Code는 고유한 하위 에이전트 로직을 가지고 있습니다.
01:02:21그래서 Claude용으로는, 무의미한 하위 에이전트를 끝없이 생성하는 걸 막고 싶어서 하위 에이전트를 사용할 시점을 결정하는 스킬을 만들었습니다.
01:02:34내부 로직이 있으니까 구체적인 방법까지 알려줄 필요는 없거든요.
01:02:37이런 식으로 이제는 모델 자체보다는 하네스 환경에 맞춰 스킬을 주로 조정하게 됩니다.
01:02:52바이브(Vibe)라는 게 NFT 족들이랑 비슷하네요.
01:02:54네, 어느 정도 겹치는 부분이 있을지도 모르죠.
01:02:58최근 웹 개발에 권태를 느껴서 DevOps로 전환하려고 합니다.
01:03:02AI가 그쪽 업계에는 어떻게 영향을 주고 있는지 궁금합니다.
01:03:06제 생각에는... X에서 보는 내용이나 들리는 얘기들을 보면, 당연히 DevOps 분야도 큰 영향을 받고 있습니다.
01:03:16어떻게 DevOps를 정의하느냐에 따라 다르겠지만요.
01:03:21코딩과 마찬가지로, 무슨 일이 벌어지는지 제대로 아는 것 자체가 가치가 큽니다.
01:03:29물론 AI를 활용해 Docker 이미지를 빌드하거나 VPS를 설정하고 구성하는 데 도움을 받을 수는 있습니다. 저도 그렇게 하고 있고요.
01:03:40아주 유용하죠.
01:03:42무엇을 요청해야 할지, 무엇을 요청하지 말아야 할지, 그리고 AI가 한 작업이 무슨 의미인지 이해하는 게 중요합니다.
01:03:51Docker 구성 파일들을 검토해 보는 것도 흥미롭습니다. AI가 너무 복잡하게 만들거나 목적에 맞지 않는 구성을 만들어낼 때가 있거든요.
01:04:05컨테이너 빌드가 안 되는 오류뿐만 아니라, 인프라 자체가 너무 복잡해지거나 잠재적인 이슈를 안고 있는 경우도 생기니까요.
01:04:18저도 예전에 VPS에 Docker 설정을 AI에게 맡겼는데, 꼼꼼하게 검토하지 않은 적이 있습니다.
01:04:30한 달쯤 지나니 VPS 하드 드라이브 사용량이 100%가 되어 꽉 차버리더군요.
01:04:41알고 보니 Docker compose 파일에 설정된 로깅 방식 때문에 로그 파일이 정리되지 않고 쌓였던 겁니다.
01:04:50일정 기간이 지나거나 파일 크기가 커지면 지우는 규칙이나 로직이 전혀 없었거든요.
01:04:58바로 그런 걸 말하는 겁니다.
01:04:59최악의 상황까진 아니더라도, 하드 드라이브가 꽉 차버리면 정말 곤란하겠죠.
01:05:06결국 무슨 일이 벌어지는지 아는 게 정말 중요합니다. 물론 AI가 다른 곳들과 마찬가지로 이곳에도 영향을 미치겠지만요.
01:05:17근본적으로 파고들면, 결국 모든 건 코드니까요.
01:05:22디지털 세상의 모든 건 결국 코드로 작동합니다.
01:05:25결국 코드가 동력이죠.
01:05:28그러니 AI가 이런 모든 부분을 도울 수 있는 겁니다.
01:05:31하지만 제 의견으로는, 여전히 전문가인 인간이 협력해서 진행해야 합니다.
01:05:39스킬에 대한 당신의 견해는 정말 타당합니다.
01:05:41코드 리뷰용 스킬을 만들고 한 달 동안 세밀하게 조정해 봤거든요.
01:05:44처음엔 Sonnet, Opus를 쓰다가 지금은 5버전에 맞춰 업데이트했죠.
01:05:49네.
01:05:49스킬은 정말 계속 진화해야 하고 업데이트가 필요합니다. 하지만 너무 과하게 만들고 싶진 않네요.
01:05:54적어도 저는 그러고 싶지 않아요.
01:05:5540개씩이나 되는 에이전트 스킬을 가지고 싶진 않으니까요.
01:05:59스킬은 대략 네다섯 개, 많아야 여섯 개 정도만 가지고 있어요.
01:06:03본질적으로 좋은 프록시는 AI에게 계속 같은 내용을 반복해서 물어보게 될 때,
01:06:10혹은 매번 같은 문제로 짜증이 날 때, 바로 그때가 스킬을 추가하기 좋은 기회입니다.
01:06:16네.
01:06:17아니면 특정 행동 방식이 부족하다고 느낄 때도 스킬을 추가하기 좋은 기회죠.
01:06:24하지만 이 역시 하나의 과정입니다.
01:06:25단순히 “X, Y, Z를 수행하는 스킬 하나 만들어줘”라고 하면 끝나는 게 아니에요.
01:06:28아니죠, 좋은 스킬을 다듬으려면 노력이 필요합니다.
01:06:31가장 흥미로운 작업이 아니라는 건 잘 알지만, 시간을 들여 좋은 스킬을 구축해야 합니다.
01:06:37저에게도 아주 신나는 일은 아니지만, 이 스킬은 앞으로 몇 주나 몇 달 동안 수천 번의 에이전트 세션에서 활용될 수 있는 중요한 도구니까요.
01:06:52그러니 프로젝트, 코드 스타일, 본인의 성향, 모델, 그리고 도구들에 딱 맞는 좋은 스킬을 만드는 데 시간을 투자해야 합니다.
01:07:02그만한 가치가 충분히 있다고 생각합니다.
01:07:08특히 이번 5.6 버전 업데이트와 영구 초기화 이후로는,
01:07:14지난주에 API 추론 비용으로 2만 달러 정도를 썼더라고요.
01:07:20그래서 지금은 며칠 휴가를 냈습니다.
01:07:23아, 탈진해서 쉬시는 거군요?
01:07:25네.
01:07:26그 점은 정말 흥미로운 포인트네요.
01:07:30저도 같은 상황을 보고 있고, X에서도 관련 글을 읽었습니다.
01:07:33OpenAI가 사용량 제한을 계속 리셋해주니 참 좋긴 하죠.
01:07:39구독한 만큼 더 많이 쓸 수 있으니까요.
01:07:40하지만 당연히 그만큼 사용해야 한다는 압박감을 느끼기 쉽죠, 그렇죠?
01:07:45갑자기 사용량이 100%로 다시 채워졌으니 말입니다.
01:07:49그래서 꼭 써야 할 것 같고요.
01:07:50그 마음 충분히 이해합니다.
01:07:52하지만 그러지 마세요.
01:07:53그냥 그렇게 하지 마세요.
01:07:54어떻게 일할지, 얼마나 일할지, 무엇을 할지 OpenAI가 결정하게 내버려 두지 마세요.
01:08:00위험한 건 번아웃이 오거나, 완전한 번아웃이 아니더라도 지쳐버릴 수 있다는 점입니다.
01:08:07둘째로, 토큰을 다 써버리려고 급하게 작업하다 보면, 정작 무엇을 하는지 깊이 생각하지 않거나 에이전트의 결과물을 신중하게 검토하지 않아 저품질의 결과물을 만들 확률이 높습니다.
01:08:23결국 그 토큰을 다 써서 만든 결과물은 어차피 버리게 될 가능성이 매우 높다는 뜻이죠.
01:08:30그럼 대체 무슨 의미가 있을까요?
01:08:32물론 OpenAI의 컴퓨팅 자원을 사용하는 것이긴 합니다.
01:08:36그들의 돈을 조금 태우는 셈이죠.
01:08:38기분은 좋을지 모릅니다.
01:08:39하지만 결국, OpenAI가 시키는 대로 사용량을 채우는 데 당신의 소중한 시간을 낭비할 가치는 없습니다.
01:08:47본연의 작업에 집중하세요. 사용량 리셋 같은 것에 휘둘리지 마시고요.
01:08:54에이전트 관련 강의를 꼭 보고 싶네요.
01:08:56에이전트 강의는 곧 나옵니다.
