Softwares on Haxlys's Bloghttps://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/Recent content in Softwares on Haxlys's BlogHugo -- 0.152.2kr-koThu, 09 Jul 2026 16:12:28 +0900소프트웨어 품질은 문제의 부재다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/notes-on-software-quality/Thu, 09 Jul 2026 16:12:28 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/notes-on-software-quality/Anthony Hobday가 말하는 소프트웨어 품질의 신호, 조직 규모의 한계, 품질을 지키는 구체적인 방법을 정리한다.AI 하드웨어 시장: 컴퓨트가 아니라 메모리 병목이 승부를 가른다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-hardware-memory-bottleneck-market-map/Wed, 27 May 2026 10:58:43 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-hardware-memory-bottleneck-market-map/AI 하드웨어 시장은 연산량 경쟁에서 메모리 대역폭 경쟁으로 이동하고 있습니다. 칩, 인퍼런스 엔진, KV 캐시, 패키징 계층별로 어떤 기업이 병목을 공략하는지 정리합니다.'Agentic Coding is a Trap': 속도 뒤에 숨은 인지 부채https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agentic-coding-is-a-trap-summary/Wed, 06 May 2026 13:36:05 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agentic-coding-is-a-trap-summary/Lars Faye의 'Agentic Coding is a Trap' 핵심 주장(기술 위축의 역설, 감독자 역량 역설, 토큰 비용 불확실성)과 실무 대응 전략을 정리한다.LLM 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.Model Collapse Is Already Happening, We Just Pretend It Isn'thttps://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/model-collapse/Sun, 29 Mar 2026 11:10:51 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/model-collapse/AI 모델이 합성 데이터로 훈련될 때 발생하는 모델 붕괴가 이미 진행 중이며, 업계가 규모 확대 전략만으로 문제를 해결하려 한다고 비판합니다.LLM의 양자화(Quantization): 기초부터 실전까지https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/quantization-llm/Sun, 29 Mar 2026 08:53:44 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/quantization-llm/LLM이 너무 커서 일반 PC에서 돌리기 어려운 문제를 해결하는 양자화 기법을 기초부터 설명합니다. 모델 크기를 줄이면서 성능을 최대한 유지하는 방법을 다룹니다.software 팩토리: AI 코딩 에이전트가 개발 팀을 바꾸는 방식https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-software-factory/Tue, 24 Mar 2026 18:04:10 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-software-factory/AI 코딩 에이전트를 활용해 'software 팩토리'를 구축하면, 개발자는 설계·검토에 집중하고 팀 규모는 줄며 출시 속도는 몇 시간 단위로 빨라진다.AI 시대에 대규모 software 팀의 역할https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/large-software-teams-ai-age/Tue, 24 Mar 2026 18:03:21 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/large-software-teams-ai-age/AI가 개발 생산성을 극적으로 높였지만, 대규모 팀이 완전히 사라지는 것은 아니다. 최소 팀 규모는 줄어들고, 팀을 구성하는 이유가 달라지고 있다.15명의 엔지니어가 말하는 AI 보조 엔지니어링 실전 가이드https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-assisted-engineering-15-engineers/Tue, 24 Mar 2026 16:45:14 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-assisted-engineering-15-engineers/15명의 실전 엔지니어·엔지니어링 리더들이 실제로 사용 중인 AI 보조 엔지니어링 경험을 정리한 글이다.새로운 AI 시대, 진짜 희소 자원은 연구자https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-era-researchers-not-engineers/Wed, 11 Mar 2026 18:09:50 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-era-researchers-not-engineers/AI가 공학적 실행을 빠르게 대체하는 시대일수록, 무엇을 시도하고 무엇을 포기할지 판단하는 연구자의 'taste'가 핵심 자산이 된다는 시사점을 정리진흙으로 만든 부가티: AI 시대의 엔지니어링 환상https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/illusion-of-building/Sun, 08 Mar 2026 16:30:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/illusion-of-building/AI의 발전으로 누구나 소프트웨어를 쉽게 만드는 것처럼 보이지만, 실제 제품을 구축하는 것과 시스템을 엔지니어링하는 사이에는 거대한 간극이 존재합니다.