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.

이 글에서는 LLM을 활용한 Vibe-Coding 시대에 Go 언어가 가지는 장점들을 알아봅니다.

서버가 과부하되었다는 소식이 들려왔습니다. 사람들은 왜 Gemini CLI에 그렇게 열광하는 걸까요? 우리는 이미 웹과 데스크톱에서 사용할 수 있는 ChatGPT와 Claude, 그리고 Cursor와 Windsurf 같은 코딩 AI 도구, 심지어 Lovable과 V0 같은 바이브 코딩 도구까지 가지고 있습니다. 터미널 기반의 새로운 CLI 기반 AI가 이 시장에 어떤 영향을 미칠 수 있을까요?