01:08:58또한 AI를 활용해 작업하는 방식을 단순히 말로만 설명하는 게 아니라, 실제로 보여줄 계획도 가지고 있습니다.
01:09:08이제 기본기를 배울 필요가 거의 없어진 초보 개발자들에게는 어떤 영향이 있을까요?
01:09:15현재의 고급 언어들이 어셈블리어처럼 될 거라 생각합니다.
01:09:19새로 시작하는 개발자들에게는 어떤 영향을 줄까요?
01:09:23네.
01:09:25제 질문을 제대로 이해했는지 모르겠는데, 직접 코딩할 필요가 없어진 초보 개발자들에게 어떤 영향이 있을지 물으시는 거죠?
01:09:33직접 손코딩을 하지 않으면 어떻게 좋은 기본기를 다질 수 있을까, 뭐 그런 고민인가요?
01:09:39제가 제대로 이해했나요?
01:09:40아니면 말씀해주세요.
01:09:44AI와 함께 코딩을 배우는 건 꽤나, 아주 꽤나 어려운 문제입니다.
01:09:51아직 저도 완벽한 답변은 찾지 못했습니다.
01:09:54저 역시 그 해답을 찾으려고 노력 중이니까요.
01:09:58AI를 쓰면서도 정작 무슨 일이 벌어지고 있는지 배우지 못할 위험이 있다는 건 분명한 문제라고 봅니다.
01:10:06결과물이 나올 때는 좋지만, 그렇지 못할 때가 문제죠.
01:10:10그래서 해결책은 정말 어렵지만, AI가 생성한 코드가 어떤 의미인지 계속 공부하는 것입니다.
01:10:22소프트웨어를 구성하는 요소들을 끊임없이 배우는 거죠.
01:10:26소프트웨어의 구성 요소와 기술적 트레이드오프에 대해 계속 배워야 합니다.
01:10:29물론 모든 결정을 직접 내리지 않아도 될지도 모릅니다.
01:10:34작은 결정들은 AI가 대신 해줄 수도 있고, 사실 별로 중요하지 않을 수도 있습니다.
01:10:39하지만 그럼에도 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하는 것은 중요합니다.
01:10:42이미 말했듯이 AI에게 코드를 물어볼 수 있잖아요.
01:10:44그게 중요한 방법 중 하나예요.
01:10:45그게 기본기를 다지는 방법의 일부라고 생각합니다.
01:10:49AI에게 왜 이렇게 코드를 짰는지 물어보세요.
01:10:51다른 대안은 없는지 물어보고요.
01:10:53설명을 요구하세요.
01:10:55또 다른 학습 방법은, 솔직히 제가 만들어서가 아니라, 튜토리얼이나 강의를 듣는 것입니다.
01:11:02무료 강의도 좋고요.
01:11:03유료 강의도 좋습니다.
01:11:04왜냐하면 누군가 다른 사람이 특정 기술이나 접근 방식에 대해 설명해 주는 내용을 듣는 것이 도움이 되기 때문입니다.
01:11:12질문하는 방식으로는 알 수 없는 영역들이 있는데, 사실 뭘 물어봐야 할지도 모를 수 있잖아요.
01:11:18그래서 기본기를 다지기 위해서는 전문가들이 지식을 공유하는 것이 중요하다고 생각합니다.
01:11:25그리고 여러분은 그걸 습득하면 됩니다.
01:11:26그러고 나서 에이전트에게 도전해보세요.
01:11:28에이전트에게 설명을 요구해 보는 겁니다.
01:11:31그런 식으로 여전히 좋은 기본기를 쌓을 수 있다고 봅니다.
01:11:34하지만 이건 예전처럼 직접 코드를 한 줄 한 줄 작성하던 방식과는 완전히 다른 학습 과정입니다.
01:11:38그 시절에는 자연스럽게 문제에 부딪히며 배웠죠.
01:11:40아주 좋은 학습 방법이었습니다.
01:11:43하지만 이제는 그런 식으로 일하는 시대가 아니라고 느낍니다.
01:11:48보통 적당한 규모의 프로젝트 하나당 에이전트 스킬 파일을 몇 개 정도 만드시나요?
01:11:52몇 개 안 됩니다.
01:11:52저는 대략 4~6개의 주요 전역(Global) 스킬을 가지고 있어요.
01:11:59그리고 프로젝트별로 2~3개 정도의 스킬을 추가합니다.
01:12:05만약 TanStack Start나 Fact 라이브러리를 사용해서 Cloudflare에 배포하는 프로젝트를 한다면, Cloudflare 스킬, Fact 스킬, TanStack Start 스킬을 각각 만듭니다.
01:12:18직접 만드는 거죠.
01:12:21예를 들어, 어떤 스킬이 이미 다른 프로젝트에 있다면,
01:12:24에이전트에게 “저 프로젝트에 있는 스킬을 참고해서 해줘”라고 말합니다.
01:12:28영감을 얻으라는 의미죠.
01:12:30하지만 그 스킬이 Fact를 적절하게 잘 다루는지 확인하기 위해 추가적인 조사를 시키기도 합니다.
01:12:36최신 변경 사항을 확인해서 바뀐 점을 보라고 하는 거죠.
01:12:40그리고 스킬을 개선할 방법에 대한 아이디어를 달라고 합니다.
01:12:43그러면 그 아이디어들을 검토합니다.
01:12:44제 아이디어도 보태고요.
01:12:45그러고 나서 새로운 스킬을 만들어 전역 스킬 외에 프로젝트에 추가하는 식입니다.
01:12:50어쨌든 다 합쳐도 총 10개 정도의 스킬밖에 안 돼요.
01:12:55저는 정말 최소한으로 유지하려고 합니다.
01:12:57단순히 토큰을 많이 소비해서가 아니에요.
01:13:00그건 큰 문제가 아니죠.
01:13:02그다지 큰 비중은 아니라고 생각합니다.
01:13:04단지 AI 에이전트가 무작정 도움이 될 것 같은 스킬을 마음대로 활성화하는 상황을 피하고 싶어서입니다.
01:13:11첫째, 불필요한 토큰이 소비되니까요.
01:13:14둘째, 잘못된 방향으로 모델이 흐를 위험이 있습니다.
01:13:17그러니까 제겐 일종의 트레이드오프인 셈이죠.
01:13:19스킬은 정말 유용합니다.
01:13:21하지만 너무 많이 만들고 싶지는 않아요.
01:13:24최소한 현재 제 생각은 그렇습니다.
01:13:26더 많은 실험을 거치거나 모델이 발전하면 몇 달 뒤에는 생각이 달라질지도 모르죠.
01:13:31몇 달 뒤에 어떤 상황이 올지는 아무도 모르는 거니까요.
01:13:34아, 질문 하나를 건너뛴 것 같네요.
01:13:37죄송합니다.
01:13:37개발자의 미래가 안전한가에 대한 질문을 봤습니다.
01:13:41답변을 드리자면, 일단 지금 상황은 분명히 다소 불안정한 면이 있습니다.
01:13:48훨씬 좋았던 시절도 분명 있었죠.
01:13:50그건 자명한 사실이고요.
01:13:52구인 시장 상황은 좋지 않습니다.
01:13:55그것도 너무나 명확하죠.
01:13:57그중 AI와 관련된 건 일부분이라고 생각합니다.
01:14:00하지만 AI가 분명 영향을 미칠 거라는 건 확실해요.
01:14:03그 점은 정말 의심할 여지가 없죠.
01:14:04제 생각에 AI를 잘 활용하는 개발자들은 안전할 것입니다.
01:14:09네, 그렇습니다.
01:14:09기업이 인간은 완전히 배제하고 AI만 사용하는 미래가 곧 올 거라고는 생각하지 않습니다.
01:14:21미래를 예측할 수는 없지만 말이죠.
01:14:22혹시 모델이나 도구들이 엄청나게 발전해서 제가 틀릴 수도 있겠죠.
01:14:28하지만 그런 세상이 온다면 비단 개발자뿐만의 문제가 아닐 겁니다.
01:14:31거의 모든 직업이 심각한 위기에 빠지게 되겠죠.
01:14:36하지만 저는 그렇게 생각하지 않습니다.
01:14:38거의 모든 기술이 그렇듯, 일자리는 시대에 따라 진화한다고 봅니다.
