천천히, 꾸준히
기록하는 개발 블로그

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title: "좋은 글, 좋은 코드"
date: 2026-09-24
tags: [Journal]
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얼마 전, `claude-opus-5.5` 모델이 새로 나왔습니다. 벤치마크나 X에 올라오는 글들을 보면 역대급 성능이고, `gpt-6-sol` 모델과 비교한 글도 많이 올라왔습니다. 그런데 모델이 새로 나와도 제가 사용하는 업무 패턴은 크게 변한 게 없고, AI 속도가 조금 빨라진 정도의 차이만 있습니다. 그래서 저 스스로 정말 중요한 게 뭔지 생각을 정리해보려고 합니다.

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## 1. 읽기

저는 글을 보는 것을 정말 좋아합니다. 책을 읽기도 하고, 기술 블로그를 보기도 하고, 여러 사람들의 생각이 담긴 글도 좋아합니다. 그리고 코드도 하나의 글이라 생각해서 코드를 읽는 것도 좋아합니다.

글을 좋아하는 이유는 사람마다 다양하겠지만, 저는 글쓴이의 생각을 들어보고, 저도 그 주제에 대해 같이 생각할 수 있기 때문입니다. 코드도 마찬가지입니다. 코드를 작성한 사람의 의도를 이해하고, 코드리뷰를 하며 생각을 공유하는 행위가 즐겁습니다.

그런데 요즘 AI가 작성한 글이 많아지면서, 글을 읽는 것이 힘들어졌습니다. AI가 주로 사용하는 특유의 단어나 강조 등이 거슬리기도 하고, 글쓴이의 생각이 드러나지 않다 보니 재미가 없습니다. 그런 글을 보는 것보다, Claude와 채팅으로 생각을 주고 받는게 더 가치있는 일로 느껴질 때도 있습니다.

한때 AI 시대에 직업별로 남은 수명을 계산하는 서비스가 유행했었는데, 저도 재미있게 사용했습니다. 프론트엔드 개발자는 1년 11개월 정도 남았는데, 소설가는 8년이 넘게 남았습니다. 이 기간이 정확하다거나, 무조건 믿자는 게 아닙니다. 이 예측에서 드러나는 사실만 가져와보면, 소설은 AI로 대체하기 쉽지 않다는 얘기입니다. 아마 이유는 제가 조금 전에 말한 내용과 동일할 것입니다.

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title: "새로운 팀에서의 첫 2주 회고"
date: 2026-09-16
tags: [Journal, 회고]
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최근에 이직을 하고, 즐겁게 업무를 하며 지내고 있습니다. 입사한 지 2주 정도 지났고, 제가 작업한 코드가 처음으로 프로덕션에 나가는 기쁜 경험도 했습니다. 지난 2주 동안의 업무를 돌아보며 들었던 생각들을 정리해봅니다.


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## 1. 문서화

저는 업무에 적응하는 과정을 기록해서 온보딩 프로세스를 문서로 남겼습니다. 회사에서 진행되는 공식 프로세스 이후 구두나 슬랙으로 전달받은 내용을 정리하고, 각 프로젝트는 `claude`의 `eli5` 스킬을 사용해 간략하게 학습했습니다. 예전과 달리 AI를 활용할 수 있으니, 개발자의 온보딩 프로세스도 이런 식으로 변해가는 게 좋겠다는 생각이 들었습니다.

기술 스택 버전처럼 너무 상세한 내용은 금방 낡아버려 관리되지 않기 때문에, 프로젝트에 대한 간략한 설명과 세팅 과정 위주로 문서화하고 그 내용을 바탕으로 저도 다시 복습했습니다. 프로젝트 전체를 처음부터 다시 분석하는 과정만 줄여줘도 꽤 큰 기여가 될 수 있겠네요.

이직하면서 가장 들이고 싶었던 습관이 바로 문서화였습니다. 이전 회사를 떠날 때 가장 마음에 걸렸던 건, 문서가 부족한 탓에 새로 오신 개발자분이 이슈의 맥락을 파악하기 어려웠다는 점이었거든요. 그리고 업무를 하거나 대화를 나눌 때 언제나 기록을 남기시던 두 시니어 개발자분의 모습을 닮고 싶기도 했습니다. (cc. 우노, 곤잘레스 감사합니다.)

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title: "AI-Native SDLC, 실제 업무에 적용하기"
date: 2026-09-08
tags: [AI, Frontend]
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> The AI-Native SDLC Playbook : https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook

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## 들어가며

기능 하나를 반나절이면 만들 수 있게 됐는데, 그 기능이 배포되기까지는 여전히 며칠이 걸립니다. 기획 의도를 다시 확인하고, PR 설명을 길게 쓰고, 리뷰어는 "이거 왜 이렇게 만들었죠?"를 물어보고, 그 답을 하려고 슬랙, 컨플루언스를 확인하는 시간이 늘었습니다.

Anthropic이 공개한 [AI-Native SDLC Playbook](https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook)은 정확히 이 문제를 다룹니다. 이 글에서는 플레이북의 내용을 정리하고, 그중 우리 팀 환경에 그대로 적용하기 어려운 부분을 어떻게 바꿔서 적용할지 정리해보려 합니다.

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title: "AI 엔지니어링 — 1편: 파운데이션 모델과 평가"
date: 2026-09-02
tags: [AI]
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> 『AI 엔지니어링』 : https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217939673

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## 들어가며

최근 AI의 빠른 발전 속에서, 프론트엔드 개발자의 역할이 어디까지 확장될 수 있을지에 대한 얘기가 많이 나오고 있습니다. 풀스택 개발자로 이동하는 흐름도 종종 보입니다. 저도 동료 개발자들과 모이면 항상 이런 얘기를 나누고 있습니다 :)

실제 업무에서 저 역시 Claude Code, Cursor 등을 활용해서 개발을 하고, AI 면접 등 AI 기반 서비스를 만들어보기도 했습니다. 그러다 문득 "AI 엔지니어는 구체적으로 어떤 역할을 하는 직업일까? 내가 해 온 것도 AI 엔지니어링이라 할 수 있을까?"라는 궁금증이 생겨, 이참에 관련 책을 읽으며 공부해 보기로 했습니다.

저처럼 비슷한 고민을 하고 계시다면 이 책을 한번 읽어보시길 추천합니다. 앞으로의 커리어 방향도 함께 고민해볼 수 있는 좋은 기회가 될 것입니다.
자주 사용하는 AI 용어들에 대한 이해를 바탕으로, 올해부터는 프론트엔드 개발자를 "AI 프론트엔드 엔지니어"라고 불러보려 합니다.

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title: "Agent Slack Bot 만들기 (feat. Chat SDK)"
date: 2026-08-16
tags: [AI]
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Vercel에서 만든 `Chat SDK`를 간단하게 알아보고, 이를 활용해서 슬랙봇을 만들어보겠습니다. 이후 설명에 나오겠지만 어댑터 구조를 통해 디스코드나 팀즈에도 간단하게 적용할 수 있습니다.

> 사용된 코드는 [Github](https://github.com/geonhwiii/slack-knowledge-bot)에서 확인할 수 있습니다.
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> 예제를 위해 만든 코드로, 실제 운영보다는 참고용으로 보시면 좋을 것 같습니다.

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## Chat SDK

Vercel이 만든 **TypeScript 챗봇 프레임워크**로 Slack, Teams, Discord, Google Chat, Telegram, WhatsApp, GitHub, Linear 같은 플랫폼을 어댑터에 넣기만 하면 됩니다.