그런데 러닝 랭체인은 달랐습니다. 요즘 AI는 자연어, 그러니까 사람이 쓰는 말을 그대로 받아들이죠. 이게 코드에도 영향을 줘서, 프롬프트라는 이름으로 자연어가 코드 일부가 되었습니다. 물론 도서 성격에 따라 번역 여부는 달라지겠지만 러닝 랭체인은 입문자 대상이었기에 프롬프트를 번역하게 됐습니다.

번역한 프롬프트가 원문처럼 제대로 작동하느냐? 천만에요!

■ 데브심층탐구‍

• • [뉴스] C++ 창시자 “언어보다 중요한 건 개발자의 사고 방식”
    C++ 창시자 비아네 스트롭스트룹 교수는 한 인터뷰에서 “AI가 코드를 대신 짜도, 결국 문제 해결은 인간의 몫”이라고 했대. 그는 ‘문제는 언어가 아니라 개발자의 사고방식’이라며, AI에게 의존하면 개발자들의 문제 해결 능력이 퇴화할 수 있다고 경고했어. 코딩은 그냥 도구고, 진짜 중요한 건 문제를 정의하고 해결할 수 있는 사고력이래. 또 작년에 있었던 ‘C++에서 러스트로의 전환’ 논의처럼 새로운 언어를 만들거나 기존 언어를 폐기하려는 움직이에 대해서도 이야기했어. “전통적인 언어와 새로운 언어들이 함께하기 위해선 언어의 철학과 스타일을 어떻게 조화롭게 통합하느냐”가 무엇보다 중요하다고 덧붙였지.궁금하다면 전문을 읽어줘.

• • [정보] 생성형 AI는 정말 ‘생각’하고 있을까?
    ‘생성형 AI 모델들한테 같은 내용을 물어보면 어떤 답변이 돌아올까?’ 라는 생각해 본적 있어? 여기 구글 제미나이, 코히어의 커맨드 R, 앤트로픽의 클로드 소네트, 오픈AI의 GPT-4에 똑같은 프롬프트를 넣어 결과를 비교해 본 개발자가 있어. 저마다 다르게 태어나 성장한 4개의 생성형 AI들은 놀라울 정도로 유사한 답변을 줬대. 이들은 생각(Thinking)을 했을까, 주어진 맥락에서 추론(Reasoning)을 했을까? 궁금하다면 여기에서 자세히 살펴봐.
  • [정보] 네이버 검색 API를 활용한 MCP 서버를 만들어보자
    챗GPT나 클로드 같은 생성형 AI 모델은 최신 정보나 특정 도메인에 대한 실시간 접근이 제한되어 있어. 실제로 현재 기준, GPT-4는 24년 6월 정보로 답을 주지. 하지만 MCP는 이 한계를 뛰어넘을 수 있어. 네이버 검색 API를 MCP 서버로 AI에 연결하는 건데, 의외로 간단하더라. ① 네이버 OpenAPI 키 발급하고, 가상 환경 설정 ② MCP 서버 및 클라이언트 구현 ③ AI 개발 환경 연동 및 테스트하면 끝. 이걸 참고하면 실시간 정보를 가진 AI가 필요할 때, 직접 연결해서 활용할 수 있겠어. 한번 시도해봐!

• • [뉴스] 육수는 무료지만, 레시피는 비밀… 中 딥시크는 왜 오픈소스로 공개했나
    요즘 생성 AI는 상상 초월이야. 코딩 버그도 잡고, 이메일도 써주고, 맛집 추천에 사주 풀이까지 해주잖아? 모두가 알다시피 이런 똑똑한 AI 개발에는 천문학적 비용이 들어. 그런데도 중국 ‘딥시크’는 자사 AI를 오픈소스로 공개했어. 이걸 ‘오픈소스 AI’라고 하는데, 기업이 천문학적 투자를 들인 AI를 왜 공개할까? 바로 멀리 봤을 때 더 큰 이익으로 돌아오기 때문이야. 오픈소스 AI로 인한 경제의 규모는 우리의 상상을 초월할 수도 있어. AI 경쟁력이 곧 국력이라는 말, 그냥 하는 소리가 아니야.

• [정보] 우리 회사의 프런트엔드 기술 동향은 어떨까? State of LY Frontend 2024 실시 보고서
  라인을 운영하는 LY Corporation에서는 합병 후 전사를 대상으로 설문을 진행했대. 웹 프런트엔드 개발자만 342명 참여하는 등 큰 규모의 설문이었는데 각 그룹별, 거점(한국, 일본, 베트남, 대만 등)별 특징을 볼 수 있었대. 과거 개발 환경이나 그룹에 따라 백엔드 개발에 참여하고 있는 개발자가 프런트엔드 개발에도 참여한다거나, 프레임워크 사용률이 다르거나 하는 점이 특히 흥미롭더라고. 이 외에 ‘자바스크립트/CSS 관련 지식이 스스로 어느 정도 수준인지’ 평가하는 질문도 있었는데 이 결과를 통해 해결 과제를 파악한 것도 재미있었어. 우리 회사나 현재 일하는 환경과 비교하거나 평소 ‘다른 프런트엔드 개발자는 어떨까?’ 궁금했다면 참고해봐!

■ 독자탐구생활‍

• • <요즘 교사를 위한 AI 수업 활용 가이드> by halejun 님흥미로운 점은 이 책이 단순한 기술 소개를 넘어서, 교사의 ‘판단’을 돕는다는 것이다. 어떤 도구를 언제 쓰면 좋을지, 그리고 AI를 어떻게 학생 지도와 소통에 활용할 수 있을지를 함께 제안한다. AI로 업무를 덜어내는 동시에, 교육 본질에 더 집중할 수 있도록 설계된 책이다. 지금의 교사는 더는 ‘기술을 몰라도 되는 사람’이 아니다. 하지만 모든 걸 다 알 필요는 없다. 이 책이 말해주는 건, 필요한 만큼 배우고, 바로 써보는 것부터 시작해도 충분하다는 사실이다.
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• <챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집> by NeoZest 님​이 책은 여러가지 활용 프레임워크를 소개하고 있지만, 읽다보면 이 책이 업무 방법에 대한 내용인지 인공지능에 대한 이야기인지 헷갈린다. 회사에서는 보고서를 어떻게 작성해야 하는지, 어떤 것을 고려해서 작성해야 하는지, 최종 문서의 구조는 어떤 모양이어야 하며, 잘 작성된 보고서란 무엇인지를 소개한다. 결국 사람에게 업무를 제대로 전달하는 방법과 비슷하다. 그래서 GPT에게 일을 시키는 방법을 배우다 보면 일을 잘하는 방법을 배우게 되는게 아닐까 하는 생각도 했다.
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■ 데브주요뉴스‍

• • Vibe Coding: OpenAI의 새로운 게임 체인저?
• • “GPT와 싸우다 결국 동료가 되었다” AI QA 업무 자동화 PoC
• • AI에 친절하게 질문하면 더 좋은 답변 받는 이유
• • 텍스트만 읽는 AI는 끝났다: VLM 시대의 도래
• • Cursor와 TDD로 만드는 Swift Macro
• • [사례 소개] MCP 개념 및 LINE Messaging API를 활용한 MCP 서버 구축
• • AI는 어디까지 나를 대체할 수 있나?
• • 음악과 영상, 모두 AI로 제작했다! 미스터 홍 – MV