01:14:44기술과 인간의 입력이 결합할 때 최고의 성과가 나올 수 있습니다.
01:14:49앞으로의 개발자는 AI를 얼마나 효율적으로 잘 다루느냐에 달렸다고 생각합니다.
01:14:56오늘날의 개발은 4년 전과는 확연히 다를 것이고, 분명 더 달라질 것입니다.
01:15:02이미 변하고 있고요.
01:15:04하지만 여전히 개발 일자리는 존재합니다.
01:15:05다만 방식이 바뀐 것뿐이죠.
01:15:07앞서 말했듯이 말입니다.
01:15:09저 역시 예전 코딩의 즐거움 중 일부는 잃어버렸다고 느낍니다.
01:15:11하지만 새로운 세상 속에서 또 다른 재미를 찾아가고 있습니다.
01:15:17꼭 AI가 필요했냐고요?
01:15:18아니요, 하지만 이미 우리 곁에 있습니다.
01:15:27쏟아지는 기술들을 어떻게 다 따라가시나요?
01:15:29저도 어떤 기술들은 따라가기가 정말 어렵습니다.
01:15:32가르치는 입장에 계신 선생님께서는 얼마나 더 힘드실지 상상조차 안 되네요.
01:15:34혹시 특별한 알림 채널이라도 있으신가요?
01:15:36X가 정말 좋은 정보원입니다.
01:15:38X에 시간을 조금 과하게 쓰는 감도 있지만, 어쨌든 계속 확인하죠.
01:15:42소음도 많지만, 그만큼 가치 있는 정보도 정말 많거든요.
01:15:47그리고 저는 실제로 직접 만들어봅니다.
01:15:49하루 종일 오래 일하고요.
01:15:51정말 많은 것을 직접 빌드합니다.
01:15:53실험도 정말 많이 하고요.
01:15:56그게 제가 새로운 것들을 시도하는 방법입니다.
01:15:59물론 모든 걸 다 해볼 수는 없겠죠.
01:16:01그게 현실이기도 하고요.
01:16:04그래도 가능하면 최대한 많이 직접 실험해 보려고 합니다.
01:16:10진지하게 프로젝트를 빌드해보려고 노력하고요.
01:16:12X는 새로운 트렌드나 기술, 그리고 사람들의 다양한 의견을 배우는 아주 훌륭한 창구로 사용하고 있습니다.
01:16:22어떤 것들은 며칠만 지나도 금세 사그라드는 유행이라는 걸 알기에 따로 시도할 필요가 없기도 합니다.
01:16:28지금은 아무도 언급조차 안 하니까요.
01:16:31그래도 제가 직접 한번 살펴보긴 합니다.
01:16:33어쨌든 무엇이 남고 무엇이 사라지는지 계속 지켜보는 것이 중요하죠.
01:16:41지금 경력이 아예 없는 주니어 개발자를 뽑는다면, 하루하루 어떤 지식과 행동을 기대하시나요?
01:16:50제가 기대하는 부분은 이렇습니다.
01:16:52웹 개발, 앱 개발, 그리고 저희가 하는 백엔드 개발 관련 업무를 위해 채용한다고 가정해 봅시다.
01:17:03저는 그들이 핵심 기술들을 알고 있길 바랍니다.
01:17:07Node, Bun, React, PHP 같은 것들이죠.
01:17:14모두 다 알 필요는 없지만, 저희 스택인 Node, TypeScript, React는 기본이죠.
01:17:20그 기술들이 왜 존재하는지, 어떻게 함께 작동하는지, React의 핵심 개념인 컴포넌트나 상태 관리 같은 기본은 알아야 합니다.
01:17:31정말 기본적인 것들 말이에요.
01:17:32코드를 바로 짤 수 있을 정도는 아니더라도, 적어도 알고는 있어야 한다는 거죠.
01:17:37또한 인증(Auth)에 대해서도 알아야 합니다.
01:17:41인증을 추가하는 데 어떤 옵션들이 있는지 말이죠.
01:17:44거기서 오는 어려움은 무엇인지요.
01:17:46전문가 수준일 필요는 없지만, 애플리케이션을 어떻게 구성하는지, 어떤 빌딩 블록들이 필요한지, 어떤 트레이드오프와 도전 과제가 있는지를 충분히 이해하고 있다는 걸 보여주길 원합니다.
01:18:00그리고 언급했듯이 AI 부분도 중요합니다.
01:18:02AI를 어떻게 활용하는지 보고 싶습니다.
01:18:06완벽한 결과물을 기대하는 건 아니에요.
01:18:07주니어에게 시니어 수준의 경력을 기대하지 않으니까요.
01:18:11하지만 단순히 AI가 시키는 대로만 하는 건 싫습니다.
01:18:14AI의 결과물을 직접 검증하고 도전하는 모습을 보고 싶어요.
01:18:18최선의 방향이 무엇인지 확신이 서지 않을 때 AI와 논의하는 모습을 보고 싶습니다.
01:18:23그러고 나서 제게 와서 이렇게 말하는 거죠. “AI와 상의해 봤는데 여러 가지 선택지가 나왔습니다.”
01:18:30“저희가 생각한 옵션은 크게 세 가지입니다.”
01:18:33“이런 이유들 때문에 저는 이 방식이 가장 좋다고 생각하는데, 아직 고민이 좀 됩니다.”
01:18:39그건 괜찮습니다.
01:18:40충분히 좋습니다.
01:18:40그게 제가 기대하는 바입니다.
01:18:43Claude 사용량과 관련해서, 이상하게도 제 사용량 리셋이 일찍 되는 경우가 있습니다.
01:18:48Max 플랜을 쓰는데, 가끔 주간 리셋이 아니라 일일 리셋이 될 때가 있더라고요.
01:18:53좋은 기능이네요.
01:18:54아쉽게도 저는 그런 경우가 없네요.
01:18:57Kimmy K3가 웹에 출시되었다고요?
01:19:01정말요?
01:19:03나왔나요?
01:19:04공식 발표 블로그 포스팅을 보고 싶네요.
01:19:12아마 사용할 수는 있겠죠.
01:19:15전 계정이 없지만요.
01:19:16그래도 벤치마크 점수들이 다 나와 있는 공식 발표 글을 보고 싶네요.
01:19:29그럼요.
01:19:32Gemini로 문제 겪은 적은 한 번도 없습니다.
01:19:35네, 하지만 코딩용으로는 Gemini가 그렇게 만족스럽지는 않네요.
01:19:38벨기에에서 인사드립니다.
01:19:40채널과 전반적인 성격 모두 정말 마음에 들어요.
01:19:42정말 멋지십니다.
01:19:42정말 감사합니다.
01:19:43좋은 메시지 보내주신 모든 분께도 감사드려요.
01:19:45정말, 정말 감사합니다.
01:19:46저에겐 큰 의미가 있어요.
01:19:47정말 친절하시네요.
01:19:51맥스, 모든 것에 감사해요.
01:19:53감사합니다.
01:19:54방금 언급했듯이 모두에게 감사합니다.
01:19:56이런 스트리밍은 정말 즐거워요.
01:19:57이런 주제들에 대해 토론하고, 질문에 답하고, 다양한 관점에 대해 듣는 것이 정말 즐겁습니다.
01:20:02저 또한 배울 수 있는 좋은 방법이니까요.
01:20:05말했듯이 우리 모두 이걸 알아가고 있는 중이잖아요, 그렇죠?
01:20:07당연히 저도 예외는 아닙니다.
01:20:10제가 오픈 라우터를 사용하냐고요?
01:20:11네, 사용합니다.
01:20:12예를 들어 GLM 5.2 모델을 가지고 놀 때는 오픈 라우터를 사용하고 있죠.
01:20:19네.
01:20:22구글 제미나이가 LLM 시장에서 경쟁사들과 비교해 왜 고전하는지 정말 궁금해요.
01:20:26이 업계에서 쌓아온 데이터와 경험을 생각하면 말이죠.
01:20:30네, 저도 그 부분이 궁금합니다.
01:20:34구글이 거기서 뭘 하고 있는지 모르겠어요.
01:20:37그들은 엄청난 데이터를 가지고 있죠.
