전체 글111 AI 에이전트 인증 (최소 권한, 토큰 보안, 신원 모델) 현재 프로덕션 환경에서 머신 ID가 인간 ID를 82대 1 비율로 초과했습니다. 이 숫자를 처음 접했을 때 솔직히 등이 서늘해졌습니다. 제가 직접 에이전트를 구축하면서 그 위험을 몸으로 먼저 느꼈기 때문입니다. 수치만 보면 머릿속에 잘 안 들어오는데, 직접 만든 에이전트 하나가 며칠 동안 아무도 모르게 광범위한 권한을 들고 돌아다녔다는 걸 뒤늦게 파악했을 때의 느낌은 설명하기 어렵습니다.지뢰밭 위에 집을 짓다: AI 에이전트 인증의 현실Claude Code로 자동화 코드 리뷰 에이전트를 처음 만들 때, 저는 아주 단순한 방식을 택했습니다. GitHub API, Jira API, Slack API 세 곳의 키를 환경변수로 주입하고 에이전트를 돌렸습니다. 동작은 완벽했습니다. 문제는 그 다음이었습니다.어느 .. 2026. 6. 12. MCP 완전 정복 (표준화, 보안, 실전 활용) 출시 첫 달 10만 건이었던 SDK 다운로드가 15개월 만에 9,700만 건으로 뛰었습니다. 970배입니다. 이 숫자를 처음 봤을 때 솔직히 믿기지 않았습니다. 그런데 직접 써보고 나서야 왜 이렇게 빠르게 퍼졌는지 이해가 됐습니다.AI 통합의 표준화, 왜 지금 MCP인가혹시 LLM(Large Language Model)마다 연동 방식이 전부 달랐다는 사실을 알고 계셨나요? LLM이란 GPT나 Claude처럼 대규모 텍스트 데이터로 훈련된 언어 모델을 말합니다. OpenAI function format, Anthropic tool format, Gemini function format — 같은 작업을 하려면 각 모델에 맞는 코드를 따로 짜야 했습니다. 개발자 입장에서는 사실상 같은 통합을 세 번 반복하는 .. 2026. 6. 11. 컨텍스트 엔지니어링 (RAG, 에이전트, 프롬프트) 프롬프트만 다듬었던 제가 틀렸던 이유솔직히 고백하자면, 저는 꽤 오랫동안 프롬프트만 잘 다듬으면 AI가 잘 작동할 거라고 믿었습니다. 시스템 프롬프트에 공을 들이고, 문장을 다듬고, 지시어를 바꿔보고. 그런데 어느 순간 깨달았습니다. 제가 정작 중요한 걸 놓치고 있었다는 것을요. 컨텍스트 엔지니어링은 그 깨달음 이후 제 개발 방식을 완전히 바꿔놓은 개념입니다.혹시 이런 경험 있으신가요? LLM 챗봇을 만들었는데, 프롬프트를 아무리 정교하게 다듬어도 답변 품질이 어느 선에서 더 이상 올라가지 않는 느낌. 저는 내부 문서 검색 챗봇을 개발하면서 정확히 그 벽에 부딪혔습니다.처음에는 시스템 프롬프트에 "친절하게 답변하고, 모르면 모른다고 해라"는 식의 행동 지침을 계속 다듬었습니다. 3주를 그렇게 썼는데, 작.. 2026. 6. 10. AI 코딩 툴 비교 - 철학적 차이, ROI, 조합 전략 "AI 코딩 툴 하나만 쓰면 된다"는 말을 믿고 Copilot 하나로 버텼던 시절이 있었습니다. 그러다 레거시 Django 프로젝트를 FastAPI로 갈아엎어야 하는 상황이 닥쳤고, 그때서야 세 툴이 사실 완전히 다른 물건이라는 걸 실감했습니다. 2026년 AI 코딩 툴 시장은 Claude Code, Cursor, GitHub Copilot이라는 세 축으로 정리됩니다. 이 글은 세 툴을 직접 병행하며 느낀 차이와, 어떤 상황에서 무엇을 써야 하는지에 대한 제 솔직한 분석입니다.먼저 한 가지를 짚고 싶습니다. AI 코딩 툴 비교 글은 넘쳐나는데, 상당수가 특정 툴의 마케팅과 구분이 안 됩니다. 저는 세 툴 중 어디에도 이해관계가 없고, 실제로 세 툴 모두 돈 내고 쓰고 있습니다. 그 경험에서 나온 이야기를.. 2026. 6. 9. AI 코드 보안 - 취약점, 파이프라인, 자동화 AI가 작성한 코드는 사람보다 안전할 것이라고 생각하시는 분들이 많습니다. 저도 한때 그렇게 믿었습니다. 그런데 실제로 팀에 AI 코드 생성 비율이 50%를 넘어서면서, 보안 리뷰가 오히려 더 어려워지는 아이러니를 경험했습니다. AI가 짠 코드라는 이유로 내용보다 출처가 먼저 의심받는 상황, 그리고 그 의심이 때로는 틀리지 않았다는 사실을 이 글에서 풀어보겠습니다.솔직히 이 주제는 업계에서 아직도 충분히 진지하게 다뤄지지 않는다고 생각합니다. 바이브 코딩의 속도 혁명에 대한 논의는 넘쳐나는데, 그 속도가 보안 사각지대를 얼마나 넓히는지에 대한 논의는 상대적으로 조용합니다. 저는 이 불균형이 결국 현장에서 사고로 터진다고 봅니다. 그리고 실제로 저희 팀에서 터졌습니다.한 가지 불편한 진실을 먼저 꺼내고 싶.. 2026. 6. 8. 바이브 코딩 - 첫 경험, 툴 비교, 검증 워크플로우 로그인 기능 하나 만드는 데 이틀을 쓴 적 있으십니까. 저는 있습니다. JWT 토큰 구조 잡고, 리프레시 토큰 로직 짜고, SQLAlchemy 세션 관리까지 손으로 한 줄씩 치던 그 시절 얘기입니다. 그때 바이브 코딩을 처음 만났고, "이게 진짜 되나?" 싶었던 첫 반응이 지금도 생생합니다. 2026년 현재, 그 의심은 반쯤 맞고 반쯤 틀렸다는 게 솔직한 결론입니다.바이브 코딩에 대해 글을 쓰면서 제가 가장 경계하는 건 두 가지 극단입니다. 하나는 "AI가 개발자를 대체한다"는 과장된 낙관론, 다른 하나는 "AI 코드는 쓰레기다"는 방어적인 거부감. 둘 다 현실과 거리가 있습니다. 실제로 1년 이상 바이브 코딩을 병행해온 입장에서, 이건 도구입니다. 아주 강력한, 그러나 검증 없이는 아주 위험한 도구입니.. 2026. 6. 7. 이전 1 ··· 3 4 5 6 7 8 9 ··· 19 다음
