#AI 코딩
5개의 포스트
코더의 종말, 개발자의 확장 — 2026년 데이터로 검증한 '개발자라는 직업의 재정의'
\"개발자는 사라지는 게 아니라 재정의되고 있다\" — 1년 전의 이 진단은 맞았을까? 2026년 상반기까지의 최신 데이터로 검증한다. Altman의 \"틀려서 기쁘다\" 발언, 22~25세 고용 -20%의 세대 절벽, FDE 채용 +729%, 성능 94% vs 신뢰 3%의 디커플링, 바이브 코딩의 청구서까지 — 코더에서 도메인 기반 기술 컨설턴트로 이동하는 거대한 재편의 전모.
AI 코딩 측정의 12가지 함정 — 우리는 무엇을 잘못 재고 있는가
Greg Wilson의 'Twelve Ways to Be Wrong'을 깊이 읽는다. 왜 같은 도구가 +55%와 -19%라는 정반대 결과를 동시에 만들어내는가. 줄 수·커밋 수·수락률·도입률 — 우리가 매일 들이대는 잣대가 어떻게 우리를 속이고 있는지, 16편의 논문과 1984년 Goodhart 법칙까지 거슬러 올라가 풀어낸다.
평생 직업의 종말? — 션 거데키의 도발과 소프트웨어 엔지니어의 미래 15년
GitHub Copilot 팀의 시니어 엔지니어 션 거데키가 던진 한 마디. '소프트웨어 엔지니어링은 더 이상 평생 직업이 아닐 수 있다.' 운동선수의 15년, 전동공구를 거부하는 목수, 그리고 1878년 보스턴의 전화 교환원 — 비유 너머에 무엇이 있는가. METR의 충격적 실험과 한국 채용 시장 데이터까지, 이 도발의 진위를 따져본다.
바이브코딩 특집: 30분 만에 환자 데이터가 열린 이유
바이브코딩은 소프트웨어 개발의 장벽을 낮춘 혁명인가, 아니면 무지한 배포를 가속하는 위험한 유행인가. Tobias Brunner가 공개한 환자 관리 시스템 사고를 출발점으로, Copilot에서 Codex·Claude Code까지 이어진 AI 코딩의 역사, 최신 논문들이 말하는 장점과 위험, 그리고 실무자가 반드시 지켜야 할 안전 경계를 깊이 있게 정리한다.
GPT-5.4 프론트엔드 디자인 완전 가이드 — AI가 '예쁜 웹사이트' 만드는 법을 배웠다
OpenAI가 공개한 GPT-5.4 프론트엔드 디자인 가이드를 완전 해부한다. AI가 만든 웹사이트가 왜 다 똑같았는지, 그리고 GPT-5.4가 어떻게 '디자인 감각'을 갖게 됐는지 — 역사, 원리, 실전까지.