01:20:39분명히 재능 있는 엔지니어들과 데이터 과학자들, 그리고 ML 엔지니어들도 아주 많고요.
01:20:48모든 전문가를 다 보유하고 있죠.
01:20:50데이터도 엄청 많고요.
01:20:51왜 제미나이 모델이 제가 경험하기에, 그리고 많은 이들이 경험하는 것처럼, 다른 최상위 모델들보다 훨씬 못한지 모르겠어요.
01:21:01다른 모델들만큼 말이죠.
01:21:05벤치마크에서는 어느 정도 성과를 내지만, 네, 같은 수준은 아닙니다.
01:21:11코딩에 최적화하는 게 그들의 우선순위가 아닐 수도 있어요. 제 이해로는 코딩 전문성은 대부분 사후 훈련, 미세 조정, 강화 학습에서 나오거든요.
01:21:25거기서 AI 모델이 도구를 호출하고, 기술을 사용하고, 특정 코딩 패턴이나 관행을 인식하는 법을 배우는 것이니까요.
01:21:39네, 저라면 AI로 만드는 작업에 바로 뛰어들겠지만, AI가 생성한 코드가 무엇을 의미하는지도 병행해서 배워야 한다고 봅니다.
01:21:53아까 말했듯이, 작성되는 코드를 정말 이해해야 합니다. 모든 줄을 다 이해할 필요는 없지만, 만들어지고 있는 애플리케이션이 무엇인지에 대한 개념은 잡고 있어야 해요.
01:22:12검토해야 할 내용이 확실히 바뀌고 있어요. 그렇다고 모든 줄을 다 검토해야 한다는 건 아니에요.
01:22:21저도 그렇게 하지 않고요, 거리가 멀죠.
01:22:24하지만 AI가 당신을 위해 만든 소프트웨어가 전반적으로 무엇을 하는지, 어떤 기능과 API가 사용되는지 정도는 이해할 수 있어야 합니다. 그냥 무작정 AI가 하도록 두는 게 아니라요.
01:22:42저는 그게 중요하다고 생각합니다.
01:22:43모든 작은 결정에 의문을 제기할 필요는 없어요.
01:22:46자신의 코드 품질 기준을 강요할 필요도 없고요.
01:22:49저도 더 이상 그렇게 안 하거든요.
01:22:50하지만 본인의 소프트웨어, 애플리케이션의 일반적인 구조나 접근 방식에 대한 이해는 있어야 합니다.
01:23:03적어도 제 의견은 그렇습니다.
01:23:06프로젝트를 위해 AI가 읽을 수 있는 문서를 작성하시나요?
01:23:11아니요, 문서는 작성하지 않습니다.
01:23:13대신 사양서라고 부르거나, 뭐, 어쨌든 문서라고 부를 수도 있겠네요.
01:23:22제가 좋아하는 방식은 새로운 프로젝트를 시작할 때, 기존 프로젝트도 마찬가지지만, AI와 프로젝트에 대해 논의하고, 기존 프로젝트라면 AI가 분석하게 하는 거예요.
01:23:33다양한 아이디어와 옵션, 그리고 미처 예상하지 못했거나 고려해야 할 사항들에 대해 토론합니다. 그러고 나서 저도 반박을 하죠. 코드 리뷰 때와 마찬가지로 AI에게 “더 고려할 점이 있니?”라고 물으면 언제나 더 많은 걸 고려하라고 할 테니까요.
01:23:50무작정 받아들이지 않고 만족스러운 범위와 프로젝트 설명이 나올 때까지 AI와 토론합니다. 그 후 모든 기술적 세부 사항이 포함된 요약을 프로젝트의 마크다운 파일로 저장하라고 하죠.
01:24:05보통, 아니 대부분의 경우 그게 시작점이고, 거기서부터 하나씩 해결해 나가는 겁니다.
01:24:10그다음엔 AI에게 “이제 인증 기능을 작업하자”고 말하는 식이죠.
01:24:15그 프로젝트를 기반으로 계획을 세워달라고 합니다. 그렇게 접근하는 거죠.
01:24:19이런 식으로 접근합니다.
01:24:22충분한 폭의 주제를 시도해 보고 이제 전문화할 시간이라고 결정하는 기준이 뭔가요?
01:24:29AI와 논의할 때를 말씀하시는 건가요?
01:24:32딱히 정해진 규칙은 없습니다.
01:24:34학습에 대해 이야기할 때는, 코드의 특정 영역에서 무슨 일이 벌어지고 있는지 이해가 될 때까지 토론하는 게 좋습니다.
01:24:45계획에 대해 이야기하는 거라면, 그건 경험에서 나옵니다.
01:24:51만족스러운 답변이 아닐 거라는 건 알지만, 토론 상태와 프로젝트 범위에 만족하게 되는 건 경험이 쌓이면서 자연스럽게 느껴지는 거예요.
01:25:02혹시 제 답변이 틀렸다면 다시 말씀해 주세요.
01:25:04기회가 있을 때 감사의 말씀을 드려야겠네요.
01:25:10당신 덕분에 개발자가 될 수 있었어요.
01:25:12정말 감사합니다.
01:25:14전에도 말했지만, 계속 말해도 질리지 않네요.
01:25:17저에겐 큰 의미가 있습니다.
01:25:18제 콘텐츠와 강의가 누군가에게 취업하거나 커리어를 전환하는 데 도움이 되었다는 이야기를 들으면 정말 의미가 커요.
01:25:25제가 이걸 만든 이유기도 하니까요.
01:25:26그러니 정말 감사합니다.
01:25:27정말, 정말 감사합니다.
01:25:29저에겐 큰 의미입니다.
01:25:30너무나도 많이 감사합니다.
01:25:33네.
01:25:34X에 대한 의견에 동의해요.
01:25:36정말 소음이 너무 많죠.
01:25:37하지만 가끔 IT, 개발, 데브옵스 등에 관한 게시물들도 올라오곤 하니까요.
01:25:42인스타그램에서도 좋은 팁을 얻을 때가 있어요.
01:25:44네, 저는 인스타그램은 전혀 안 하거든요.
01:25:46그러니 제가 놓치고 있는 좋은 정보원일 수도 있겠네요.
01:25:49하지만 X는 좋은 정보원이고, 적절한 사람들을 팔로우하고 있어서 알고리즘이 저에게 꽤 잘 맞아요. 그 덕분에 좋은 통찰력과 소식을 얻고 있습니다.
01:26:05물론 모든 소셜 미디어가 그렇듯 30~40% 정도의 게시물은 무시해야 하죠.
01:26:10시간이 지나면서 어떻게 해야 할지 요령이 생기는 것 같아요.
01:26:17콜랩에 관해서는 저는 하지 않습니다.
01:26:19죄송해요.
01:26:20프리랜서 일과 사업으로 자신만의 AI 솔루션을 구축하는 데 Fast API를 배우고 사용하는 것에 대해 어떻게 생각하시나요?
01:26:27본인이 편하게 느끼는 걸 사용하라고 말씀드리고 싶네요.
01:26:29AI가 대부분의 라이브러리나 언어 등을 꽤 잘 다룰 수 있기 때문에, 과거보다 기술 스택의 중요성은 줄어들었다고 봅니다.
01:26:42그러니 본인이 즐겁게 느끼고 흥미로우며 잘하는 것을 사용하세요.
01:26:49그게 제 판단입니다.
01:26:49과거보다는 조금 더 자유가 있다고 말씀드리고 싶어요.
01:26:54이 AI 롤러코스터에서 계속 업데이트해 주셔서 감사합니다.
01:26:57함께해 주셔서 감사합니다.
01:26:57스트리밍에 참여해 주시고, 영상을 시청해 주시고, 저와 이 여정을 함께해 주셔서 감사합니다.
01:27:04GLM 5.2가 Opus 4.8만큼 좋다고 생각하시나요?
01:27:09꽤 좋았지만, GLM 5.2 구독을 하지 않아서 조금 짠돌이처럼 굴었던 것 같네요.
01:27:17Opus를 사용했던 만큼 많이 사용해 보지는 못했습니다.
01:27:27Opus는 구독 서비스에 포함되어 있어서 훨씬 더 많이 썼지만, GLM은 아니었거든요.
