“프로그래머들은 더 이상 함수형이 좋은지, 객체지향이 좋은지, 정적 타입이 좋은지, 동적 타입이 좋은지 논쟁할 필요가 없습니다.“

함수형(Functional), 객체 지향형(Object-Oriented) 등 다양한 패러다임으로 구분되는 프로그래밍 언어는 각각의 특징만큼이나 장단점이 뚜렷해. 그래서 커뮤니티에서는 ‘함수형은 순수성과 병렬성, 객체지향은 현실 모델링과 확장성’을 두고 논쟁이 벌어지기도 하지. 함수형 쪽은 ‘코드가 짧고 예측할 수 있어 버그가 적다’라고, 객체지향 쪽은 ‘대규모 소프트웨어에선 객체지향이 더 현실적’이라고 반박하면서 끝없는 주고받기 시전. 하지만 최근에는 다양한 언어가 멀티패러다임을 지원하면서 ‘상황에 맞게 혼용하는 것이 실용적’이라는 인식이 확산되고 있다고 봐. 이제 어떤 패러다임이 더 우월한가가 아니라, 어떤 환경에 더 적합한 도구를 선택하고 조합해서 사용하느냐가 중요한 게 아닐까?왜 지금 멀티패러다임 프로그래밍인가?

■ IT 스냅샷: 이달의 화두는?‍

• • [#기술부채] AI도 이건 못해… 기술 부채를 ‘팀의 문제’로 만든 경험
    “기술 부채에 대해 팀과의 이해도를 맞추고, 문제를 분해해 관리 가능한 상태로 만들었더라도, 관리의 지속성이 없다면 문제가 반복될 수 있습니다. 그렇기 때문에 반복 가능한 시스템이 필요합니다.”

• • [#가치성장] AI 시대, 시니어와 주니어가 함께 성장하는 경력 개발의 길
    “시니어는 프로그래밍의 본질이 문제 해결이라는 것을 알고 있습니다. 문제를 이해하고 그것을 구조적이고 반복 가능한 방식으로 해결하는 방법을 알아내는 것입니다.”

• • [#기술문서자동화] AI와 글쟁이의 동행: 코드 주면 API 레퍼런스 써드려요
    “‘이거 만들어서 정말 잘 되면 우리 잘리는 거 아냐?’라는 농담을 했었습니다(AI가 그만한 결과를 내진 못해서 다행인 걸까요?!).”

• • [#AI코딩] Claude Code의 조직별 활용 전략: Anthropic 내부 사례 분석 보고서
    “Claude Code의 완전 자율 구현이 첫 시도에서 성공하는 비율은 약 1/3에 해당하며, 실패 시에는 더 많은 안내와 직접 개입이 필요하다는 점도 함께 인식하고 있습니다.”

• • [#자동화테스트] 자동화는 처음이라: 실험과 실패, 그리고 성장
    “직접 Jenkins 서버 환경을 구축하고 관리해야 하는 어려움. AWS EC2 환경에 대한 지식이 필요하여 러닝 커브가 있음. 설정이 복잡하여 GitHub Actions 같은 간단한 YAML 기반의 CI/CD보다 접근성이 낮음. 이런 단점을 보완하고자 이전에 웹 환경의 E2E 자동화를 했던 경험을 바탕으로 GitHub Actions를 구현하여 제안을 해보게 되었습니다.”

• • [#MCP] 우리 서비스와 연결된 MCP Server 빠르게 구현해보기: MCP 해커톤 후기
    “간단한 더미 코드 구현이었지만 MCP를 구현할 때 어떤 문제점들이 생길 수 있는지 엿볼 수 있는 기회였습니다. MCP 서버를 제공하게 되면 정형적인 GUI를 통해 받는 일반적인 웹/앱 트래픽과 달리, client가 제공된 tool을 통해 다양한 요청을 할 수 있습니다.”

• • [#MCP] AI가 직접 작업하는 시대, MCP 활용법 총정리 (feat. Claude)
    “MCP는 AI와 외부 애플리케이션을 잇는 통로입니다. 마치 USB 케이블로 컴퓨터와 다양한 기기를 연결하듯, MCP는 AI와 데이터베이스, 외부 서비스 같은 다양한 데이터 소스를 똑같은 방식으로 연결합니다.”

