Charles Humble과 Tom Johnson의 글을 중심으로, AI 시대에 프로그래머와 테크니컬 라이터에게 여전히 가치 있는 스킬은 무엇인지, 그리고 ‘그 어느 때보다 바쁘다’는 역설이 의미하는 바를 살펴봅니다.

Pragmatic Programmers의 Dave Thomas가 AI를 활용한 개발의 함정을 이야기합니다. 기능 추가의 쾌감에 빠져 코드 위생을 잊었을 때, 18개월 걸릴 부패가 18시간 만에 찾아온다는 교훈.

Pragmatic Programmers의 Dave Thomas가 쓴 뉴스레터 ‘Castles in the Air’의 한국어 번역. 프로그래밍의 즐거움과 AI 시대에도 변하지 않는 그 본질에 대한 이야기입니다.

AI 코딩 에이전트가 C 개발을 더 안전하게 만드는 동시에 탈C 마이그레이션을 가속하는 이중 현상, 도메인별 C 언어의 현재와 미래, 그리고 C 개발자 생태계의 변화를 분석합니다.

메모리 안전성 논쟁, 미국 정부의 공식 권고, 주요 프로젝트의 탈C 마이그레이션, C23 표준의 한계, 그리고 Rust·Zig·Go 등 대안 언어의 부상까지. AI 에이전트 시대를 논하기 전에 먼저 C 언어가 처한 현실을 정리합니다.

2025년 8월, AI 코딩 시대의 5가지 잠재적 위험을 정리한 글을 썼습니다. 7개월이 지난 지금, AI agent의 코딩 능력은 비약적으로 발전했고 개발자들의 의존도는 비교할 수 없을 만큼 높아졌습니다. 당시 제기했던 우려들을 다시 꺼내 들고, 여전히 유효한 것과 퇴색된 것, 그리고 새롭게 등장한 그림자들을 짚어봅니다.

AI 코딩 도구 시대에 Java/Spring 기술 스택을 재정비하는 관점을 다룹니다. Lombok 제거, JPA 대안, Virtual Threads, 선언적 HTTP 클라이언트 등 명시성 중심의 기술 선택을 살펴봅니다.

“코드를 읽지 않는 시대, 엔지니어는 무엇을 읽어야 하는가"에서 다룬 핵심 개념들을 심화하여, 엔터프라이즈급 소프트웨어를 다루는 시니어 엔지니어 관점에서 구체적 액션 플랜을 정리합니다.

생성형 AI의 편리함 뒤에 숨겨진 ‘사고의 외주화’ 문제를 심도 있게 진단합니다. 비판적 사고력 저하와 주체성 상실을 막고, AI를 단순한 자동화 도구가 아닌 지적 확장의 도구로 활용하기 위한 4가지 구체적인 액션 플랜을 제시합니다.

Claude Code를 하루 종일 사용하다 보면 어느 순간 “Compacting our conversation…” 메시지와 함께 작업 흐름이 끊기는 경험을 하게 됩니다. 이 글에서는 Compaction이 무엇인지, 왜 자주 발생하는지, 그리고 어떻게 줄일 수 있는지 실전 전략을 공유합니다.

Hooks를 통한 강제 자동화, Subagents 활용 패턴, MCP 통합, 실전 레이어링 아키텍처, 팀 협업 워크플로우, 문제 해결 방법을 다룹니다.

Plugin 구조와 plugin.json 작성법, Marketplace 구축 및 GitHub 배포, 팀/조직을 위한 Custom Marketplace 운영 방법을 다룹니다.

Claude Code의 Plugin, Command, Subagent, Hook 개념 비교와 Marketplace 활용법, 커뮤니티 플러그인과 나만의 규칙을 조합하는 3-Layer Stacking 전략을 다룹니다.

Claude Code의 Skills 시스템을 통한 Progressive Disclosure 개념, Skills vs Subagents 비교, SKILL.md 작성법, 실전 예제를 다룹니다.

CLAUDE.md가 비대해질 때 발생하는 LLM 지시 따르기 한계, 다이어트 전략, 계층적 구조 활용법, 지시 강조 기법을 다룹니다.

Claude Code의 Agentic Coding 개념과 CLAUDE.md 파일의 역할, 계층적 구조, 작성 방법을 다룹니다. Java/Kotlin, Go 프로젝트용 실전 템플릿도 포함되어 있습니다.

이 가이드는 Claude Code 초보 사용자가 CLAUDE.md 파일 하나 만드는 것에서 시작해서, Skills와 Plugins를 활용한 고급 워크플로우까지 단계별로 성장할 수 있도록 구성되어 있습니다.

이 포스트는 Java 25(LTS)와 Spring Boot 4.0의 최신 기술 스택을 기반으로, AI 에이전트가 이해하기 쉽고, 수정하기 용이하며, 디버깅하기 좋은 애플리케이션 아키텍처를 심층 분석합니다.

AI가 내 직업을 빼앗을까? 아마도, 그럴 것이다. 하지만, 이 질문을 재구성하는 게 좋겠다. AI가 개발자를 쓸모없게 만들까? 절대로 아니다. 진화한다면.

GitHub Spec Kit은 코드와 상호작용하는 AI 에이전트 및 모델 개발자를 위한 명세(spec) 모음입니다. 이 명세들은 AI 에이전트가 파일 시스템과 상호작용하고, 명령을 실행하며, 사용자와 소통하는 방식에 대한 모범 사례(best practice)를 정의합니다.