#에세이 해설
5개의 포스트
![[특집] 아무도 일을 주지 않는 팀에서 일을 발명하는 법 — 스태프 엔지니어의 11가지 신호 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fiw-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 아무도 일을 주지 않는 팀에서 일을 발명하는 법 — 스태프 엔지니어의 11가지 신호 완전 해부
제품 팀에는 로드맵을 건네주는 PM이 있고, 따라갈 매출이 있고, 잃을 시장이 있습니다. 사내 플랫폼 팀에는 셋 다 없습니다. 그래서 엔지니어가 발명하지 않으면 일이 존재하지 않습니다. 2026년 9월 22일, 데이터 플랫폼 엔지니어 수짓 제이 나이르가 쓴 「A Staff Engineer's Guide to Inventing Work」는 해커뉴스에서 277점을 받으며 이 오래된 고민에 이름을 붙였습니다. 시스템·사용자·조직·업계라는 네 방향에서 오는 11가지 신호, 그리고 무엇보다 '왜 다른 열 개가 아니라 이것인가'를 말하는 법. 구글 SRE의 토일 33%, '더 빠른 말'이라는 가짜 포드 명언, 트위터 해시태그와 슬랙의 탄생, 로저스의 채택 곡선과 캐즘, 데이터 웨어하우스에서 레이크하우스까지 30년의 진자, 그리고 앤드루 응이 말한 '제품 관리 병목'까지 — 인터랙티브 7개와 삽화 15장으로 함께 읽어 봅니다.
![[특집] 스코어북을 코드로 내려가 보다 — 메타의 '조직 세컨드 브레인'과 「Learning on the Job」이 보여준 '배우는 에이전트'의 실체](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fsb-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 스코어북을 코드로 내려가 보다 — 메타의 '조직 세컨드 브레인'과 「Learning on the Job」이 보여준 '배우는 에이전트'의 실체
지난 특집은 프라이머리 벤처의 '스코어북'과 '계속 배우는 루프'를 개념으로 다뤘습니다. 이번에는 그 개념이 실제로 어떻게 생겼는지 코드 수준으로 내려갑니다. 2026년 9월 2일 메타 엔지니어링 블로그가 공개한 '조직의 세컨드 브레인'은 컴플라이언스 전문가의 머릿속 지식을 200개 넘는 텍스트 파일로 증류하고, 전문가의 교정 하나하나를 진단·컴파일·검증·승인의 네 단계로 '컴파일'해 회귀 0건으로 6주 만에 며칠 걸리던 평가를 몇 분으로 줄인 시스템입니다. 7월의 논문 「Learning on the Job」은 가중치를 고정한 에이전트가 '맞았다/틀렸다' 한 비트만으로 1.6배, 교정을 받으면 2.6배 나아지고, 약한 모델이 쓴 메모가 강한 모델까지 돕는다는 것을 은행 업무 97개 과제로 보였습니다. 그리고 9월 개정된 AhaBench와 '에이전트의 첫 출근' 벤치마크는 그 반대편, 즉 손을 놓는 순간 36~53점이 무너지고 답만 보고는 절차를 복원하지 못하는 현실을 보여 줍니다. 인터랙티브 7개와 삽화 13장, 메타 원문 도표 3장으로 '배우는 에이전트'가 어디까지 왔는지 따라가 봅니다.
