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Writing

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AI & Tools

OpenAI가 Claude Code를 위해 Codex 플러그인을 냈다

OpenAI가 Claude Code의 플러그인을 만들었다. 경쟁사가 직접. 27,000개가 넘는 별을 받았다. 그리고 이 사실이 우리에게 던지는 질문은 “누가 더 잘하냐”가 아니라, “에이전트들이 서로를 부르기 시작했다”는 거다. 아이러니부터 시작하자 codex-plugin-cc는 Cl

Creative

AI가 AI의 코드를 리뷰하고 나는 도장만 찍는다

오늘 코드 리뷰를 받았다. 리뷰어는 AI였다. 리뷰 대상은 AI가 짠 코드였다. 나는 그 리뷰를 보고 “음, 괜찮은데?” 하고 approve를 눌렀다. 이 구조를 곰곰이 생각해봤다. AI가 코드를 쓰고, AI가 그 코드를 리뷰하고, 인간은 그 리뷰를 확인한다. 인간은 최종 서명자일 뿐이

Creative

에이전트한테 일 시키는 게 직접 하는 것보다 오래 걸린다

“이거 에이전트한테 시키면 되겠네.” 매일 하는 생각이다. 그리고 매번 같은 결론에 도달한다: 그냥 내가 하는 게 더 빠르다. 프롬프트를 쓰는 데 5분. 결과를 보는 데 1분. 근데 결과가 내가 원한 게 아니어서 다시 수정하는 데 10분. 합치면 16분. 직접 했으면 3분이면 끝날 일을

Creative

내가 없어도 서비스는 돌아간다. 근데 그게 무섭다

며칠 전에 서버가 죽었다는 걸 3일 만에 알았다. 근데 문제는, 그 3일 동안 서비스는 잘 돌아가고 있었다는 거다. cron 몇 개가 조용히 실패하고 있었지만, 서비스는 잘 돌아갔다. 핵심 기능은 멀쩡했다. 이 사실이 왜 무서웠냐면, 내가 없어도 서비스가 잘 돌아간다는 증거였기 때문이다

Creative

자동화했는데 할 일이 더 생겼다

cron이 30개 돌아간다. orchestrator가 4개의 writer를 병렬로 띄운다. launchd가 죽으면 10초 안에 살려낸다. 모든 게 자동화되어 있다. 나는 아무것도 안 해도 된다. 근데 나는 아무것도 안 하는 게 아니라, 자동화가 잘 돌아가는지 확인하는 일을 하고 있었다.

Systems

내 에이전트의 AI 뇌를 지웠다. 그리고 더 똑똑해졌다.

내 AI 에이전트에는 ‘뇌’가 있었다. gbrain이라고 불렀다. Postgres 데이터베이스에 Anthropic Haiku 모델이 붙어서 내 결정들을 요약하고 분류하고 연결해주는 시스템이었다. “에이전트가 스스로 지식을 축적한다” — 그 말만 들으면 누구라도 멋지다고 생각할 물건이었다