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RcStr 최적화 피드백 반영 및 마무리리뷰 피드백 반영하고 다시 리뷰 요청했다. 승인 받은 뒤에 next.js에 보낸 PR 리베이스했다.
@swc/core v1.5.25 배포유닛 테스트를 하기 위한 시스템을 만들었다.
unreachable!()이 없어도 되는 코드라 간단하게 unreachable!() 을 제거했다.
git 충돌 때문에 PR을 쪼개기로 했다. 기본 API 정하고 모듈 추가하는 PR만 분리하면 될 것 같아서 그것만 분리했다.
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50개가 넘는 AI 세션과 함께 개발하기
How I Build Software with Labor0 and Codex
사람이 병목이 되는 횟수를 줄이기 AI 에이전트 세션을 많이 실행하는 것 자체는 어렵지 않다. 내가 해결하고 싶었던 문제는 세션이 늘어날 때마다 사람이 모든 진행 상황을 확인하고 관리해야 한다는 점이었다. 사람을 병목에서 완전히 빼는 게 목표는 아니다. 사람은 여전히 병목이다. 대신 사람이 개입해야 하는 횟수를 줄이고, 실제로 결정이 필요한 순간에만 사람을
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.