AI와 많은 대화들을 나누고 있나요?
제일 비싼 구독을 해놓고 스스로를 몰아붙이며 AI를 쓰다 보니, 무엇을 시켜야 할지 모르겠는 날을 마주합니다. AI로 무언가를 구축하는 일이 결국 자연어로 모든 절차와 맥락을 프로그래밍하는 감각이라는 생각이 들었습니다.
제일 비싼 구독을 해놓고 스스로를 몰아붙이며 AI를 쓰다 보니, 무엇을 시켜야 할지 모르겠는 날을 마주합니다. AI로 무언가를 구축하는 일이 결국 자연어로 모든 절차와 맥락을 프로그래밍하는 감각이라는 생각이 들었습니다.
지식베이스를 LLM 에이전트에 통째로 먹이면 컨텍스트 비용이 입력 규모에 비례해 폭발합니다. RAG를 끌어오기 전에 얇은 규칙과 단일 진입점 인덱스, 1hop 매핑만으로 도메인 메모리 주입 비용을 상수로 만든 구축기입니다.
비전공자로 14년을 개발해 왔지만, AI가 코드를 대신 써 주는 시대에 개발자의 일이 무엇인지 묘연해졌습니다. 길을 잃은 듯해도 제자리걸음이나마 한 걸음씩 내딛으려 합니다.
방법론만 소개했던 Claude Code 자가 진단 도구를 다시 돌려, 메모해둔 처방이 실제로 들었는지 데이터로 확인한 회고. 범용 서브에이전트 11%, sidechain 의 97%를 차지한 오케스트레이터, 그리고 자주 쓰는가와 잘 만들어졌는가는 서로 다른 축이라는 이야기.
여러 전문가 에이전트를 구성하고 워크플로우를 설계할 때, AI가 의도대로 위임을 했는지 점검하는 일이 중요해졌습니다. Claude Code 대화 로그를 분석해 에이전트 활용도를 살펴보면서, 메모리와 하네스 설계에 대해 배우고 있는 고민을 정리해봤습니다.
coolify 자동 배포를 REST 로 떼어낸 다음, blog MCP 27개 tool 도 같은 방식으로 갈아탈 수 있을지 자문해 보았습니다. 며칠 들여다본 결론은 도구 단위 분할이었습니다.
Claude Code 대화 세션을 닫으면 stdio Playwright MCP 도 같이 종료될 줄 알았습니다. 8개 세션을 띄워두고서야 19개 프로세스 1.6GB 점유를 측정했고, LaunchAgent HTTP 상주 모델로 통합한 운영 회고입니다.
Playwright MCP 는 chrome-extension:// 컨텍스트에 직접 붙지 못합니다. chrome.* API 와 fetch 를 mock 해 익스텐션 popup 을 평범한 정적 페이지로 분장시키고, AI UI/UX 평가 하네스에 입력한 과정을 정리했습니다.
주변에서 외부 챗봇의 커스텀 기능 위에 무거운 작업을 굴리던 분이 매번 같은 자리에서 막히는 걸 보고, 그 작업의 거처를 Claude Code 위 로컬 하네스로 옮겨드린 과정. 옆에서 본 네 가지 막힘과 함께 갖춰둔 여섯 가지 패턴을 정리했습니다.