개발 일상 | 백엔드 김승원의 실무 노트

들어가며2026년 4월 3일, OpenAI 창립 멤버이자 전 Tesla Autopilot Director였던 Andrej Karpathy가 X(구 트위터)에 올린 한 장의 게시물이 개발자 커뮤니티를 조용히 뒤흔들었다. 그는 평소처럼 프롬프트 → 컨텍스트 → 하네스 엔지니어링의 진화같은 기술 이야기를 던진 것이 아니라, 훨씬 더 실존적인 주제를 꺼냈다. "나는 요즘 AI로 코드를 짜는 시간보다, 지식을 정리하는 시간이 더 많다."그는 이어서 자신이 몇 달째 돌리고 있는 시스템을 공개했다. 원자료를 한 폴더에 던져 넣으면, LLM이 자동으로 위키를 만들고, 새 자료가 들어올 때마다 기존 문서를 업데이트하고, 개념 간 상호 링크를 유지하는 "살아 있는 지식 저장소". 그의 위키는 단일 주제만으로 이미 약 10..

들어가며복잡한 기능을 Claude Code에게 맡기면 한 가지 불편함이 있었습니다. 계획 수립에 5~10분이 걸리는데, 그 동안 터미널을 쓸 수 없다는 것입니다. "auth 서비스를 JWT로 마이그레이션해줘"라고 요청하면, Claude가 코드베이스를 탐색하고 계획을 세우는 동안 그냥 기다려야 했습니다.그래서 실무에서는 계획 수립은 건너뛰고 바로 구현을 시키거나, 아예 다른 터미널을 열어 작업하는 패턴이 생겼습니다. 하지만 복잡한 리팩토링이나 아키텍처 변경은 계획 없이 시작하면 반드시 뒤엎게 됩니다.2026년 4월, Anthropic이 이 문제를 정면으로 해결한 기능을 출시했습니다. Ultraplan — 계획 수립을 클라우드로 옮겨서 터미널을 자유롭게 쓸 수 있게 하고, 브라우저에서 계획을 리뷰하고, 실행..

들어가며2026년 2월 16일, 알리바바가 차세대 AI 모델 Qwen 3.5를 오픈소스로 공개했다. 설 연휴 전날이라는 전략적 타이밍에, 16일 만에 9개 모델을 쏟아내며 업계를 놀라게 했다.플래그십 Qwen3.5-397B-A17B는 GPT-5.2와 Claude Opus 4.5를 여러 벤치마크에서 능가한다고 주장하며, 가장 작은 9B 모델조차 OpenAI의 120B 모델을 이겼다. Apache 2.0 라이선스, 201개 언어 지원, 비주얼 에이전트 기능까지.Gemma 4(Google), Llama 4(Meta)에 이어 Meta Llama 4 완벽 정리 오픈소스 AI 삼국지의 세 번째 축 Google Gemma 4 완벽 정리 비교 읽기, Qwen 3.5를 분석한다.1. 모델 라인업Qwen 3.5는 Smal..

들어가며2026년 4월 5일, Meta가 Llama 4를 공개했다. Google Gemma 4 출시(4월 2일) 불과 3일 만이다. Google Gemma 4 완벽 정리 먼저 보기 Llama 시리즈 최초로 MoE(Mixture of Experts) 아키텍처를 도입했고 Google Gemma 모델의 역사와 진화, Scout 모델은 10M(천만) 토큰 컨텍스트 윈도우라는 업계 최대 기록을 세웠다.이 글에서는 Llama 4의 두 공개 모델 Scout와 Maverick, 그리고 미공개 Behemoth의 아키텍처, 성능, 실전 활용법을 정리한다.1. 모델 라인업모델활성 파라미터총 파라미터전문가 수컨텍스트 (IT)특징Scout17B~109B1610M단일 H100 GPU 가능Maverick17B~400B1281MGP..

들어가며최근 사내 위키 검색에 LLM을 얹어보는 사이드 프로젝트를 시작했습니다. 보안 요건상 외부 API는 못 쓰고, 노트북 한 대에서 돌아가야 한다는 제약이 있었습니다. 후보를 추리다 보니 결국 Gemma 3와 Gemma 4 사이에서 고민하게 됐는데, "두 모델이 뭐가 그렇게 다르길래?"라는 질문에 스스로 답을 못 하고 있는 제 모습을 발견했습니다.백엔드 개발자라면 비슷한 상황이 익숙할 것입니다. 팀에서 "RAG 한번 해볼까?"라는 이야기가 나오고, 몇 주 후 슬쩍 "온프레미스로 돌릴 수 있는 모델 하나 골라줘"라는 요청이 돌아옵니다. Llama, Qwen, Gemma, Mistral — 이름은 많이 들었지만 각 모델이 언제 뭐가 어떻게 바뀌었는지, 어떤 기준으로 골라야 하는지 정리된 글을 찾기는 쉽지..