01:27:32그래서 Opus만큼 깊이 경험해 보지는 못했습니다.
01:27:39그래도 사용해 봤을 땐 꽤 인상적이었습니다.
01:27:43네, 판단하기 어렵네요.
01:27:45가끔 이 모델이 Opus 4.8보다 낫다는 글들을 보게 되는데,
01:27:52저는 개인적으로 그런 판단을 내리기가 어렵습니다.
01:27:56시간이 흐르면서 모델이 무엇을 잘하고 무엇을 못 하는지에 대한 느낌이 드는, 전반적인 분위기가 더 중요하죠.
01:28:10그리고 다시 한번 말하지만, 모델이 실행되는 환경의 하드웨어를 과소평가하지 마세요.
01:28:15그게 영향이 있거든요.
01:28:16모델에 부여하는 도구와 기술들, 그 모든 조합이 중요하죠.
01:28:21움직이는 요소가 워낙 많아서 저는 이게 저것보다 낫다고 말하기 어렵습니다.
01:28:28Fable이 정말 좋은 모델이라는 건 말할 수 있겠네요.
01:28:31그리고 미적 감각도 좋고요. 웁스, 죄송합니다.
01:28:35경험상 보기 좋은 프론트엔드를 만드는 데 있어서 센스가 아주 좋습니다.
01:28:40GPT 5.6은 적어도 Pi에서 사용할 때는 그 점에선 훨씬 못합니다.
01:28:45코덱에 대해서는 모르겠지만, Pi에서는 그렇게 뛰어나지 않아요.
01:28:52하지만 계획에 따라 작업을 수행하는 데는 정말 뛰어납니다.
01:28:56코드 베이스를 분석하는 것도 잘하고요.
01:29:00다시 말하지만, 올바른 기술과 도구를 주었을 때 말입니다.
01:29:03제가 접근하는 방식은 이렇습니다.
01:29:06이 모델이 저 모델과 같은 수준이라고 단정 짓기는 힘들어요.
01:29:11때로는 명확한 차이가 보이고요.
01:29:13어떨 때는 더 모호하죠.
01:29:17구글에는 유능한 엔지니어와 무능한 의사결정권자가 있죠.
01:29:21맞아요.
01:29:22어느 정도 일리 있는 말입니다.
01:29:25질문에 답해 주셔서 감사합니다.
01:29:27콘텐츠가 정말 훌륭하고 유용해요.
01:29:28정말 감사합니다.
01:29:29정말, 정말 감사합니다.
01:29:31지금 C#을 배우고 있습니다.
01:29:32특히 다룬 주제들을 구현하고 나중에 리팩터링하는 방식이 정말 마음에 듭니다.
01:29:37C# 비평가나 강사에 대해 추천해 주실 분 있을까요?
01:29:40저는 C# 강의를 들은 적이 없어서 잘 모르겠습니다.
01:29:45사실 지금 C#을 다시 배우고 있어요.
01:29:48처음 배운 언어 중 하나였거든요.
01:29:52아니, 엄밀히 말하면 첫 언어는 아니네요.
01:29:55대학 졸업 후 프로그래밍을 다시 시작하거나 더 진지하게 다가가면서 배웠죠.
01:30:04그러니까 약 16년 전쯤, 처음 시작한 건 24년 전이고요.
01:30:13대학 다닐 때 잠시 쉬었습니다.
01:30:18그때는 프로그래밍을 많이 안 했어요.
01:30:20다시 돌아와서 그때 C#을 배웠죠. 지금 재학습 중입니다.
01:30:23지금 다시 배우고 있어요.
01:30:25옛날 책으로 하고 있습니다.
01:30:27요즘은 AI 기술들이 워낙 많아서, 그냥 소파에 앉아 책 읽는 시간이 오히려 휴식이 되더라고요.
01:30:34이상한 방식의 스트레스 해소법일지도 모르죠.
01:30:38하지만 제겐 효과가 있습니다.
01:30:39그래서 아쉽게도 따로 추천해 드릴 강사는 없습니다.
01:30:43SAP 업계에서 오래 일하신 분이시네요.
01:30:46AI로 인해 많은 일이 벌어지는 지금, 웹 개발로 전향하는 게 의미가 있을까요?
01:30:51잘 모르겠습니다.
01:30:52웹 개발 시장은 현재 꽤 치열하거든요.
01:30:55개발 분야 전반의 고용 시장이 정말 안 좋으니까요.
01:30:59특히 웹 개발은 2020년과 그 이후 몇 년 동안 개발자가 엄청나게 유입됐습니다.
01:31:07그 전에도 이미 많았고요.
01:31:09그래서 고용 시장이 무척 붐비고 있죠.
01:31:12그런 면에서 웹 개발은 더 좋은 시절이 있었습니다.
01:31:17웹 개발이 항상 가진 큰 장점은 웹 애플리케이션을 구축할 때 플랫폼인 웹 자체가 거의 완전히 개방되어 있다는 점이죠.
01:31:36iOS 앱을 만들려면 애플의 검토 절차를 거쳐야 합니다.
01:31:40앱을 차단당할 수도 있고요.
01:31:41내려갈 수도 있죠.
01:31:43웹 개발에서 제가 항상 좋아했던 점은 개발 중 브라우저를 통해 화면을 즉시 확인할 수 있다는 겁니다.
01:31:50다른 프로그래밍 언어들은 그렇지 않죠.
01:31:53C++로 무언가를 만들면 터미널에서 보게 되니까요.
01:31:56그래픽 프로그래밍은 조금 더 복잡합니다.
01:32:00그런 면에서 좋습니다.
01:32:01제품을 만들면 이론상으로는 전 세계 누구나 접속할 수 있습니다.
01:32:07문제는 아무도 모른다는 거지만요.
01:32:10마케팅은 힘들어요.
01:32:11하지만 그게 웹 개발에 대해 여전히 좋아하는 점입니다.
01:32:13고용 시장은 전성기가 지났지만요.
01:32:17구글은 이미 AI 모델 개발 전쟁에서 패배했다고 생각합니다.
01:32:22이제 구글 검색이나 연구 등 대중적인 일반 사용자 쪽으로 더 집중하려고 하죠.
01:32:28맞아요.
01:32:28구글도 AI 개발 경쟁에서 더 나은 위치를 점하고 싶어 할 거예요.
01:32:37그렇지 않았다면 무엇이 남아 있고 무엇이 사라졌는지 아무도 모를 만큼 수많은 코딩 CLI와 도구를 쏟아내지는 않았겠죠.
01:32:48하지만 구글의 최종 목표는 AI 요약을 제공하고 검색창에 AI 챗봇을 넣는 것이라는 데 동의합니다.
01:33:00모든 제품을 AI로 검색할 수 있게 만드는 거죠.
01:33:04그들의 사명인 “지식을 전 세계 누구나 쉽게 접근할 수 있게 한다”는 것을 따르는 겁니다.
01:33:13물론 그 속에 광고를 포함하면서 말이죠.
01:33:17그들도 어떻게 이 서비스들을 수익화할지 여전히 고민 중일 겁니다.
01:33:21결국 구글은 코딩에 큰 관심이 없을지도 몰라요.
01:33:27하지만 한 가지 중요한 관점은 있습니다.
01:33:30더 나은 코딩 모델을 확보하면 더 좋은 AI 모델을 구축하기가 쉬워진다는 가설인데, 꽤 타당해 보입니다.
01:33:45좋은 모델을 만드는 데 필요한 과정, 즉 연구 준비와 모델 구축, 그리고 결국 그 모든 기반이 되는 실제 코드 작성 과정들이 코딩 모델이 꽤 잘 해낼 수 있는 부분이기 때문이죠.
01:34:08모든 관련 분야가 마찬가지고요.
01:34:10코딩 모델이 충분히 잘할 수 있는 영역입니다.
01:34:14좋은 모델이 미래의 더 나은 모델 구축을 돕는 선순환 구조를 볼 수 있는 거죠.
01:34:22만약 좋은 모델이 없다면 이 선순환에 진입할 수 없거나, 큰 격차로 인해 경쟁사들에게 영원히 뒤처지게 될 겁니다.
01:34:32그 가설이 완전히 터무니없게 들리지는 않습니다.
