「From Vibe Coding to Agentic Engineering」
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1️⃣ 카파시도 “뒤처진 느낌” 받았음
2024년 말부터 AI 코딩 도구가 질적으로 달라졌다고 함.
예전엔 AI가 만든 코드를 사람이 고쳐가며 썼는데,
어느 순간부터는 계속 시켜도 결과가 꽤 잘 나왔고,
직접 고치는 일이 확 줄었다고 함.
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2️⃣ Software 3.0 시대
카파시는 소프트웨어를 이렇게 구분함.
• Software 1.0
사람이 직접 코드를 씀
• Software 2.0
데이터와 학습으로 모델을 만듦
• Software 3.0
LLM에게 문맥과 프롬프트를 주고 일을 시킴
즉 앞으로 프로그래밍은
코드를 직접 쓰는 일보다,
LLM이 잘 일하게 지시하고 문맥을 설계하는 일이 중요해짐.
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3️⃣ 기존 앱 구조 자체가 바뀜
예전에는 OCR, 이미지 생성, UI, 배포 같은 파이프라인이 필요했던 일도,
이제는 모델에게 바로 시키면 끝날 수 있음.
AI는 기존 일을 빠르게 하는 수준이 아니라,
기존 앱 구조 자체를 없앨 수도 있음.
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4️⃣ 검증 가능한 일부터 자동화됨
AI는 정답을 검증하기 쉬운 영역에서 특히 빨리 발전함.
예를 들면:
• 수학
• 코딩
• 테스트 가능한 작업
• 보상/검증 환경을 만들 수 있는 업무
하지만 여전히 들쭉날쭉함.
어려운 코딩은 잘하면서도 단순한 상식 문제는 틀릴 수 있음.
그래서 사람의 검증과 감독은 계속 필요함.
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5️⃣ Vibe Coding과 Agentic Engineering은 다름
• Vibe Coding
누구나 말로 앱을 만들 수 있게 되는 것
• Agentic Engineering
전문적인 품질, 보안, 설계를 유지하면서
AI 에이전트로 더 빠르게 만드는 것
즉 진짜 중요한 건
AI에게 맡기되, 품질과 책임은 사람이 가져가는 것임.
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6️⃣ 좋은 개발자의 기준이 바뀜
앞으로 중요한 능력은 이런 것들임.
• 문제 정의
• 좋은 스펙 작성
• 설계와 아키텍처 감각
• 보안과 품질 검증
• AI 에이전트 조율
• 결과물을 판단하는 감각
세부 API를 외우는 능력보다,
무엇을 만들지와 결과가 좋은지를 판단하는 능력이 더 중요해짐.
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7️⃣ AI는 “유령”에 가까움
카파시는 LLM을 생명체처럼 보면 안 된다고 함.
AI는 욕망이나 호기심이 있는 존재가 아니라,
데이터와 강화학습으로 만들어진 통계적 시뮬레이션에 가까움.
그래서 의인화하기보다,
어떤 조건에서 잘 작동하는지 이해하는 게 중요함.
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8️⃣ 교육에서 남는 것
가장 인상적인 문장:
“생각은 아웃소싱할 수 있지만,
이해는 아웃소싱할 수 없다.”
AI가 많은 일을 대신해도,
무엇을 만들지, 왜 중요한지, 결과가 맞는지는
사람이 이해해야 함.
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한 줄 요약
AI 코딩은 단순 생산성 향상이 아니라
새로운 컴퓨팅 패러다임임.
앞으로 좋은 개발자는
코드를 많이 치는 사람이 아니라,
AI 에이전트를 잘 지휘하고 검증하고 설계하는 사람이 됨.
* 출처: https://www.youtube.com/watch?v=96jN2OCOfLs