오픈 소스 LLM 아키텍처의 구조와 전략https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/open-source-llm-architecture/Wed, 04 Mar 2026 13:21:13 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/open-source-llm-architecture/주요 오픈 소스 대규모 언어 모델(LLM)들의 아키텍처 구조와 각 모델이 선택한 공학적 전략 분석컴파운드 엔지니어링: AI 에이전트 개발의 복리 루프https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/compound-engineering/Thu, 19 Feb 2026 17:40:07 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/compound-engineering/Every의 Compound Engineering 가이드를 바탕으로, AI 에이전트 시대의 복리형 개발 루프와 핵심 원칙을 정리합니다.Bias Toward Action: 실패 비용을 낮추는 행동 지향적 태도https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/bias-toward-action/Thu, 19 Feb 2026 10:02:05 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/bias-toward-action/Addy Osmani의 글 'Bias Toward Action' 핵심을 바탕으로, 실패 비용을 통제하며 빠르게 학습하는 실행 시스템의 원칙을 정리합니다.컨텍스트 관리와 MCP: CLI와의 논쟁을 넘어서https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/context-management-and-mcp/Wed, 04 Feb 2026 08:59:15 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/context-management-and-mcp/Sentry 창립자 David Cramer가 제안하는 LLM 조종(Steering)과 서브에이전트 중심의 컨텍스트 관리 전략.인터페이스의 혁명: 채팅이 모든 것을 삼킨다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/chat-is-going-to-eat-the-world/Tue, 03 Feb 2026 11:25:40 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/chat-is-going-to-eat-the-world/채팅이 GUI를 대체하는 기본 인터페이스로 부상하며, 개별 앱의 시대가 저물고 AI 에이전트 중심의 컴퓨팅 패러다임으로 이동하는 변화를 정리합니다.에이전틱 코딩의 80% 문제https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-80-problem-in-agentic-coding/Thu, 29 Jan 2026 15:54:26 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-80-problem-in-agentic-coding/AI 코딩 에이전트가 빠르게 80%를 만들고도 나머지 20%에서 막히는 이유(맥락·검증·루프)와 이를 넘기 위한 협업·테스트·작업 분할 제언을 정리합니다.The future of software engineering is SREhttps://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-future-of-software-engineering-is-sre/Tue, 27 Jan 2026 14:30:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-future-of-software-engineering-is-sre/코드 작성이 저렴해지면서 운영 우수성이 승리한다. 누구나 그린필드 데모를 만들 수 있지만, 서비스를 운영하는 것은 엔지니어링이 필요하다.Unrolling the Codex Agent Loophttps://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/unrolling-the-codex-agent-loop/Tue, 27 Jan 2026 09:43:44 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/unrolling-the-codex-agent-loop/OpenAI Codex 에이전트의 내부 동작 원리와 에이전트 루프, 프롬프트 구성, 성능 최적화 방법을 분석한 기술 블로그 글 요약에이전트 규칙·기술·명령: 무엇을 언제 써야 할까https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agent-skills-rules-commands/Tue, 27 Jan 2026 00:00:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agent-skills-rules-commands/Builder.io 블로그를 바탕으로, AI 에이전트에서 규칙(Rules), 기술(Skills), 명령(Commands)의 차이와 언제 무엇을 사용할지에 대한 결정 기준을 정리합니다.LLM과 현실적으로 마주하기: 실무 중심의 AI 활용 매트릭스https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/getting-real-with-llms/Mon, 26 Jan 2026 11:54:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/getting-real-with-llms/작업의 복잡도와 부작용(Side-effects)이라는 두 축으로 AI의 유용성을 정의하고, 현재 LLM이 실제로 도움이 되는 영역과 단순히 '연기(Smoke & Mirrors)'에 불과한 영역을 구분하는 실무 중심의 분석.MCP(Model Context Protocol) 베스트 프랙티스: AI 에이전트를 위한 UI 설계https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/mcp-best-practices/Fri, 23 Jan 2026 12:10:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/mcp-best-practices/MCP는 REST API의 연장선이 아니라 AI 에이전트를 위한 사용자 인터페이스(UI)로 설계되어야 한다는 관점에서 6가지 베스트 프랙티스를 정리한 글.Claude Code 인사이트: 도구보다 '무엇을 할 것인가'가 중요하다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/claude-code-purpose-over-tool/Fri, 23 Jan 2026 00:00:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/claude-code-purpose-over-tool/Zvi Mowshowitz의 Claude Code 사용기 3편. 