이 글에서는 소프트웨어 개발에서 '작업 단위'에 대한 최선의 사례를 살펴봅니다. 저자는 효과적인 작업 단위는 분해 가능하고, 검증 가능하며, 독립적이고, 우선순위를 지정할 수 있어야 한다고 주장합니다. 이는 사용자 스토리와 유사하지만 소프트웨어 수명 주기 전체에서의 역할을 더 강조합니다. 저자는 작업 단위를 명확하게 정의함으로써 팀 효율성이 향상되고 불필요한 복잡성이 줄어들며 궁극적으로 고객 가치가 향상된다고 말합니다. 또한 AI 지원 개발의 효율성을 코드 생성량만으로 측정하는 것을 비판하며 고객 가치 중심으로 작업 단위의 실질적인 효과를 평가해야 한다고 주장합니다.
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효과적인 AI 지원 코딩은 단순히 지능적인 모델을 사용하는 것뿐만 아니라 작업 단위를 신중하게 관리하는 것이 중요합니다. 저자는 작업을 적절한 크기의 단위로 분할하는 것이 필수적이라고 주장합니다. 너무 작으면 효율성이 떨어지고, 너무 크면 컨텍스트 손실로 인해 오류가 누적됩니다. 이상적인 단위는 사용자 스토리처럼 명확한 비즈니스 가치를 지니고 있어야 하며, 사람의 검토와 오류 수정을 가능하게 하고, AI 오류의 누적을 최소화합니다. StoryMachine 프로젝트는 AI 지원 코딩의 효율성과 정확성을 높이기 위해 더 효과적인 작업 단위를 정의하는 것을 목표로 하며, 궁극적으로 AI 개발을 더 쉽고 효율적으로 만드는 것을 목표로 합니다.
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이 글에서는 엔지니어링 팀이 매달 또는 분기별로 수행하는 2~4시간 시스템 상태 점검을 제안합니다. 이 점검은 안정성, 성능, 비용, 제공, 보안, 단순성, 조직 구조 등의 측면에서 시스템의 품질을 평가합니다. 생각을 자극하는 질문을 통해 시스템의 현재 상태를 단순한 지표를 넘어 깊이 반성하고 잠재적인 문제를 파악하여 해결하도록 유도합니다. 목표는 시스템 전반의 품질과 팀 효율성을 향상시키는 것입니다.
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이 글은 인공지능(AI)을 새로운 범용 기술(GPT)로서, 그것이 가져온 혁명적인 영향을 탐구합니다. AI는 지식 접근 방식을 바꿀 뿐만 아니라 우리의 사고방식까지도 변화시키며, 재귀적인 패러다임 전환을 일으키고 있습니다. 소프트웨어는 AI를 사용하고, AI는 소프트웨어를 사용하며, AI는 소프트웨어를 구축하고, AI 자체도 소프트웨어입니다. 저자는 AI의 급속한 발전이 헤아릴 수 없는 기회와 과제를 가져오므로, 적극적으로 적응하고 참여하여 미래 AI 애플리케이션을 탐구하고 기술 혁신에서 우리의 역할을 재정의해야 한다고 주장합니다.
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Model Context Protocol(MCP)은 다양한 데이터 소스와 도구를 AI 애플리케이션과 통합하는 것을 간소화하도록 설계된 새로운 프로토콜입니다. M×N 통합 문제를 M+N 문제로 변환하여 통합 과정의 마찰을 줄입니다. MCP 서버는 데이터 소스에 연결하고 도구를 제공하며, MCP 클라이언트(일반적으로 AI 애플리케이션의 일부)는 어떤 MCP 서버에도 연결할 수 있습니다. 저자는 CKAN 공개 데이터 액세스를 위한 MCP 서버의 예시를 보여주고, Claude 데스크톱 애플리케이션을 사용하여 데이터 분석을 수행함으로써 AI 애플리케이션을 CKAN 데이터와 쉽게 통합하는 방법을 설명합니다. MCP는 만능 해결책은 아니지만, 특히 여러 외부 시스템과의 통합이 필요한 시나리오에서 AI 애플리케이션 개발을 위한 더욱 편리하고 유연한 방법을 제공합니다.
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