AI
로컬에서 돌리는 오픈소스 코딩 LLM: API 비용 0원으로 AI 코딩 환경 구축하기
Qwen3-Coder-Next, DeepSeek-V3.2, GLM-5 등 2026년 최신 오픈소스 코딩 모델을 Ollama와 Cline으로 로컬에서 실행하는 실전 가이드. SWE-Bench 벤치마크 비교부터 하드웨어 요구사항, 실무 활용 전략까지 다룹니다.
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Qwen3-Coder-Next, DeepSeek-V3.2, GLM-5 등 2026년 최신 오픈소스 코딩 모델을 Ollama와 Cline으로 로컬에서 실행하는 실전 가이드. SWE-Bench 벤치마크 비교부터 하드웨어 요구사항, 실무 활용 전략까지 다룹니다.
Claude Code
Claude Code 플러그인 시스템의 핵심 구성 요소인 Skills, Agents, Hooks를 코드 예시와 함께 살펴보고, 직접 플러그인을 만들어 봅니다.
AI
MCP, A2A, AGENTS.md 등 AI 에이전트 프로토콜의 경쟁 구도와 AAIF 설립의 의미를 웹 표준 역사와 비교하며 분석합니다. 개발자가 이 생태계 변화에 어떻게 대응해야 하는지 살펴봅니다.
AI
프롬프트를 잘 쓰는 것만으로는 부족한 시대가 왔습니다. Context Engineering이 무엇이고, 왜 에이전트 시대의 핵심 역량으로 부상하는지 분석합니다.
AI
AI 생성 코드의 45%에서 보안 취약점이 발견되고, 프로젝트는 3개월 만에 무너집니다. Vibe Coding의 성공과 한계를 데이터로 분석하고, Spec-Driven Development라는 대안을 살펴봅니다.
AI
하나의 LLM에게 설계, 구현, 검증을 모두 맡기면 품질이 무너집니다. 역할을 분리하고 다중 모델을 조합하는 아키텍트-개발자-리뷰어 패턴과 5단계 검증 구조를 살펴봅니다.
AI
Claude Agent SDK를 사용해 GitHub PR을 자동으로 리뷰하는 에이전트를 처음부터 끝까지 만든다. 커스텀 도구 정의, MCP 서버 연동, 가드레일 설정까지 실전 코드와 함께 다룬다.
AI
AI 코딩 도구를 개별적으로 쓰는 단계를 넘어, 개발 파이프라인 전체를 AI 중심으로 재설계하는 방법을 다룬다. 기획, 구현, 리뷰, 배포까지 각 단계에서 AI를 어떻게 조합하는지 실전 워크플로우로 정리했다.
AI
2026년 가장 많이 쓰이는 AI 코딩 도구 3가지를 작업 유형별로 비교한다. 새 기능 구현, 버그 수정, 리팩토링, 코드 리뷰, 테스트 작성까지 — 언제 어떤 도구를 써야 하는지 정리했다.

Claude Code
Claude Code의 능력을 확장하는 MCP(Model Context Protocol) 서버 10가지를 소개합니다. 설치 방법, 설정 가이드, 추천 조합까지 한눈에 알아봅니다.

AI
Claude Code를 9개월간 주력 도구로 사용한 개발자의 체계적 워크플로우를 분석합니다. 프롬프트-수정 반복 대신, 리서치-계획-주석-구현의 구조화된 접근법으로 AI 코딩의 품질을 극적으로 높이는 방법을 소개합니다.