Q. 코딩/창업을 시작하고 싶지만 두려움을 느끼는 분에게 드리고 싶은 조언이 있다면?

여러분이 닷컴 혁명이 시작되던 때나, 스마트폰이 막 세상을 바꾸던 그 시기로 다시 돌아갈 수 있다면, 무엇을 하시겠어요? 저라면 그 변화의 한가운데에서, 창업할 수 있다면 무조건 뛰어들었을 것 같습니다.

인터넷 붐 시절이라면 구글이나 아마존 같은 서비스를, 스마트폰이 막 퍼지던 때라면 페이스북 같은 서비스를 만드는 데 도전했을 거예요. 돌이켜보면 그때가 기회가 넘쳐나던 시기였다는 걸 우리는 이제 다 알고 있으니까요.

그런데 사실 지금이 바로 그런 시기입니다. 많은 분들이 AI가 닷컴이나 스마트폰보다도 더 큰 변화라고 이야기합니다. 훗날 미래에서 지금 이 순간을 되돌아본다면, ‘그때가 엄청난 기회의 시기였다’고 분명히 말하게 될 거라고 생각해요.

■ 데브심층탐구‍

• • [사례] 코딩 0점 문과생, 게임 완성하다
    코딩을 전혀 모르는 사람이 AI랑 게임을 만들면 어디까지 할 수 있을까? 그 질문을 직접 실험해본 바이브 코딩 도전기를 소개해. 처음부터 멋진 결과물이 나온 건 아니고, 버그와 시행착오가 꽤 이어지는데 그 과정이 오히려 더 현실적이야. 읽다 보면 미래엔 직접 모든 걸 만드는 것보다, 여러 AI가 제대로 움직이도록 지휘하는 일이 개발자의 중요한 역할이 되지 않을까 싶기도 해.

• • [실무] Git 커밋 로그로 주간 업무 정리 자동화하기 (Obsidian + Confluence + Claude Code)
    업무 진행 내용은 틈틈이 정리하는게 좋다는 거 아는데 솔직히 바쁘면 넘기고 싶을 때도 있지. 근데 여기 그 귀찮음을 그냥 넘기지 않고, 커밋 로그를 모아 주간 업무 정리까지 자동화한 사례가 있어 공유해. 거창한 서비스가 아니라 매주 반복하던 50분짜리 일을 5분으로 줄인 자동화라 더 와닿아. AI를 어디에 써야 할지 모르겠다면, 이런 사소하지만 반복되는 일부터 찾아보는 것도 꽤 좋은 시작일 것 같아. 일단 나부터…해볼게.

• • [후기] LLM은 모델보다 하네스가 먼저다: 만득이 한 달 수습기
    AI를 업무에 활용하다 보면 결국 “어떤 모델을 쓸까?”보다 “어떻게 일하게 만들까?”가 더 중요해지는 순간이 와. 이 글은 펫프렌즈가 업무용 LLM 봇 ‘만득이’를 한 달 동안 써보며 겪은 하네스 운영기야. 모델 하나를 잘 고르는 데서 끝나는 게 아니라, 요청이 들어오고 처리되고 결과를 확인하는 흐름 전체를 어떻게 설계했는지가 핵심이야. AI가 알아서 잘하길 기대하기보다, 잘 움직일 수 있는 길을 먼저 깔아줘야 한다는 점에서 꽤 유용한 후기라고 생각해.

• • [뉴스] “LLM 비용 90% 줄인다”…넷플릭스 엔지니어가 개발한 ‘토큰 다이어트’ 도구
    AI랑 어느정도 친해졌다고 생각했더니, 친구 유지 비용을 내라고 하네? 심지어 금액이 갈수록 비싸지는 것만 같아. 우리처럼 비용에 대한 고민이 있었던 넷플릭스 엔지니어가 만든 오픈소스 도구 ‘헤드룸’을 소개할게. ‘헤드룸’은 AI 모델에 프롬프트를 입력하면 사실 방대한 양의 메타데이터가 함께 들어가고 있는데, 불필요한 내용을 줄이고 데이터를 자동으로 압축한대. 이렇게 하면 비용 절감은 물론 AI 성능 저하도 막을 수 있대. 이 외에도 토큰 비용 절감할 수 있는 방법이 있으면 같이 공유해 줘!

• [보고서] AI 도입은 생산성을 높이는가? 초기 3년의 효과 분석
  AI를 쓰면 정말 생산성이 오를까? 한 조사에 따르면 AI 활용은 업무시간을 평균 3.8%, 주당 약 1.5시간 줄이는 효과가 있었지만, 그 시간이 곧바로 실제 생산 증가로 이어지지는 않았대. AI가 개별 작업은 빠르게 만들어도, 업무 흐름이나 조직 구조가 그대로라면 효과가 끊길 수 있다는 거지. AI를 잘 쓰는 일은 도구를 켜는 것에서 끝나는 게 아니라, 아낀 시간을 어디에 다시 쓸지 설계하는 일까지 포함하는 것 같아.

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• • 비개발자가 한 달 동안 풀스택으로 개발하면서 배운 것 (영상)