Search for a command to run...
최근에 LLM 기반의 코딩 도구를 만들고 있는데, 사람들과 애기하다가 깨달은 게 있다.
LLM은 똑똑하지만 아직 멍청한 구석도 많다. 그래서 LLM 기반의 어플리케이션을 만들고 싶다면 작업을 엄청나게 잘게 쪼개야한다. 잘게 쪼개는 단위? 검증이 가능하면 그게 최소 단위다. 한 작업이 A부터 C까지가 (인간 기준) 원래 한 세트인 경우에도, A만 요구한 뒤 A만 검증하고 검증이 끝나면 그 결과물을 가지고 B를 진행해야한다.
이 깨달음을 어제 친구들 만나러 가는 지하철에서 얻은 관계로 아직 적용해보진 못했지만, 작업을 검증이 가능한 최소 단위로 자르면 AI한테 보내는 요청도 훨씬 간단해진다. API 호출 횟수는 늘어날 수도 있겠지만, LLM은 토큰 기반으로 과금을 하니까 비용적인 측면에서도 훨씬 나을 것 같은데, 이는 확실하진 않아서 실험해볼 예정이다.
No comments yet. Be the first to comment.
최근에 Zephyr Cloud 의 프로젝트에 자동 QA 시스템을 구성했다. 그 작업 기록이다. 원래 이런 작업은 리눅스에서 하는 게 맞다고 생각했다. 그런데 나는 계속 로컬에서 디버깅해야 했고, 개발 흐름상 맥에서 바로 돌릴 수 있어야 했다. 예전에도 자동 QA를 시도한 적은 있었지만 끝까지 제대로 굴러간 적은 없었다. 그러다가 지난주 중반쯤, “이건 로
어제 성균관대학교에서 열린 간단한 이벤트에 연사로 참여했는데, 질의 응답 시간에 한 얘기들 중 도움이 될만한 것들이 많았다. 귀차니즘을 해결할 수 있다면 글로 정리해서 올릴 것이다. 주제는 개발 지식 / 전공 지식이 필요한가 AI 시대에 필요한 역량 개발 직군의 미래 가 될 것이다.
내 블로그의 제목이 kdy1: The way I think 인만큼 앞으로는 내 생각을 더 자주 올리려고 한다. 한국 기준으로, 학벌은 사람을 볼 때 꽤나 유용한 지표이지만, 절대적이지는 않다. 경험적인 얘기일 뿐이지만, 성균관대학교 자퇴생으로서 느낀 것들이 몇 가지 있다. 대학까지 간 사람의 학벌은 학습 능력 x 성실함 에 대체로 비례한다. 그래서 의미가
최종 업데이트: 2026/03/15 지능의 유전 현재 인류 기준으로, 고지능자는 고지능 유전자가 많이 겹친 사람이다. 지능의 유전엔 X 염색체가 매우 중요한 역할을 한다. 그리고 이게 남자와 여자의 지능 분포 차이를 만든다. 극상위권에 여자가 거의 없는 이유가 이것이다. 고지능 X 염색체가 여자한테서 발현되려면 2개가 있어야 한다. 이는 인간의 생
This is a translation of https://kdy1.dev/2026-1-31-ai-coding-tips-kr I recently gave a short presentation about how I use AI. The first part of the slides overlaps with a previous blog post. In this article, I’ll focus on topics that weren’t covere...