claude code4 [AI 주식 알람] SRS 한 줄이 커밋 20개가 되기까지: 요구사항을 태스크로 쪼개는 스킬 AI 주식 알람 앱을 만들기 전, 먼저 SRS(Software Requirements Specification)를 작성했다.SRS를 작성하면 개발 방향이 명확해질 것이라고 생각했다. 그런데 문서를 완성하고 나니 또 다른 문제가 생겼다.이 요구사항을 실제 개발 태스크로 누가, 어떤 기준으로 나눌 것인가? 예를 들어 REQ-FUNC-001 하나를 통째로 AI 에이전트에게 전달하면 백엔드, 프론트엔드, 데이터베이스, 테스트 코드가 하나의 작업에 뒤섞이기 쉽다.결과적으로 변경 범위가 지나치게 커지고, 커밋 하나를 검토하기 위해 너무 많은 파일을 확인해야 한다. 문제가 발생했을 때 어느 단계에서 잘못됐는지 찾기도 어려워진다.그래서 이번 프로젝트에서는 SRS를 태스크로 분해하는 절차 자체를 generate-task.. 2026. 7. 14. Claude Code 연구로 보는 AI 시대의 역량: 코딩보다 중요한 것은 ‘문제를 이해하는 힘’일지도 모른다 미국현지 시간 기준 6월 16일 Anthropic에서 흥미로운 연구 글을 공개했다. 제목은 Agentic coding and persistent returns to expertise로, Claude Code를 사용하는 사람들이 실제로 어떤 방식으로 AI 코딩 에이전트를 활용하고 있는지 분석한 글이다.https://www.anthropic.com/research/claude-code-expertise Agentic coding and persistent returns to expertiseAnthropic is an AI safety and research company that's working to build reliable, interpretable, and steerable AI systems.ww.. 2026. 6. 18. Claude Code, OpenCode, Codex CLI로 보는 LLM Agent 오케스트레이션 이전 글에서는 LLM Agent에서 오케스트레이션(Orchestration)이 무엇인지 정리했다.짧게 말하자면, 오케스트레이션은 여러 작업, 도구, 에이전트를 하나의 목표를 향해 연결하고 조율하는 구조다.단순히 LLM에게 질문하고 답변을 받는 것이 아니라, 다음과 같은 흐름을 설계하는 것이다.이번 글에서는 이 개념을 실제 도구 관점에서 살펴보려고 한다.비교할 도구는 다음 세 가지다. Claude Code, OpenCode, Codex CLI이 글의 목적은 단순히 “어떤 도구가 더 좋은가”를 고르는 것이 아니다.그보다는 각 도구가 LLM Agent의 오케스트레이션을 어떤 방식으로 구현하고 있는지 보는 것이다.즉, 비교의 중심은 모델 성능이 아니라 다음 질문들이다.작업을 어떻게 나누는가?도구를 어떻게 실행하.. 2026. 6. 12. Claude Fable 5 / Mythos 5 발표 내용 정리 미국 날짜로 6월 9일 Anthropic에서 Claude Fable 5와 Claude Mythos 5를 발표했다.Claude 모델의 우수성을 인정하는 입장에서 (실무에 비싸서 못씀 ㅎ) 이번 발표가 꽤 흥미로웠는데, 단순히 “새로운 Claude 모델이 나왔다”는 것보다 모델 성능, 안전장치, 접근 권한, 데이터 보존 정책이 함께 언급된 점이 눈에 띄었다.이번 글에서는 Anthropic 공식 발표와 API 문서, 외부 벤치마크 자료, 그리고 개발자 커뮤니티 반응을 바탕으로 Claude Fable 5와 Claude Mythos 5가 어떤 모델인지 정리해보려고 한다.다만 벤치마크 수치나 실무진 반응은 평가 환경과 사용 방식에 따라 다르게 해석될 수 있으므로, 이 글에 쓰여진 것이 절대적인 순위라기보다는 현재 .. 2026. 6. 10. 이전 1 다음
