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  • 2024-09-08 (modified: 2025-04-25)

환영합니다 :)

일지

2025-04-25

AI 시대의 소프트웨어 공학에 대해 생각해봤다.

2025-04-24

애자일 디자인에 대한 일반적 오해들을 정리해봤다.

어떤 기술의 도입이 내 전문성 Y를 대체하지 못하도록 사수하면서도 본인이 신기술에 꽉 막힌 사람은 아니라는 걸 드러내기 위한 방편으로 Y를 제외한 나머지 모든 X에는 그 기술이 기가 막히게 좋다고 칭찬하기.

돌이켜보면 이런 류의 패턴을 자주 봐왔다. 스스로도 경계해야지.

2025-04-21

공짜 LLM이 많은데 내가 게을러서 활용을 못하고 있길래 AI가 매일 생각할 거리를 던져주게 RSS 피드를 만들었다. 하나는 철학적인 질문, 다른 하나는 사업 아이디어. 프롬프트를 이리저리 바꿔가며 좀 더 좋은 글이 나오게 다듬어야겠다.

다음에는 노이즈가 많은 RSS 피드를 필터링해주거나 요약해주는 걸 만들어야겠다. 읽어야할 글을 어떻게든 줄이는 게 중요한 것 같다.

AI-인간 상호작용 루프에서의 병목을 줄여보려는 시도 중 하나.

2025-04-20

ChatGPT와 Claude 유료 구독을 해지하고 Google One AI Premium 요금제 구독을 시작했다. Gemini Advanced랑 Notebook LM Plus를 써보기 위함.

그리고 Open WebUI를 테스트해보고 있다. Ollama랑 연결해서 로컬 모델을 섞어 쓸 수도 있고 OpenRouter를 통해서 수백가지 모델을 골라서 쓸 수 있으며 이런저런 새로운 실험들이 빠르게 반영되고 있어서 좋다.

참고용 관련 기록:

  • ChatGPT는 2023년 2월 11일부터 약 2년 2개월 간 구독했다.
  • Claude는 2024년 3월 7일부터 약 1년 1개월 간 구독했다.
  • GitHub Copilot은 2021년 7월 15일부터 쓰다가 2024년 9월 8일에 Cursor로 갈아탔다.

2025-04-18

Is human data enough? 대담을 들었다. Welcome to the Era of Experience를 소개하는 내용이라길래 해당 글도 읽었다.

2025-04-17

Hammerspoon 스크립트를 하나 만들었다. 아무 텍스트나 선택한 뒤 번역(ko, en), 축약(summarize), 확장(expand), 교정(proofread), 설명(explain) 등을 시킬 수 있다. 유닉스 파이프라인처럼 연결할 수도 있다. 예를 들어 summarize ko는 요약 후 한국어로 번역.

설명 및 코드는 Hammerspoon LLM script 문서를 참고.

2025-04-16

🎗️ 세월호 참사 11주기다.

Anthropic의 “Model Behavior Architect” 채용 공고가 흥미롭다.

2025-04-15

OpenAI에서 또 새 모델(4.1, 4.1-mini, 4.1-nano)이 나왔다. 4.5 다음 버전이 4.1이라니….

아무튼, 4.1 시리즈의 cached input 가격이 4o 시리즈에 비해 절반(1/2 → 1/4)인 게 눈에 띈다. 4.1-mini는 4o와 거의 유사한 퍼포먼스를 보이는데(벤치 기준) 가격은 1/4. 종합하면 가격이 1/8로 정도로 떨어진 것. 비용만 보면 로컬 모델을 쓸 이유가 점점 사라지고 있다. 물론 보안 등의 이유로 여전히 오픈 웨이트 모델은 중요하다.

4.1 시리즈 모델을 위한 프롬프트 엔지니어링 가이드도 함께 공개되었다.

2025-04-14

어제 생성형 AI 사용 행태에 관한 사용자 조사에 인터뷰이로 참여했더랬다. 인터뷰어가 좋은 질문을 많이 해준 덕에 스스로의 행동을 돌아볼 계기가 되었는데 가장 좋았던 질문은 “생성 AI가 응답을 생성하는 동안 뭘 하시나요?”였다.

특히 에이전트 기반 코딩을 하면서 기다릴 일이 많은데, 내가 기다리는 동안 뭘 하는지 혹은 뭘 하는 게 나에게 이로울지를 의식적으로 생각해본 적이 없다.

돌이켜보면 이렇다.