01:34:36그게 구글이 당면할 문제일 수도 있겠네요.
01:34:44BUN 강의 정말 잘 들었습니다.
01:34:45AI 시대에도 유익한 강의를 제공해 주셔서 기뻐요.
01:34:48시스템 디자인 강의는 언제 나오나요?
01:34:51올해 후반기를 계획하고 있지만, 아직 몇 주 이상은 더 걸릴 것 같습니다.
01:34:58아직 초기 단계거든요.
01:35:01즐거운 스트리밍 되세요, MIMX님.
01:35:02다음 시간에 뵙겠습니다, 참여해 주셔서 감사해요.
01:35:05다음 스트리밍 때 또 만나요.
01:35:07참여해 주셔서 감사합니다.
01:35:09Grill Me 스킬을 써보셨나요?
01:35:10사양서 작성에 완벽하거든요.
01:35:12아니요, 저는 저만의 방식이 있어서요.
01:35:15다시 한번 말하지만, 저는 제 힘으로 해결하고 싶습니다.
01:35:19그리고 저만의 접근 방식을 찾고, 저만의 기술을 쌓고 싶습니다.
01:35:23남의 기술은 전혀 사용하지 않습니다.
01:35:26직접 하고 있죠.
01:35:28물론 특정 기술이 무엇을 하는지 이해함으로써 영감을 얻기는 하지만, 당연히 그대로 베끼지는 않습니다.
01:35:34그 후에는 스스로 방법을 찾아내고 싶습니다.
01:35:39왜냐하면 결국 사양을 작성하고, 프로젝트의 범위, 기능, 기술 스택, 기술, 접근 방식, 그리고 그 안에 들어가는 모든 것을 결정하는 것은 제가...
01:35:56저는 좋은 사양이나 좋은 프로젝트 설명서, 또는 뭐라고 부르든 간에 AI에게 전달할 내용을 작성하는 데 무엇이 필요한지에 대해 꽤 명확한 비전을 가지고 있기 때문입니다.
01:36:07하지만 저는 제가 무엇을 만드느냐에 따라 직접 도달하고 싶습니다. 그게 저에게는 정말 잘 맞거든요.
01:36:16그리고 저에게는 특별한 기술이 필요하지 않습니다.
01:36:19물론 다른 사람들에게는 도움이 될 수 있다는 걸 부정하는 건 아닙니다.
01:36:22그리고 LangGraph나 LangChainPlane에 대한 강의도 없는데, 제가 그 기술들을 사용한 지 꽤 오래되었기 때문입니다.
01:36:29그래서 그 분야의 전문가는 아닙니다.
01:36:35정말 많은 이들에게 얼마나 아름다운 선물을 주셨는지요.
01:36:37라이프치히에서 인사드립니다.
01:36:38정말, 정말 감사합니다.
01:36:39읽는 것만으로도 너무 놀랍네요.
01:36:41무슨 말을 해야 할지 모르겠어요.
01:36:42정말 대단히 감사합니다, 헤수스 마리아.
01:36:46카살 토레스님.
01:36:47정말 감사합니다.
01:36:49안녕하세요, X에서 왔습니다.
01:36:50환영합니다.
01:36:52오늘 중국이 AI 여자친구를 금지했다는 소식 들으셨나요?
01:36:55아뇨, 못 들었습니다.
01:36:56그리고 말씀드리고 싶은 건...
01:36:58AI가...
01:37:00이건 전에도 말한 적이 있어요.
01:37:02만약 이런 형태의 AI가 없었더라도 저는 슬프지 않았을 겁니다.
01:37:08하지만 이미 존재하니 적응해야죠.
01:37:10괜찮습니다.
01:37:11비디오 생성, 이미지 생성 등과 관련된 AI의 측면들 중 제가 다소 곤란하다고 느끼는 부분들이 있습니다.
01:37:21단순히 저작권 문제 때문만이 아니라, AI로 이미지를 생성하는 것이 과연 좋은 사례인지 확신이 서지 않아서죠.
01:37:30비디오도 확실히 마찬가지고요.
01:37:33하지만 AI 여자친구 같은 것들이나...
01:37:37단순히 비디오 같은 것들에 대한 문제만이 아니라는 걸 알고 있습니다.
01:37:40텍스트나 챗봇일 수도 있고요.
01:37:42하지만 AI로부터 파생될 수 있는 결과들이 정말 위험하다고 생각합니다.
01:37:49어떤 사람들이 지나치게 외로워지거나, 삶의 어두운 영역으로 빠져드는 것은 정말 위험할 수 있다고 봅니다.
01:38:00우리는 이미 딥페이크 문제 등을 겪고 있고요.
01:38:04그래서 왜 그런 것들이 금지되는지 이해되는 측면들도 있습니다.
01:38:10하지만 독일이나 유럽에서 금지와 규제를 경험해 본 입장에서 볼 때, 그것이 좋은 해결책은 아닐 것이라 생각합니다.
01:38:21중국은 금지를 강제할 수 있는 도구를 조금 더 많이 가지고 있을지도 모릅니다.
01:38:31하지만 결국 사람들은 규제나 금지를 피할 방법을 찾아내기 마련입니다.
01:38:39그러니 규제가 필요한 부분이 있을 수도 있고 그것이 중요할 수도 있겠죠.
01:38:44그걸 부정하는 건 아닙니다.
01:38:47하지만 그것이 이 기술에서 발생하는 모든 문제를 해결해 줄지는 잘 모르겠습니다.
01:38:55어느 정도는 해결할 수 있겠지만, 그것이 궁극적인 해결책이라고 하기엔 회의적입니다.
01:39:01불행히도 저에게도 궁극적인 해결책은 없거든요.
01:39:05그러니 없는 것보다는 나을지도 모릅니다.
01:39:06하지만 네, 그런 부정적인 영향들에 대해서만으로도 두 시간 넘게 토론할 수 있을 겁니다.
01:39:14Mui처럼 훌륭한 UI 라이브러리가 있지만, Tailwind CSS 기반인 것들이 있나요.
01:39:23저는 그런 걸 사용하지 않을 것 같네요.
01:39:29물론 Shared CN은 어떤 관점으로 보느냐에 따라 찾으시는 것과 다를 수도 있습니다.
01:39:37하지만 저는 보통 그냥 순수 바닐라, 현대 CSS를 사용합니다.
01:39:43AI가 그런 코드를 정말 잘 작성해주기 때문이죠.
01:39:46아니면 Tailwind를 쓰거나, Tailwind에 Shared CN을 얹어서 씁니다.
01:39:50지난 몇 년간 그 외에 많이 쓴 것은 없네요.
01:39:54그래서 딱히 추천해 드릴 게 없네요.
01:39:56죄송합니다.
01:39:59애플리케이션 마케팅 방법에 대한 팁을 주실 수 있나요?
01:40:01성공적인 지원 방법을 물으시는 건가요?
01:40:03기본적으로 아까 말씀드렸듯이, 군중 속에서 눈에 띄는 방법을 찾는 것이 그 어느 때보다 중요하다고 생각합니다.
01:40:09그에 대한 한 가지 방법이나 접근법으로 X, 링크드인, 유튜브 같은 소셜 미디어 플랫폼에서 팔로워를 구축하거나 가시성을 확보하는 것을 고려해 볼 수 있습니다.
01:40:23모두 다 할 필요는 없고, 그중 하나라도 제대로 하는 게 좋습니다.
01:40:28다시 말하지만, 이게 가장 만족스러운 조언은 아니라는 걸 압니다.
01:40:32하지만 정말 치열한 시장에서 가시성을 확보하는 데 도움이 될 수 있다고 봅니다.
01:40:39인지도를 높여주는 모든 것은 아마 좋을 겁니다.
01:40:49제가 어떤 C# 책을 읽고 있냐고요?
01:40:52네, 잠깐 확인해 볼게요.
01:41:01그냥 가장 먼저 나오는 책 중 하나인 것 같네요.
01:41:08네, 그냥... 잠시만요.
01:41:13이 책입니다.
01:41:15특별할 건 없어요.
01:41:16아마존에서 C#을 검색하면 나오는 첫 번째 책들 중 하나일 겁니다.