• • [#인터페이스] LLM 시대, 앱 UX가 다시 깨지고 있는 이유
    “ChatGPT가 등장하면서, 다시 텍스트 중심 인터페이스가 중심으로 올라왔습니다. 유저들은 단 하나의 입력창에 질문을 입력하고, 긴 답변을 스크롤하며 읽는 방식에 익숙해지고 있습니다. 그런데 이상하게도, 점점 기존 앱들이 불편하다고 느껴지기 시작했습니다. 왜일까요?”

• • [#레거시] 구관이 꼭 명관은 아니다: 정산 시스템의 세대교체
    “구조적으로 복잡할 뿐만 아니라, 로직 대부분이 특정 도메인 지식에 의존하고 있어 새로운 팀원에게 온보딩하기도 쉽지 않았습니다. 특히 쿠폰 할인, 마일리지 사용, 수수료 및 VAT 계산 등 20개 이상의 계산 컬럼이 존재하며, 이들 각각은 CASE, ROUND, TRUNC, COALESCE, SUBSELECT 등 다양한 SQL 내장 함수를 복합적으로 사용한 계산식으로 구성되어 있었습니다. 그 결과, 단순한 정책 변경도 다단계 로직을 분석하고 수정해야 하는 고비용 작업이 되어버렸습니다.”

• [#레거시] 레거시 시스템을 안정적으로 전환하는 전략
  “피처 플래그를 통한 카나리 전환 방식은 그보다 훨씬 빠르고 안정적인 대응이 가능합니다. 특히 별도의 인프라 설정 없이 바로 적용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다.”

■ 독자탐구생활‍

• • 
    <그림으로 배우는 도커> by GoldenDusk 님
    ““내 컴퓨터에서는 잘 되는데요?” 개발자라면 누구나 한 번쯤 해봤을 말입니다. 분명 어제까지 잘 돌아가던 코드가 오늘은 에러를 뿜고, 내 환경에서는 완벽하게 작동했는데 다른 사람 PC에선 안 되는 기묘한 경험들. 이유는 단순합니다. “환경이 다르기 때문이에요.” 이런 문제를 해결하기 위해 등장한 게 바로 도커(Docker)입니다. 그런데 도커, 왜 이렇게 어렵게 느껴질까요? 명령어가 익숙하지 않고, 이미지와 컨테이너 개념이 헷갈리고, 터미널 환경도 낯설고…그래서!”
    ​

• 
  <챗GPT 일타강사의 직장인 업무 만렙 공략집> by 색감여행자 님
  “결국 이 책은 묻는다. “AI를 회피할 것인가, 협업할 것인가.” 그리고 말한다. “진짜 일잘러는 기계가 할 일과 사람이 할 일을 구분할 줄 안다.” 챗GPT는 단순한 기술이 아니라, 새로운 일의 방식이다. 우리가 GPT를 익히는 것이 아니라, GPT를 통해 나의 일하는 방식을 새롭게 디자인하는 것이다. 이 책은 그 첫걸음을 도와주는 실전 가이드북이며, 동시에 디지털 시대 직장인의 생존 전략서라고 할 수 있다.”
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■ 데브주요뉴스‍

• • 미스트랄 CEO “AI의 진짜 위험은 ‘일자리 대체’ 아냐”
• • 개발 코드 30%는 AI가 작성…개발 문화도 조용히 ‘혁신’
• • 팬데믹 후 재발한 개발자 쟁탈전…옥석 가리며 AI 인재 확보 ‘총력’
• • 빅테크 알짜 일자리부터 AI로 대체…구글·아마존·MS·메타 칼바람
• • 양자컴퓨팅 시대 성큼…클라우드 기반 ‘QCaaS’가 뜬다?
• • “20년 남았다”더니 “변곡점 왔다”…젠슨황은 왜 말을 바꿨나
• • [안전한 AI 사용①] ‘보안 부채’ 쌓이는 AI
• • 바이브 코딩 용어 창시자 “LLM은 인지 결함이 많은 초인적 존재…인간 통제는 필수”