AI19 에이전트 시대. 다음 개발 패러다임은 무엇일까 — SDD, 검증 1급, 그리고 하네스 코딩 에이전트가 개발 방식을 흔들고 있는데 새 패러다임이 안 보인다고 느낀 적 있다면 이 글이 도움될 수 있다. 절차지향에서 OOP, FP로 이어진 흐름의 다음은 무엇인지, SDD와 Dafny 같은 검증 도구가 왜 부상하는지, Java/Spring 개발자 입장에서 어떻게 흡수할지 정리했다.1. 움직임은 있지만, 결이 다르다2. 그럼 앞으로 어떻게 될까3. "검증이 1급 시민"이라는 게 정확히 뭘까4. SDD 도구들의 현재 상태5. Dafny — 부재단정의 근본 해결책6. FP의 길을 따라간다7. SDD 도구는 결국 하네스다8. Java/Spring 환경에서 지금 시작하기마무리1. 움직임은 있지만, 결이 다르다프로그래밍 패러다임은 계속 바뀌어왔다. 절차지향 → OOP → FP. 그렇다고 절차지향이 사라진 .. 2026. 5. 12. Claude Code 훅으로 부재 단정 막기: 지침이 닿지 못하는 곳 코딩 에이전트의 "없습니다" 단정을 Claude Code 훅으로 막아본 경험. CLAUDE.md 지침의 한계와 훅의 강제력, 그리고 매칭 기반 훅의 오탐·미탐 한계까지 실무자 관점에서 정리합니다. 왜 이걸 다루는가지침과 훅, 두 가지 통제 수단훅으로 어디까지 강제할 수 있나매칭 기반 훅의 본질적 한계다음 단계로 생각 중인 것: 2차 LLM 게이트마무리왜 이걸 다루는가코딩 에이전트를 실무에 쓰다 보면 "없습니다", "찾을 수 없습니다", "관련 코드가 없습니다" 같은 단정을 자주 보게 됩니다. 문제는 이게 진짜 없어서 그런 게 아니라, 에이전트가 충분히 찾지 않고 결론을 내릴 때가 많다는 점입니다. 최근 직접 겪은 케이스입니다. PR을 작성하던 중 에이전트가 src/lib에 splitName, buildF.. 2026. 5. 11. Codex CLI와 Claude Code, 어떻게 나눠 쓰는가 — 커스텀 GPT Actions까지 Claude Code를 메인으로 쓰면서 Codex CLI와 GPT를 어떻게 포지셔닝하는지 정리합니다. 코딩 능력 비교보다는 각 도구가 실제로 역할을 나누는 지점에 초점을 맞췄습니다.Claude Code — 메인Codex CLI — 보조Gemini CLI — 단발성 작업GPT — 코딩 보조 외에 닿는 영역마무리Claude Code — 메인코드베이스 컨텍스트 관리, CLAUDE.md 계층 구조, MCP 연동 같은 실무 자동화 흐름에서 Claude Code가 현재 가장 잘 맞습니다. 이 부분은 이 글의 주제가 아니라 간략하게만 언급합니다. 핵심은 메인 도구를 하나로 고정하면 나머지 도구를 어디에 쓸지가 명확해진다는 점입니다. Codex CLI와 GPT는 그 맥락에서 역할을 잡았습니다.Codex CLI — 보조.. 2026. 3. 30. Claude Code 프로그래매틱 호출(-p) 속도, --bare 옵션으로 6.9초에서 2.3초로 Claude Code를 프로그래매틱하게 호출할 때 기본 CLI는 평균 5~7초가 소요됩니다. --bare 옵션과 옵션 조합 벤치마크, 그리고 이 모드에서 발생하는 인증 만료 문제까지 실측 데이터와 함께 정리합니다.왜 응답 속도가 문제였는가--bare 모드란옵션 조합별 벤치마크인증 만료 문제와 해결 구조마무리왜 응답 속도가 문제였는가Claude Code는 에이전트 자동화 파이프라인에서 서브 호출 용도로 유용합니다. claude -p "쿼리"처럼 단발성으로 호출하고 종료하는 방식인데, 문제는 이 경우에도 기본 CLI가 전체 오케스트레이션 스택을 올린다는 점입니다. 단순 단발 쿼리 하나에 평균 6.9초가 소요됐습니다. 직렬로 여러 번 호출하는 구조에서는 이 지연이 그대로 누적됩니다. 모델 추론 시간이 아니라 .. 2026. 3. 29. Claude Code 실사용자가 본 Codex와의 차이 Claude Code와 OpenAI Codex를 토큰 비용, 코딩 벤치마크, ChatGPT vs Claude 앱까지 3가지 축으로 비교합니다. 순환 루프, Sycophancy 등 실사용 한계까지 정리합니다.📑 목차들어가며 - 왜 이 비교가 필요한가?Claude Code와 Codex, 한눈에 보기토큰 및 비용 측면 비교코딩 실력 비교 - 벤치마크와 실전ChatGPT vs Claude 앱 자체 비교실사용에서 느낀 Claude Code의 한계결론 - 벤치마크보다 중요한 것참고 자료들어가며 - 왜 이 비교가 필요한가?2026년 현재, AI 코딩 에이전트 시장은 Anthropic의 Claude Code와 OpenAI의 Codex가 양대 축을 이루고 있습니다. 저는 Claude Code를 주력으로 사용한 지 꽤 .. 2026. 3. 18. IntelliJ AI 코딩 에이전트 Junie, 2개월 실사용 후 결론 JetBrains Junie를 2개월간 실무에서 써봤습니다. IntelliJ 통합은 좋았지만, 불투명한 크레딧 정책과 멀티 프로젝트 한계로 결국 다른 도구로 넘어갔습니다. 2025년 10월~12월 기준 사용 경험입니다. 목차들어가며 - 왜 Junie를 선택했나사용 환경 및 조건장점: IntelliJ 네이티브 통합의 편리함단점 1: 멀티 프로젝트 컨텍스트의 벽단점 2: 불투명한 크레딧 정책단점 3: 확장성의 한계결론: 누구에게 추천하는가들어가며 - 왜 Junie를 선택했나2025년 하반기, AI 코딩 도구 춘추전국시대가 열렸습니다. GitHub Copilot, Claude Code, Cursor, Firebase Studio 등 선택지가 넘쳐났죠. 당시 저는 코딩 에이전트를 적극 활용하는 편은 아니었습니다.. 2026. 3. 11. 이전 1 2 3 4 다음