01:41:22상당히 심도 있어요.
01:41:24정말 포괄적이죠.
01:41:28네, 그렇습니다.
01:41:29처음부터 배우는 건 아니고요.
01:41:32물론 그 책으로 그렇게 할 수도 있겠지만요.
01:41:34저는 그냥 C#을 다시 시작하는 단계거든요.
01:41:37그 목적으로는 아주 좋습니다.
01:41:38뭐, 저는 좀 독특하니까요.
01:41:40이런 식으로 공부하는 걸 좋아합니다.
01:41:42네.
01:41:45WebMCP가 미래에 어떻게 발전할 것 같냐고요?
01:41:48좋은 질문입니다.
01:41:49MCP 자체는 쉽지 않습니다.
01:41:54제가 보는 MCP의 가장 큰 장점은 인증을 추가하기가 쉽다는 점입니다. 그래서 에이전트가 인증된 방식으로 작동하게 하고 더 많은 제어권을 가질 수 있죠.
01:42:08그 외에는, 에이전트가 API 호출을 하기 위해 직접 코드를 작성할 수 있는 CLI나 직접적인 API 액세스가 더 유망하지 않을까 생각합니다.
01:42:22하지만 이건 모두 계속 발전하는 중이고 아직 초기 단계입니다.
01:42:26WebMCP도 그와 조금 관련이 있고요.
01:42:30지금은 꽤 틈새 기술이죠.
01:42:32앞으로 중요한 기술이 될지는 모르겠습니다.
01:42:39하기 싫은 말이지만, WebMCP가 대세가 되는 대신 기존 웹사이트들이 많이 사라지는 것을 보게 될지도 모릅니다.
01:42:55대신 에이전트들이 직접 통신할 수 있는 API와 CLI가 더 늘어나겠죠.
01:43:00음식을 주문하는 에이전트를 만든다면, 배달 서비스가 에이전트와 직접 대화할 수 있는 API를 제공하는 것이 가장 효율적일 테니까요.
01:43:12그게 다른 무엇보다 훨씬 효율적입니다.
01:43:16MCP일 수도 있겠지만, 왜 그냥 API를 주지 않는 걸까요?
01:43:20인증 문제는 분명한 점이지만, 이 기술들이 발전하면서 더 나은 해결책들이 나올 겁니다.
01:43:32오늘, 1Password에서 발표한 내용에 대해 읽었는데, Cloud Code 내에서 암호로 보호된 리소스에 대한 액세스를 더 쉽게 관리할 수 있게 해준다고 합니다.
01:43:45클라우드가 액세스를 요청하면 사용자가 승인하는 식인데, 에이전트나 모델은 비밀번호 등을 전혀 보지 못하게 하는 방식이죠.
01:43:54그래서 그 인증 문제는 아마 해결될 겁니다.
01:43:57확신할 수는 없지만요.
01:43:58네, API가 늘어나는 트렌드를 보게 될 겁니다.
01:44:05올해나 내년은 아니더라도, 시간이 지나면서 느리지만 꾸준하게 말이죠.
01:44:16물론 모든 웹사이트가 그렇다는 건 아닙니다.
01:44:22어쌔신 크리드 로그의 셰이 코맥처럼, 자신만의 기술을 만든다고 말할 수 있겠네요.
01:44:27안타깝게도 그 게임은 안 해봐서 어떻게 말하는지 모르겠네요.
01:44:33Angular를 해봤는데, 정말 놀랍더군요.
01:44:35네, 알고 있습니다.
01:44:36저도 Angular를 매우 좋아합니다.
01:44:3910년 전 Angular 2가 처음 나왔을 때는 조금 실수도 있었지만, 좋은 시절이었죠.
01:44:50그리고 React가 앞서 나갔죠.
01:44:52Angular 2는 너무 투박하고, 거추장스럽고, 복잡하고, 상용구(boilerplate)가 너무 많았다고 생각합니다.
01:44:58여러 이유로 React가 앞서 나갔죠.
01:45:0210년 전에 출시된 Angular 2가 지금의 모습과 더 가까웠다면 훨씬 더 대중적이었을 겁니다.
01:45:12하지만 그건 이제 와서 어쩔 수 없는 일이죠.
01:45:15그래도 현대의 Angular는 꽤 훌륭합니다.
01:45:19시스템 설계를 위한 책이나 참고 자료를 추천해 주실 수 있나요?
01:45:23아뇨, 저도 직접 찾아봤지만 책 한 권을 제외하고는 딱히 좋은 책을 찾지 못했습니다.
01:45:35제2판은 아직 읽어보지 않았어요.
01:45:39비교적 최근에 나왔거든요.
01:45:42잠시만요.
01:45:50마틴 클레프만의 '데이터 중심 애플리케이션 설계'입니다.
01:45:54제2판은 꽤 최근에 나왔죠.
01:45:56몇 달 전에 나온 것 같습니다.
01:45:59제2판은 아직 읽어보지 못했어요.
01:46:01저는 첫 번째 에디션을 읽었습니다.
01:46:03그리고 시스템 설계 주제를 다루고 있죠.
01:46:08정말 유용하게 읽었습니다.
01:46:11그래서 첫 번째 에디션이 훌륭했기 때문에 추천할 수 있는 자료입니다.
01:46:18두 번째 에디션도 그럴 것이라 생각합니다.
01:46:212026년의 Golang에 대한 생각은 어떠신가요?
01:46:28Golang은 훌륭한 언어입니다.
01:46:30그리고 AI 에이전트가 꽤 잘 다루기도 하고요.
01:46:33지난 5, 6년 정도, 아니 그보다 더 오래 Go로 일해왔습니다.
01:46:51나름 인기가 있었지만, 그렇다고 꼭 사랑받는 건 아니었죠.
01:46:59더 적절한 표현은, 꽤 많이 사용되었지만 사람들이 많이 사랑하는 언어는 아니었다는 점입니다.
01:47:09그건 지금도 사실이라고 생각합니다.
01:47:11그래도 Go는 좋은 언어입니다.
01:47:15성능이 중요한 애플리케이션을 만들기에 정말 훌륭하죠.
01:47:19구문의 대부분은 좋아하지만, 전부는 아닙니다.
01:47:24요즘에는 예전만큼 중요하지 않게 되었죠.
01:47:29어쨌든 AI가 잘 다룬다는 점이 꽤 도움이 됩니다.
01:47:32그래서 네, Go는 좋은 언어입니다.
01:47:36코딩 책을 읽을 때 독일어로 읽으시나요, 영어로 읽으시나요?
01:47:39영어로 읽습니다.
01:47:40코딩 책뿐만 아니라 거의 모든 책을 영어로 읽습니다.
01:47:41네, 코딩 관련은 당연히 영어로 읽고요.
01:47:44영어는 코딩의 주 언어이기 때문에 코딩 관련 리소스는 항상 영어로 소비해 왔습니다.
01:47:52이제는 코드를 직접 짜지 않거나, 혹은 대부분 짜지 않더라도 저를 포함해서 말이죠.
01:48:03구문의 모든 단어가 영어로 되어 있으니까요.
01:48:09그래서 항상 이상하다고 생각했어요.
01:48:12참고로, 강사로 일하면서 딱 한 번 독일어 강의를 만든 적이 있습니다.
01:48:189년 전 Udemy의 요청으로 제 Angular 강의의 독일어 버전을 만들었는데, 정말 끔찍했죠.
01:48:24단어를 독일어로 번역해야 할지, 아니면 영어 그대로 둘지 계속 고민해야 했거든요.
01:48:36예를 들어 '변수(variable)'는 독일어로 'variable'이라고 하는데...
01:48:39꽤 비슷하지만 다른 단어거든요.
01:48:42발음도 당연히 다르고요.
01:48:44그래서 번역하는 게 이상하게 느껴졌습니다.
01:48:48번역하지 않는 것도 이상하게 느껴졌고요.
01:48:51독일어로 읽는 것도 어색했죠.
01:48:54그래서 영어로 읽는 겁니다.
01:48:59Angular를 5년째 하고 있습니다.
01:49:02이제 백엔드 역할로 넘어가려는데 어떤 기술을 해야 할까요?
01:49:04또한, Angular의 미래는 어떻게 보시나요?
