이 글에서는 Go의 핵심 철학인 ‘단순함’이 코드 수준에서 어떻게 드러나는지, 그리고 이 철학이 왜 어떤 개발자에게는 최고의 장점이 되고 다른 개발자에게는 답답한 단점으로 여겨지는지 가감 없이 살펴보겠습니다.

진 킴(Gene Kim)과 스티브 예지(Steve Yegge)가 집필중인 책, ‘VIBE CODING: BUILDING PRODUCTION-GRADE SOFTWARE WITH GENAI, CHAT, AGENTS, AND BEYOND’ 의 현재까지 공개된 목차와 서문 내용을 알아봅니다.

바이브 코딩은 요즘 소프트웨어 개발의 시대정신일지 모르지만, AI와 함께 바이브를 타는 것이 늘 좋은 것만은 아닙니다. 다음은 지나치게 낙관적인 바이브 코더들이 실패할 수 있는 9가지 방법입니다.

최근 증강 코딩을 사용하여 B+ 트리 라이브러리를 구축하려는 야심 찬 프로젝트에서 좋은 마무리를 지었습니다. 그 결과물은 BPlusTree3 - Rust 및 Python으로 구현된 성능 경쟁력이 있고, 어쩌면 프로덕션에 즉시 사용 가능한 구현입니다. 저는 친구와 앉아 저의 이야기를 나누고 GenAI 시대의 프로그래밍 미래에 대해 무엇을 시사하는지 생각해 보았습니다.

Claude, Gemini, GitHub Copilot과 같은 LLM(거대 언어 모델) 기반 코딩 도구들은 이제 단순히 코드 스니펫을 자동 완성해주는 수준을 넘어, 우리의 생각을 논리적으로 설명하면 프로젝트 전체의 구조를 짜고 방대한 양의 코드를 순식간에 만들어냅니다. 생산성의 혁신이라 부를 만한 이 변화는 분명 경이롭습니다. 하지만 이 강력한 도구에 과도하게 의존하기 시작하면서, 우리는 이전에 겪어보지 못한 새로운 종류의 문제들에 직면하고 있습니다. 밝은 빛이 강할수록 그림자도 짙어지는 법입니다. 이 글에서는 LLM 기반 코딩에 대한 의존이 개발자 개인과 팀에 미칠 수 있는 5가지 잠재적 위험을 심도 있게 다뤄보고자 합니다.

2025년 2월, Thinking Machines Lab 는 인공지능 업계의 ‘드림팀’으로 불리는 전 OpenAI 핵심 인력들이 주축이 되어 설립되었습니다. CEO인 미라 무라티(Mira Murati)를 비롯해 존 슐먼(John Schulman), 바렛 조프(Barret Zoph), 릴리안 웽(Lilian Weng), 앤드류 툴로치(Andrew Tulloch) 등 OpenAI에서 ChatGPT와 GPT-4 개발을 이끌었던 최고 전문가들이 대거 합류하며 큰 주목을 받았습니다.

존 오스터하우트의 ‘소프트웨어 설계의 철학’은 소프트웨어 복잡성을 줄이고 유지 관리가 용이한 코드를 작성하는 방법에 대한 심도 있는 통찰력을 제공합니다. 21개 챕터에 걸쳐 저자는 복잡성의 본질을 분석하고, 효과적인 모듈 설계를 위한 원칙을 제시하며, 코드의 가독성과 명확성을 높이는 구체적인 기법들을 소개합니다.

프로그래밍 언어는 우리에게 많은 표현력을 제공합니다. 연산자와 조건문 같은 개념들은 광범위한 입력을 처리하는 프로그램을 작성할 수 있게 해주는 중요한 도구입니다. 하지만 이러한 유연성은 복잡성 증가라는 대가를 치르게 하여, 우리 프로그램을 이해하기 어렵게 만듭니다.

안드레이 카르파티(Andrej Karpathy)는 인공지능 분야에서 가장 존경받고 영향력 있는 인물 중 한 명으로, 그의 기술적 기여뿐만 아니라 복잡한 개념을 대중이 이해하기 쉽게 설명하는 탁월한 능력으로도 잘 알려져 있습니다. 그의 배경, 소프트웨어에 대한 진화하는 비전, AI와 LLM에 대한 현재의 관점, 그리고 미래에 대한 예측을 알아봅니다.

다음은 유해한 직장 환경을 나타내는 9가지 신호와 대처법입니다.