  • ChatGPT가 처음 나왔을 때는 신기해하느라 기다린다는 느낌이 없었다. 게다가 생성된 토큰을 하나씩 스트리밍하면서 보여주는데, 토큰 생성 속도가 내 읽기 속도보다 보통은 더 빠르기 때문에 기다리는 시간이 실제로 없었던 것과 마찬가지다.
  • Reasoning model이 처음 나왔을 때는 추론 과정을 보면서 신기해하느라 기다린다는 느낌이 없었다. 그런데 3일 쯤 지나서 신기한 느낌이 사라지니까 기다린다는 느낌을 받기 시작했다. Deep research 종류도 마찬가지이고 에이전트 기반 코딩도 유사한 느낌.

그래서 나는 기다리는 동안 뭘 하나?

  • Deep research를 시켜놓고 샤워하고, 생성된 리포트를 Notebook LM에 넘겨주고 팟캐스트가 생성되는 동안 머리를 말리는 등 대기 시간을 염두에 둔 계획을 세운 적이 몇 번 있다. 하지만 나는 매사에 그렇게 치밀한 편이 아니어서 몇 번 하고 말았다.
  • 에이전트 기반 코딩을 할 때 에이전트가 일을 하는 동안 트위터 등 딴짓을 하는데, 맥락 전환 비용을 생각하면 이렇게 하는 게 이로운지 모르겠다.

기다리는 동안 뭘 하는 게 이로울까? 답이 떠오르지는 않지만…

  • 기다려야 한다면 맥락을 유지하면서 할 수 있는 무언가를 고민해보는 게 좋겠다.
  • 기다릴 필요가 있는 이유는 에이전트가 혼자 작업할 수 있는 시간이 애매하기 때문이다. 아주 짧으면(30초 이내?) 기다린다는 생각이 별로 안들 것 같고 아주 길면(30분 이상?) 아예 본격적으로 다른 일을 할텐데, 지금은 아주 애매하다(약 1분에서 5분 사이?). 참고: 에이전트가 혼자 일할 수 있는 최대 시간에 대한 논문 - Measuring AI Ability to Complete Long Tasks

2025-04-12

에이전트 기반 코딩을 더 본격적으로 해보려고 Cursor에 커스텀 에이전트 세 명(?)을 등록했다.

  • 계획 에이전트 - Planner: 개발자인 내가 대충 지시하면 상세하고 구체적인 계획을 만들어준다. 계획에는 TODO 목록이 포함되는데, TODO 목록의 각 항목이 하나 또는 두개 정도의 단위 테스트로 커버될 수 있는 분량으로 만들어달라고 말한다. 만들어진 계획은 PLAN.md 파일에 저장하라고 시킨다.
  • 구현 에이전트 - Coder: PLAN.md을 참고하여 테스트 주도 개발 방식으로 한 번에 하나의 TODO 아이템을 구현한다. 리팩토링도 하라고 시켜봤으나 제대로 따르지 않는 경우가 종종 있어서 리팩토링 에이전트를 따로 분리했다.
  • 리팩토링 에이전트 - Designer git diff를 하여 수정된 코드를 확인하고 수정된 코드를 리팩토링한다.

손가락 관절이 덜 피곤하고 머리가 덜 아프다. 게다가 일 시켜놓고 딴짓을 할 수 있어서 좋다. 다만, 머리가 덜 아픈 게 장기적으로 좋은 일인지는 고민이 필요하다(과정에 담긴 가치). “딴짓”을 할 때 머리를 혹사시키는 일을 해야겠다.

자세한 내용은 에이전트 기반 코딩 실험 1 문서를 참고.

2025-04-06

2021년에 썼던 글을 두 개 찾아서 위키로 옮겨 왔다:

개인 위키를 웹으로 공개하다보니 생각하지 못했던 문제가 하나 생겼다. 내가 산 책에서 캡쳐해서 내가 보려고 정리한 이미지들이 웹에 공개되는 바람에 저작권을 침해하게 된 것. 일단 내가 명시적으로 인덱싱을 허용한 글을 제외하고는 검색봇이 인덱스를 하지 않도록 급히 수정했다.

2025-04-04

드디어 윤석열이 만장일치로 파면됐다.

2025-04-02

Replit을 2시간 정도 써봤다. nix를 써서 에이전트 실행 환경을 잘 관리하는 점, 에이전트가 혼자 더 길게 일하는 점 등이 Cursor와 달랐다. 둘 다 중요하지만, 제일 큰 차이는 UX. 파일 트리+코드 편집기를 좀 감추고 대화창+미리보기를 전면에 내세워서 비개발자가 쉽게 다가가게 만들었다.

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