도구 최적화에만 몰두하기보다, '오늘 내가 해야 할 가장 중요한 일'을 스스로 묻고 실행에 옮기는 것이 더 중요하다는 인사이트.에이전트 정신병: 우리는 미쳐가고 있는가?https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agent-psychosis/Sun, 18 Jan 2026 00:00:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/agent-psychosis/AI 에이전트 코딩에 중독된 개발자들의 현실과 코드 품질 저하, 메인테이너의 부담에 대한 Armin Ronacher의 날카로운 관찰과 경고.AI가 코드를 짜줘도 왜 성과는 그대로인가? - 거대한 필터(The Great Filter)https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-great-filter-ai-productivity/Wed, 14 Jan 2026 05:48:59 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/the-great-filter-ai-productivity/AI 코딩 도구가 보급된 지 3년이 넘었지만 대부분의 개발 팀이 여전히 생산성 혁신을 경험하지 못하는 근본적인 원인을 '거대한 필터' 개념으로 설명합니다.엔지니어란 무엇인가?https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/what-is-an-engineer/Wed, 14 Jan 2026 04:59:13 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/what-is-an-engineer/맥스 카낫-알렉산더(Max Kanat-Alexander)의 'What is an Engineer?'를 통해 AI 시대에 소프트웨어 엔지니어의 정체성과 역할에 대해 고찰합니다.로깅이 당신에게 거짓말을 하고 있다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/logging-lies-to-you/Sun, 11 Jan 2026 23:57:32 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/logging-lies-to-you/단일 서버 시대의 로깅 방식이 분산 시스템에서는 왜 실패하는지, 그리고 Wide Events를 통한 해결책을 제시한다.잘못된 최적화의 함정: 기술적 정답과 실제 유용성의 괴리https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/wrong-optimization-trap/Fri, 09 Jan 2026 10:58:18 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/wrong-optimization-trap/슈퍼마켓 바닥 청소 최적화 경험을 통해 본, 잘못된 지표를 최적화할 때 발생하는 문제와 현대 시스템의 최적화 오류에 대한 성찰이다.기술적 부채와 엔지니어링 생산성: Paul Dix의 견해https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/technical-debt-engineering-productivity/Thu, 08 Jan 2026 11:31:33 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/technical-debt-engineering-productivity/InfluxData 창업자 Paul Dix가 제시하는 기술적 부채 관리의 중요성과 엔지니어링 팀 생산성 향상을 위한 전략을 정리한다.바이브 코딩과 시스템 설계: AI 시대의 함정https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/vibe-coding-system-design-trap/Thu, 08 Jan 2026 07:10:28 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/vibe-coding-system-design-trap/AI 도구를 활용한 바이브 코딩의 빠른 속도 뒤에 숨겨진 시스템 설계 부재의 위험성을 경고하고, 지속 가능한 소프트웨어 개발을 위한 시스템 사고의 중요성을 다룬다.AI는 탐색을 저렴하게 만들지만, 판단은 쉽게 만들지 않는다https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-cheap-exploration-human-judgment/Thu, 08 Jan 2026 06:44:52 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/ai-cheap-exploration-human-judgment/AI는 시도(탐색)의 비용을 획기적으로 낮춰주지만, 최종적인 판단(의사결정)의 책임은 여전히 인간에게 있다는 것을 다룹니다.생각을 아웃소싱하지 마라: Claude Code와 AI 코드 생성 도구 활용 가이드https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/dont-outsource-your-thinking/Thu, 08 Jan 2026 00:00:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/dont-outsource-your-thinking/Anthropic의 Claude Code와 같은 AI 코드 생성 도구를 사용할 때 가져야 할 태도와 실무적인 팁을 14가지 노트 형식으로 정리한 가이드입니다.프롬프트 설계 전략: Gemini API 활용하기https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/prompt-design-strategies/Mon, 08 Dec 2025 10:54:00 +0900https://hugo-blog-static-site.haxlys.workers.dev/software/prompt-design-strategies/Google의 Gemini API 문서에 소개된 프롬프트 설계 전략을 정리한 가이드입니다. LLM으로부터 원하는 결과를 얻기 위한 명확하고 구체적인 프롬프트 작성 방법을 다룹니다.