![[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fep-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] SaaS가 25년 동안 못 지킨 약속, AI가 지킨다 — 「전문성의 힘」과 계속 배우는 루프(CLL) 완전 해부
2026년 2월, 앤트로픽의 클로드 코워크가 나오자 월가는 'AI가 SaaS를 죽인다'며 소프트웨어 주식을 던졌습니다. 그로부터 일곱 달 뒤인 9월 15일, 프라이머리 벤처 파트너스의 에밀리 만이 정반대 글을 올렸습니다. 「Enterprise AI is Finally Delivering on the Promise SaaS Made」, 즉 '기업용 AI가 드디어 SaaS가 했던 약속을 지키고 있다'. 1999년 세일즈포스가 '소프트웨어의 종말'을 선언한 이래 SaaS는 25년 동안 '전문성'을 팔았지만 정작 그 전문성은 제품이 아니라 영업사원과 컨설턴트의 머릿속에 있었다는 진단에서 출발해, 오늘의 AI 에이전트는 왜 '똑똑한 신입'에 불과한지, 신입을 베테랑으로 만드는 '스코어북'이란 무엇인지, 고객이 늘수록 다음 고객이 쉬워지는 '계속 배우는 루프(CLL)'가 왜 진짜 해자인지, 그리고 '연구소가 앱을 다 먹을 것'이라는 공포에 스노우플레이크와 세일즈포스의 역사가 뭐라고 답하는지를 따라갑니다. 카드 분쟁 100달러 사례, 청구서 예외의 롱테일, 카파시의 '시스템 프롬프트 학습'부터 2026년 8월의 '하니스 계속 학습' 논문까지 — 인터랙티브 6개와 삽화 13장, 원문 도표 4장으로 함께 읽어 보세요.
![[특집] 지능이 상품이 될 때 — 「Commodified Intelligence」로 읽는 2026년 일의 미래](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fci-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 지능이 상품이 될 때 — 「Commodified Intelligence」로 읽는 2026년 일의 미래
2026년 9월 25일, 구글에서 일하는 수학자 출신 엔지니어 '몬드'가 짧은 에세이 「Commodified Intelligence(상품이 된 지능)」를 올렸습니다. AI가 '확률적 앵무새'라는 말은 이제 그만하라고, 진짜 위험은 AI 거품이 아니라 인간의 지적 노동이 최저임금 수준으로 떨어지는 세상이라고 말하는 글입니다. 이 특집은 그 글을 뼈대로, 1856년 시카고가 밀에 등급을 매기면서 '상품'이 무엇인지 정의한 순간부터 1790년대 가발 미용사들이 계산원이 된 로그표 공장, 1920년대 전화 교환원과 2026년 신입 개발자가 똑같이 겪는 '카나리아 효과'를 따라갑니다. 한국은행이 찾아낸 청년 일자리 28.5만 개의 감소, 금고가 어디서 채워지느냐가 민주주의를 떠받친다는 '통치자의 규칙', 사람이 기계의 손발이 되는 '역켄타우로스', 그리고 기계가 이긴 뒤에도 사람들이 체스를 두는 이유까지 — 인터랙티브 7개와 삽화 13장으로 함께 읽어 보세요.
![[특집] 플랜 모드는 죽었다 — AI 코딩에서 '계획서'는 사라지고 '이해'의 문제만 남았다](/_next/image?url=https%3A%2F%2Ffiles.core.today%2Fstorage%2Fcoredot%2Fpublic%2Fblog%2Fpm-cover.webp&w=3840&q=75)
[특집] 플랜 모드는 죽었다 — AI 코딩에서 '계획서'는 사라지고 '이해'의 문제만 남았다
2026년 9월 24일, 전 GitHub 엔지니어 아이먼 나딤이 「플랜 모드는 죽었다」라는 글을 올렸습니다. '계획'을 제품의 중심에 둔 코딩 앱을 직접 만들었다가 실패한 사람의 고백입니다. 이틀 만에 해커뉴스 553점, 댓글 477개가 달렸고, 맨 위 댓글은 Claude Code를 만든 보리스 체르니의 "대체로 동의합니다"였습니다. 이 특집은 그 글을 뼈대로, 1970년 로이스의 '폭포수' 논문이 사실은 폭포수를 경고했다는 이야기부터 브룩스의 '하나는 버려라', 켄트 벡의 변경 비용 곡선, 나우르의 '프로그래밍은 이론 쌓기', 쇤의 '재료와의 대화'를 거쳐 2025년 플랜 모드와 스펙 주도 개발 붐까지 따라갑니다. 나딤이 꼽은 네 가지 오판(계획하기와 계획서를 혼동했다, 모델이 너무 좋아졌다, 아무도 AI가 쓴 글을 읽고 싶어 하지 않는다, 계획과 구현을 떼어 놓았다)을 사례로 풀고, 에이전트가 수백 개로 늘어나는 2026년에 사람의 '이해'를 어떻게 지킬지까지 인터랙티브 6개와 웹툰 12장으로 함께 읽어 보세요.