Cost-Benefit Analysis on Haxlys's Bloghttps://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/mental_models/cost-benefit-analysis/Recent content in Cost-Benefit Analysis on Haxlys's BlogHugo -- 0.152.2kr-koSat, 11 Apr 2026 16:53:35 +0900LLM 코딩에 은탄환은 없다 — Fred Brooks의 프레임워크로 본 AI 코딩 도구의 현실https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/no-silver-bullet-for-llm-coding/Sat, 11 Apr 2026 16:53:35 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/no-silver-bullet-for-llm-coding/Django 핵심 기여자 James Bennett가 Fred Brooks의 '은탄환은 없다' 프레임워크를 통해 LLM 코딩 도구의 효과를 이론적·실증적으로 분석한 글 요약. METR, DORA, CircleCI 등의 데이터가 보여주는 현실.AI의 능력 향상은 비용 하락이 아닌 작업 범위 확대로 나타났다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/posts/ai-capability-not-cost-reduction/Tue, 31 Mar 2026 10:15:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/posts/ai-capability-not-cost-reduction/AI 모델의 능력 향상이 주로 추론 비용 절감에서 온 것이 아니라, 모델이 더 길고 복잡한 작업을 처리할 수 있게 된 것에서 비롯된다는 반직관적인 관점을 다룬다.