![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/fa5b3c7e2429ae8264908c69c7d665726ffd5940-1684x1030.png)
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 5/5] AI 접근성 등급으로 보는 코드베이스
코드 품질만으로는 AI 코딩 에이전트의 작업 가능성을 설명할 수 없다는 점을 다뤘습니다. 구조적 일관성과 빌드 가드레일이 AI 접근성을 높이는 핵심이라고 정리했습니다.
#LLM#코드 품질
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국내 IT 기업 기술 블로그 최신 글
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필터 1
생성형 AI가 개발 생산성을 높이는 코딩 어시스턴트로 활용되는 흐름을 정리했습니다. 다만 환각과 보안 문제를 막기 위한 검증과 가이드라인도 함께 필요합니다.
#LLM#prompt
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킹덤 서버! 튜토리얼
Scala와 함수형 프로그래밍에 익숙하지 않은 상태에서 킹덤 서버팀에 합류한 온보딩 과정을 소개했습니다. 또한 ZPure와 ZIO, 테스트 작성, 버그 수정, 콘텐츠 개발을 통해 실무에 적응하는 흐름을 정리했습니다.
#Scala#함수형 프로그래밍
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AI 에이전트를 안전하게 움직이게 하는 설계도, ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)’
AI 에이전트를 안전하게 움직이게 하는 설계도, ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)’
AI 에이전트가 실제 업무에서 안전하고 일관되게 일하도록 돕는 하네스 엔지니어링을 설명했습니다. 프롬프트를 넘어 규칙, 도구, 검증, 관측 체계를 설계하는 방법을 정리했습니다.
#LLM#prompt
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![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다](https://flex.team/blog/og/main.jpg)
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다
AI 코딩 에이전트가 받는 빌드 피드백을 유형별로 비교하며 정보 품질 차이를 분석했습니다. 가장 중요한 규칙은 컴파일 타임에 강제하고, 에러 메시지와 테스트 실패를 더 명확하게 설계해야 한다고 정리했습니다.
#Kotlin#Gradle
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메시징 서버의 스트레스 테스트 노하우와 AI 가 덜어 준 부분
메시징 서버의 스트레스 테스트와 AI 활용 경험을 다룬 글의 개요입니다. 본문은 도입부 수준이라 구체적인 방법론은 드러나지 않습니다.
#test#server
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![[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다](https://cdn.sanity.io/images/v31psllp/production/3d96b197bc8207cb19daa7120faefb616f656785-1684x1030.png)
[AI가 읽을 수 있는 코드베이스 2/5] 빌드 피드백이 AI를 가르친다
AI 코딩 에이전트에게 빌드 피드백 유형별 정보 품질이 어떻게 다른지 분석했습니다. 컴파일 타임 검증과 맥락 있는 에러 메시지가 가장 효과적이라고 정리했습니다.
#Kotlin#Gradle
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쿠팡 파트너스
개발자를 위한 서적을 확인해 보세요
이 게시물은 쿠팡 파트너스 활동의 일환으로, 이에 따른 일정액의 수수료를 제공받습니다.
#개발서적#프로그래밍
AI Agent로 테스트 커버리지 100% 달성한 실전 전략 — Claude Code 활용기
AI Agent와 Claude Code를 활용해 백엔드 유닛 테스트 커버리지를 100%로 끌어올린 과정을 소개했습니다.프롬프트 고정, Hook 검증, 작업 분리로 회귀 방지와 유지 구조까지 설계했습니다.
#AI Agent#Claude Code
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Gemini 기반 테스트 케이스 자동화 실패와 성공기
Gemini 기반 테스트 케이스 자동화 실패와 성공기
Gemini로 테스트 케이스 초안을 자동화하려 했지만, 단일 프롬프트는 한계가 있었습니다. 규칙 학습과 분할 도출 방식으로 커버리지와 효율을 크게 개선했습니다.
#LLM#Gemini
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AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다
AI한테 테스트 코드를 맡겼더니 커버리지가 8배 올랐다
AI와 문서화된 프롬프트를 활용해 iOS 테스트를 대규모로 작성하고 커버리지를 크게 높인 사례입니다. 반복 작업은 AI가 맡고 비즈니스 검증은 사람이 담당하며 품질과 속도를 함께 확보했습니다.
#iOS#test
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AI 시대의 엔지니어 역할 변화: 코드 작성자에서 시스템 사고자로
AI 시대의 엔지니어 역할 변화: 코드 작성자에서 시스템 사고자로
AI가 코드를 대신 쓰는 시대에 엔지니어의 역할은 구현자에서 기준 설정자와 시스템 사고자로 이동했습니다. 기능 요구사항뿐 아니라 비기능 요구사항까지 포함해 문서, 검증, 운영을 함께 진화시켜야 한다고 설명합니다.
#문서화#비기능 요구사항
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사이드 프로젝트로 프로덕트 엔지니어가 된 사람: 불편하면 직접 만든다
불편한 일을 직접 해결한 사이드 프로젝트 경험으로 프로덕트 엔지니어의 본질을 풀어냈습니다. 공개와 운영을 통해 배포, 테스트, 보안, 협업의 감각을 키우는 흐름을 공유했습니다.
#자동화#검색
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9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에: 레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꾸다
레거시 코드를 AI의 학습 자료로 바꿔 9개월 걸릴 시스템 이관을 하룻밤 만에 초안까지 생성했습니다. 모호한 목표 대신 정밀한 완료 기준을 주고 사람과 AI가 역할을 나눠 협업했습니다.
#test#API
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AttributedString 구조로 풀어낸 대규모 iOS 설정 시스템
LINE iOS의 대규모 서비스 설정 시스템을 AttributedString 구조를 참고해 재설계한 사례를 소개했습니다. 타입 안전성, 동시성, 디버그 오버라이드, 테스트 대역을 함께 개선했습니다.
#iOS#Swift
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