들어가며2026년 4월 2일, Google DeepMind가 Gemma 4를 공개했다. Gemini 3와 동일한 연구를 기반으로 만들어진 오픈 웨이트 모델로 Google Gemma 모델의 역사 1.0부터 4까지 한눈에 보기, Apache 2.0 라이선스로 배포된다."바이트 단위로 가장 뛰어난 오픈 모델(Byte for byte, the most capable open models)"이라는 Google의 자신감은 벤치마크로 증명되었다. 31B 모델은 LMArena 텍스트 리더보드 #3(1452 Elo)에 올랐고, 26B MoE 모델은 활성 파라미터 3.8B만으로 #6(1441 Elo)을 달성했다.무엇보다 주목할 것은, 가장 작은 E2B 모델이 라즈베리파이 5에서 초당 7.6토큰으로 동작한다는 것이다. 이 ..

들어가며Claude Code를 쓰면서 이런 생각을 해본 적 있는가?"매번 같은 설명을 반복하고 있어...""코드 리뷰를 자동으로 할 수는 없을까?""보안 체크를 빼먹지 않으려면?"Everything Claude Code(ECC)는 이 문제를 해결하기 위해 만들어진 에이전트 하네스 성능 최적화 시스템이다. GitHub 스타 140K+를 기록하며, 2026년 가장 주목받는 AI 개발 도구 중 하나가 되었다.47개의 전문 에이전트, 180개 이상의 워크플로우 스킬, 자동화 훅, 보안 스캐너까지. 이 글에서는 ECC의 핵심 구성요소와 실전 셋업 방법을 정리한다.1. ECC란 무엇인가?정의ECC는 AI 코딩 에이전트의 입력, 출력, 도구 접근을 체계적으로 관리하는 외부 프레임워크다. 테스트 하네스가 테스트 환경을..

들어가며2022년 ChatGPT 등장 이후 "프롬프트 엔지니어링"이 AI 시대의 핵심 역량으로 떠올랐다. 하지만 불과 4년 만에, 업계의 시선은 이미 그 너머를 향하고 있다.2025년에는 컨텍스트 엔지니어링(Context Engineering)이 Anthropic, Shopify 등 주요 기업에서 본격적으로 다뤄지기 시작했고, 2026년에는 하네스 엔지니어링(Harness Engineering)이라는 개념이 AI 엔지니어링 커뮤니티에서 주목받고 있다. 특히 2026년 3월 Claude Code 소스코드 유출 사건 이후 Google Gemma 4 완벽 정리 최신 동향, 에이전트 하네스 설계에 대한 논의가 크게 늘어났다. 다만 "Harness Engineering"이 업계 전체의 표준 용어로 완전히 정착했다..

Codex, 2026년 3월에 어떤 변화를 가져왔나OpenAI의 클라우드 기반 소프트웨어 엔지니어링 에이전트 Codex가 2026년 3월 한 달 동안 굵직한 업데이트를 연이어 발표했습니다. 외부 서비스와의 연결을 가능하게 하는 플러그인 시스템, GitHub 이벤트에 자동 반응하는 Triggers, 새로운 모델 라인업, 그리고 Astral 인수까지. 각각이 어떤 의미를 갖는지 실무 관점에서 분석합니다.1. 플러그인 시스템 - MCP 기반 외부 서비스 통합2026년 3월 25일 공개된 플러그인 시스템은 Codex의 활용 범위를 근본적으로 확장하는 기능입니다. MCP(Model Context Protocol)를 기반으로 Sentry, Datadog, Linear 등 개발팀이 일상적으로 사용하는 외부 서비스에 ..

Claude Code, 2026년 3월에 무엇이 달라졌나Anthropic의 CLI 기반 AI 코딩 도구인 Claude Code가 2026년 3월 대규모 업데이트를 단행했습니다. 음성 인터페이스, 반복 작업 자동화, 컨텍스트 윈도우 대폭 확장 등 실무 개발자들이 체감할 수 있는 변화가 한꺼번에 쏟아졌는데요. 이번 글에서는 각 신기능의 핵심과 실무 활용 전략을 하나씩 짚어보겠습니다.1. Voice Mode - 음성으로 코드를 지시하는 시대Claude Code에 /voice 명령어가 추가되면서, 터미널에서 음성으로 직접 지시를 내릴 수 있게 되었습니다. 스페이스바를 누르고 있는 동안 음성이 녹음되는 푸시투톡(push-to-talk) 방식을 채택했기 때문에, 주변 소음이나 의도하지 않은 발화가 입력되는 문제를 ..