AI Coding

2026년의 개발자들은 Spec-Driven Development(규격 기반 개발) 설정을 비교할 때, 보통 어떤 모델이 가장 똑똑한지를 묻지 않습니다. 그들은 어떤 워크플로우가 AI 에이전트를 의식적인 절차(ceremony)에 빠뜨리지 않으면서도 정렬(aligned) 상태를 유지해 줄 수 있는지를 묻습니다.

규격 기반 개발(Spec-Driven Development)은 규격이 문서가 아닌 워크플로우일 때 작동합니다. 시작 후 문서로 보관해두는 것이 목적이 아닙니다.

대부분의 AI 에이전트 데모는 여전히 몇 가지 추가 단계를 거친 채팅 완성(chat completion)과 비슷하게 작동합니다. 프롬프트를 보내고 몇 초를 기다린 후, 하나의 응답으로 답변을 받습니다.

70B 모델은 한 번의 순전파(forward pass)에서 하나의 토큰을 생성하며, 각 패스마다 VRAM에서 가중치를 다시 로드하고 컨텍스트 전반에 걸쳐 어텐션을 계산하며 메모리를 동기화합니다. 토큰 사이에는 GPU가 순차적 의존성이 해결될 때까지 대기하며 유휴 상태에 머무릅니다.

2025년은 단일 에이전트 AI 시스템이 정점에 달했던 해였습니다. 여러분은 하나의 LLM에 프롬프트, 몇 가지 도구, 그리고 목표를 부여했고, 그것은 제한된 작업에서 꽤나 잘 수행했습니다.

명세 기반 개발(Spec-Driven Development, 이하 SDD)은 소프트웨어 엔지니어들이 한때 시도했다가 노력이 보상으로 돌아오지 않자 접했던 아이디어 중 하나입니다.

스펙 주도 개발(Spec-Driven Development)은 2026년, 뱅 코딩(vibe coding)의 방향성 이탈에 대한 진지한 개발자들의 해답으로 등장했습니다.

결정 기록은 AI 보조 소프트웨어 개발에서 누락된 기억 계층입니다. 단순히 무엇을 구축했는지뿐만 아니라 왜 구축했는지를 포착하며, AI 도구가 코드를 작성할 때 이러한 구분이 결정적인 중요성을 갖습니다.

구글의 에이전트 투 에이전트(Agent2Agent) 프로토콜, 즉 A2A는 첫해를 다소 혼란스럽게 보냈습니다.

폴링 에이전트(Polling Agent)는 AI 어시스턴트 아키텍처에서 가장 화려하지는 않지만, 동시에 가장 유용한 구성 요소 중 하나입니다.

AI 에이전트 아키텍처가 두 개의 레이어로 나뉘기 시작하고 있습니다.

A2A 프로토콜(에이전트 투 에이전트 프로토콜)은 독립적인 AI 에이전트 시스템 간의 통신을 위한 개방형 표준입니다.

생산 환경용 AI 어시스턴트는 단순히 “프롬프트가 붙은 LLM"이 아닙니다. 이는 의도(Intent)를 받아들이고, 상태를 유지하며, 언제 검색하거나 행동할지 결정하고, 실패를 디버깅할 수 있는 충분한 런타임 세부 정보를 제공하는 시스템입니다.

대부분의 대규모 언어 모델(LLM) ‘구조화된 출력(structured output)’ 튜토리얼은 진지하지 않습니다. 이들은 사용자에게 정중하게 JSON을 요청한 후 모델이 잘 작동하기를 바라고 만듭니다. 그것은 검증(validation)이 아닙니다. 그것은 중괄호를 사용한 낙관주의에 불과합니다.

이 페이지는 에이전트형 LLM 추론 튜닝에 대한 실용적인 참고 자료입니다(temperature, top_p, top_k, penalties 및 다단계 및 도구 중심 워크플로우에서의 상호 작용 방식).

대부분의 팀은 Claude Skills 를 두 가지 방식 중 하나로 오용합니다. SKILL.md 를 쓰레기통으로 변하게 하거나, 거대한 복사 - 붙여넣기 프롬프트에서 벗어나지 못합니다.