꽤 오랫동안 IT 현장에서 일해 온 소프트웨어 아키텍트입니다. 요즘은 AI 코딩 워크플로와 에이전트 스킬을 만들어 오픈소스로 공개하는 게 낙입니다.
직접 만들고 써 보며 배운 것들을 나누고, 함께 이야기하고 싶습니다.
공지
- Local LLM을 내 프로그램에 연결하기
Python 네 줄의 첫 호출부터 대화 상태, 구조화 출력, tool calling과 읽기 전용 agent의 권한 경계까지 이어지는 Learnstead 두 번째 가이드 소개.
- AI 에이전트 개발은 루프를 돌리는 일이다
프롬프트로 시작한 대화형 작업을 반복 가능한 자동화로 옮기려면 무엇이 더 필요한지, 이메일 영수증을 가계부에 기록하는 예제로 설명합니다.
- 바이브 코딩을 팀의 시선으로 바라볼 때
AI 코딩 에이전트의 속도를 개인의 일회성 성과로 끝내지 않고, 팀이 이해하고 유지할 수 있는 코드로 이어 가기 위해 하네스에 무엇을 담아야 하는지 생각해 봤습니다.
- 실패를 성공으로 처리하지 않도록 설계한 svg-infographic
standalone SVG와 한글 폰트를 결과물에 함께 담고, 입력·도구·artifact를 receipt로 묶어 결함 있는 결과를 성공한 결과로 처리하지 않도록 svg-infographic을 다시 설계한 과정.
- 내 장비에서 LLM 직접 실행하기
Local LLM의 개념과 모델·runtime 선택부터 Ollama로 첫 응답을 확인하는 절차까지 정리한 Learnstead 첫 가이드 소개.
- 릴리스 버튼보다 먼저 설계해야 할 것
저장소에 섞인 인증 정보·개인 환경 흔적·내부 정보를 공개 전에 점검하고, 릴리스를 결정과 승인, 변경, 검증의 연속으로 다루는 github-release-guide의 안전 설계.
- 뜻은 그대로, 문장은 더 자연스럽게
WQE로 글을 다듬을 때 뜻과 목소리, 독자에게 필요한 답을 어떻게 지키는지 설명합니다. 새 글 작성 경로와 실제 결과에 남은 한계도 함께 살펴봅니다.
- 다이어그램을 그리기 전에 관계와 여백부터 정하는 이유
기술 다이어그램을 한 번 그럴듯하게 만드는 데서 멈추지 않고, 수정 가능한 SVG와 검증된 PNG로 재사용할 수 있게 하는 svg-infographic의 설계 원칙.
- 두 Agent를 협업시키며 뒤늦게 깨달은 것
두 agent가 Driver와 Reviewer로 협업할 때, Reviewer의 역할을 ‘지적’에서 ‘독립적 반증과 협력적 해결’로 넓히며 배운 것.