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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 있는 것 같다. 나도 대학교 덕분에 사람들 큰 걱정 없이 편하게 만날 수 있었다. 근데 대체로가 함정인데, 내가 학교를 다니던 시절 기준으론 성대 정도의 학교도 쉽게 들어올 방법이 꽤나 있었고, 그런 경우 저 곱셈식이 어그러져서인지 대체로 문제가 살짝 있었다.
지금 생각해보면 성대의 특성일 수도 있다. 성대생들은 대체로 저 곱셈식에서 성실함의 비중이 꽤 되는 사람들이기 때문이다. 제대로 노력을 해 본 적 없는 사람들은 자기의 주제를 전혀 모르는데, 내 친구들 중엔 그런 사람이 거의 없었다.
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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.
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...