형식검증
AI가 짠 코드, 수학적으로 증명할 수 있을까: Lean과 함께하는 형식 검증의 실전
AI 코딩 도구가 생성한 코드의 정확성을 보장하기 위해 Lean 같은 증명 보조 도구를 활용하는 반자동 형식 검증 파이프라인과 그 한계를 살펴봅니다.
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LLM검증
AI 코딩 도구가 가짜 통계를 그대로 인용할 때: 개발자가 설계해야 할 검증 워크플로우
LLM이 조작된 통계를 학습·인용하는 사례가 늘면서 RAG 기반 AI 코딩 도구의 결과를 그대로 신뢰하기 어려워졌습니다. 이 글은 가짜 통계 유입 경로, 출처 확인 체크리스트, 신뢰 소스 필터, 자동 검증 게이트까지 실용적인 검증 설계를 정리합니다.
바이브코딩
바이브 코딩을 팀에 도입할 때 꼭 필요한 3가지 안전장치
개인의 속도감을 팀 규모로 확장하려면 검토 게이트, 작업 기록, 재현 가능한 리뷰·아카이브 레이어가 필요합니다. 이 글에서 세 가지 안전장치를 실무 관점에서 정리합니다.
AI코딩
바이브 코딩, 세션 관리의 시대가 열린다: 클로드코드 탐색기가 암시하는 워크플로우의 진화
AI 코딩 에이전트와의 대화가 길어지면서 세션 관리 도구의 중요성이 커지고 있습니다. 클로드코드 세션 탐색기 등장은 바이브 코딩이 단순 생성에서 협업 관리로 진화하고 있음을 보여줍니다.
Vibe Coding
바이브 코딩의 ‘국민스택’ Next.js + Supabase, 그 오해와 진실
AI가 제안하는 Next.js와 Supabase 조합은 빠른 프로토타입 제작에 유용하지만, 프로덕션 환경에서는 숨은 한계가 드러납니다. 완성된 앱처럼 보이는 겉모습 뒤에 도사리는 비용 폭탄, 벤더 락인, 학습 곡선의 진실을 짚어보고, 현명한 스택 선택을 위한 인사이트를 제공합니다.
AI코딩
불안정한 OpenCode가 알려주는 AI 코딩의 현실: 생산성 도구인가, 덫인가
OpenCode의 반복적인 오작동 사례를 통해 AI 코딩 도구의 눈부신 가능성 뒤에 도사린 불안정성과 예측 불가능성이 개발자의 생산성과 신뢰에 미치는 영향을 진단하고, 실전 위험 관리 전략을 제시합니다.