01:49:05음, 미래에 어떤 기술이 중요할지에 관해서라면, AI 덕분에 기술을 바꾸기가 더 쉬워지고 사람들이 기술 자체에는 그다지 신경 쓰지 않게 될 거라 생각합니다.
01:49:08역사적으로 Angular는 기업에서 인기가 많았지만, React가 훨씬 더 널리 사용되는 라이브러리인 것은 확실합니다.
01:49:20염두에 두어야 할 점이죠.
01:49:30그럼에도 Angular는 미래가 있습니다.
01:49:33네, Angular에는 미래가 있어요.
01:49:37구글은 수많은 서비스를 Angular 위에서 운영하고 있거든요.
01:49:42그러니 미래는 밝습니다.
01:49:43하지만 무엇을 위해 어떤 기술을 선택하느냐는, 특히 프론트엔드에서는 앞으로 덜 중요해질 것입니다.
01:49:53그럼에도 여전히 인기 있는 기술이나 특히 성능이 뛰어난 기술은 존재할 겁니다.
01:49:59어쨌든 Angular는 좋은 선택이라고 봅니다.
01:50:01많은 게 바뀌진 않았지만요.
01:50:04React가 더 널리 쓰이는 건 맞지만, Angular도 여전히 인기 있습니다.
01:50:15그 강의가 어떤 거였냐고요?
01:50:17Angular 강의였는데, 지금은 너무 오래되었습니다.
01:50:21Angular 2 강의거든요.
01:50:242017년에 출시했고, 업데이트도 안 했습니다.
01:50:30완전히 구식이 되었죠.
01:50:32원하신다면 구매는 가능하지만, 최신 Angular 지식을 기대하진 마세요.
01:50:37Golang은 클라우드, 인프라, 플랫폼 엔지니어링을 위한 언어 아닌가요?
01:50:41어느 정도는요.
01:50:42그렇게만 정의하고 싶지는 않네요.
01:50:44그쪽에서 인기 있는 건 확실하니까요.
01:50:46인프라 관리 업무든 다른 어떤 작업이든, CLI나 각종 유틸리티 도구, 스크립트를 빌드하는 데도 훌륭합니다.
01:50:58분명 그쪽으로도 아주 좋죠.
01:51:00어느 정도 인기 있는 것도 사실이고요.
01:51:03틀린 말은 아닙니다.
01:51:06Go로 웹 서버를 구축할 수도 있고, 성능도 대단합니다.
01:51:11정말 고성능이죠.
01:51:12다재다능한 언어라서 아주 매력적입니다.
01:51:18이제 기술 지식이 부족한 사람도 인상적인 프로젝트를 만들 수 있는 시대인데, 시니어 개발자는 어떻게 전문가임을 입증하는 프로젝트를 만들 수 있을까요?
01:51:29그건 과정에서 나오는 전문성이 중요합니다.
01:51:35과정, 그리고 이른바 '긴 승부'가 필요하죠.
01:51:40그럴듯해 보이는 프로토타입을 만드는 건 쉽습니다.
01:51:44프로그래밍 지식이 하나도 없어도 가능하니까요.
01:51:48진짜 상용화 가능한 수준의 제품을 만드는 건 훨씬 더 어렵죠.
01:51:53훨씬 더 어렵습니다.
01:51:55AI를 활용해 짧은 시간 안에 그런 상용화 수준의 애플리케이션을 만드는 건 훨씬 더 어렵고요.
01:52:06그러니까 단계가 다른 거죠.
01:52:08프로토타입 코딩?
01:52:09쉽죠.
01:52:11상용화 가능한 수준의 코딩?
01:52:12극도로 어렵습니다.
01:52:13어느 정도 지식이 있는 상태에서 상용화 수준의 앱을 구축하는 건요?
01:52:18가능은 하지만, 며칠이든 뭐든 시간이 좀 걸리겠죠.
01:52:22프로젝트마다 다르니까요.
01:52:24전문가라면 더 빠르게 할 수 있을 겁니다.
01:52:27그리고 당연히 유지보수 단계가 있죠.
01:52:29시간이 지나면서 기능을 추가하고 버그를 수정해야 하는 부분이요.
01:52:33거기서 다시 전문가의 실력이 빛을 발합니다. 지식이 있으면 애초에 문제가 적게 발생할 테니까요.
01:52:41그리고 문제를 수정하거나 기능을 추가하는 것도 훨씬 수월할 거고요.
01:52:47거기서 차이가 난다고 생각합니다.
01:52:48애플리케이션의 겉모습 같은 게 아니라, 바로 이런 과정이 중요한 겁니다.
01:52:53미래의 프레임워크 버전들이 AI에 더 최적화될 거라고 생각하시나요?
01:52:58네.
01:52:59미래 버전들이 AI에 더 최적화될 거라는 건 100% 확신합니다.
01:53:04더 많은 프로그래밍 언어와 프레임워크가 출시될 텐데, 애초부터
01:53:09에이전트와 AI를 위해 만들어진 것들이겠죠.
01:53:12그건 100% 일어날 일이라고 봅니다.
01:53:17맥스, 당신의 강의들이 얼마나 도움이 되었는지 말하고 싶었어요.
01:53:20우리 팀에 들어오는 모든 사람에게 추천하고 있습니다.
01:53:22팀 리드가 되기 전에도 저에게 큰 도움이 됐거든요.
01:53:25고마워요.
01:53:25감사합니다, 존 우드님.
01:53:27정말 감사합니다.
01:53:28큰 힘이 되네요.
01:53:29제 강의가 당신과 당신의 팀에게 긍정적인 영향을 미쳤다는 이런 메시지를 읽게 되어
01:53:33정말 너무 기쁩니다.
01:53:35멋진 피드백을 공유해 주셔서 진심으로, 진심으로 감사합니다.
01:53:40정말 큰 의미가 있어요.
01:53:42정말 감사합니다.
01:53:43그리고 방송에 함께해주신 여러분 모두 감사드려요.
01:53:45질문들을 다 해결했으니 여기서 마무리하기 딱 좋은 시점이네요.
01:53:50다음 방송에서는 제가 실제로 어떻게 AI를 활용해서 코딩하는지
01:53:55직접 보여드릴 수 있을 것 같네요.
01:53:57적어도 현재 제 상태는 그렇습니다.
01:53:59하지만 이제 가봐야 해요.
01:54:00그러니 그렇게 하죠.
01:54:01마지막 질문에 대한 짧은 답변.
01:54:03GCP와 AWS에 관한 질문이 있네요.
01:54:05저는 항상 써왔던 AWS를 선호합니다.
01:54:08Google Cloud 콘솔은 정말 끔찍하다고 생각하거든요.
01:54:11AWS 콘솔도 끔찍하긴 하지만, 구글은 더 심해요.
01:54:15그러니까 뭐, 그래요.
01:54:18그냥 전 항상 AWS로 작업해 왔을 뿐입니다.
01:54:21Google Cloud가 사실은 대단한데 제가 잘 모르는 걸 수도 있죠.
01:54:25그럼요.
01:54:26다들 감사해요.
01:54:27React 강의에 대한 정말 좋은 댓글도 남겨주셔서 감사합니다.
01:54:31유럽에서 꾸는 아메리칸 드림, 제게 큰 의미가 있습니다.
01:54:37그럼요.
01:54:38헤츠너(Hetzner)에 관해서는, 전 헤츠너가 좋아요.
01:54:40VPS 대여할 때 제공되는 가성비가 아주 좋다고 생각하거든요.
01:54:46헤츠너는 정말 훌륭합니다. 빠르게 공유하고 싶었어요.
01:54:50그럼 이만 마칠게요.
01:54:51참여해 주신 모든 분께 감사드립니다.
01:54:53녹화본은 나중에 다시 보거나 앞부분을 놓치신 분들을 위해 온라인에 남겨둘게요.
01:54:57다시 돌아올 수 있길 바랍니다.
01:55:00네.
01:55:00다음 주 목요일이 괜찮을 것 같네요.
01:55:04그럼 즐거운 저녁, 아침, 하루 보내시길 바라고, 미래에 다시 뵐 수 있기를 바랍니다.
01:55:10안녕히 가세요.