AI 코딩 에이전트로 개발하다 보면 반복되는 경험이 하나 있습니다. 프롬프트를 아무리 잘 써봐야 에이전트가 프로젝트 맥락을 놓치고, 아키텍처는 무시한 채 엉뚱한 코드를 만들어내는 거죠. 사람이 뒤에서 계속 수습하느라 바쁩니다 😅 왜 이런 걸까요? 모델이 멍청해서? 아닙니다. 에이전트가 일할 수 있는 환경 자체가 안 갖춰져 있어서 그렇습니다. OpenAI가 최근 발표한 Harness Engineering이라는 글이 딱 이 지점을 짚는데요. 이번 글에서 그 내용을 정리해 보겠습니다. Harness란 무엇인가 Harness는 말 그대로
AI 기능을 서비스에 넣으려면 OpenAI API 키를 발급받고 서버를 세팅하고 요청을 중계하는 백엔드까지 구성해야 하잖아요. 이 과정이 꽤 번거롭고 GPU 인프라를 직접 관리하는 건 비용도 만만치 않습니다 😅 Cloudflare Workers AI를 쓰면 별도의 GPU 인프라 없이 전 세계 엣지에서 AI 모델을 바로 실행할 수 있습니다. Cloudflare Workers에 코드 몇 줄만 추가하면 텍스트 생성, 이미지 생성, 번역, 음성 인식 같은 AI 기능을 서버리스로 제공할 수 있어요. 이번 글에서는 Workers AI의 기본
AI 에이전트가 웹사이트에서 항공권을 검색하거나 장바구니에 상품을 담는 모습을 상상해보신 적 있나요? 지금까지 AI 에이전트가 웹사이트를 다루려면 사람처럼 DOM 요소를 찾아서 클릭하고 텍스트를 입력해야 했습니다. Playwright MCP처럼 브라우저 자동화 도구를 쓰는 방법도 있었지만 웹 페이지 구조가 바뀌면 에이전트가 길을 잃기 십상이었죠. 2026년 2월, 구글과 마이크로소프트가 함께 완전히 다른 접근법을 내놓았습니다. 웹사이트가 직접 "나한테는 이런 도구들이 있어"라고 AI 에이전트에게 알려주게 하자는 건데요. 이게 바로
매일 아침 출근하면 습관처럼 하는 일이 있습니다. PR 리뷰 목록 확인하고, CI 실패한 거 훑어보고, 의존성 업데이트 알림 살펴보고... 중요한 일이긴 한데 매번 직접 하자니 번거롭죠. "이거 Claude가 알아서 해주면 안 되나?" 싶은 생각, 한 번쯤은 드셨을 겁니다. 클로드 코드에는 바로 이런 반복 업무를 자동으로 처리해주는 예약 작업(Scheduled Tasks) 기능이 있습니다. 컴퓨터를 꺼도 돌아가는 Cloud 예약 작업, 로컬 파일에 접근할 수 있는 Desktop 예약 작업, 세션 안에서 가볍게 폴링하는 /loop까지
AI 에이전트에게 브라우저를 맡기는 시대가 점점 현실이 되고 있습니다. 이전에 Playwright MCP를 소개하면서 AI 에이전트가 MCP 서버를 통해 브라우저를 조작하는 방법을 다뤘는데요. 이번에는 좀 다른 접근 방식을 가져온 도구를 살펴보려고 합니다. Vercel Labs에서 만든 agent-browser는 AI 에이전트가 쉘 명령어만으로 브라우저를 제어할 수 있게 해주는 CLI 도구입니다. MCP 프로토콜이나 프로그래밍 언어에 종속되지 않고 터미널에서 바로 agent-browser open example.com처럼 실행할 수
터미널을 열 때마다 보이는 프롬프트가 밋밋하다고 느끼신 적 있으신가요? 기본 프롬프트는 현재 디렉터리 정도만 보여주다 보니 Git 브랜치를 확인하려면 git branch를 치고, Node.js 버전이 궁금하면 node -v를 입력해야 하죠. Starship은 이런 불편을 해결해주는 크로스 쉘 프롬프트입니다. Rust로 만들어져서 빠르고, Bash부터 Zsh, Fish, PowerShell까지 거의 모든 쉘에서 동작합니다. 이 글에서는 Starship을 설치하고 나만의 프롬프트를 설정하는 방법을 알아보겠습니다. Starship이란?
구글 드라이브에서 파일 찾고, 지메일로 메일 보내고, 캘린더에 일정 추가하고, 시트에 데이터 넣는 작업을 매번 브라우저 열어서 하고 계신가요? 터미널 명령어 한 줄이면 이걸 다 할 수 있다면요? 🤔 오늘 소개할 gws(Google Workspace CLI)가 바로 그런 도구입니다. 구글 Discovery Service를 기반으로 명령어를 동적 생성하기 때문에 구글 API가 업데이트되면 도구를 따로 업데이트하지 않아도 새 기능을 바로 쓸 수 있는데요. AI 에이전트 연동까지 고려해서 설계됐기 때문에 자동화 워크플로우에도 딱입니다.
집에 있는 NAS에 저장해둔 파일이 급하게 필요한데 밖에서 접속할 방법이 없었던 적 있으신가요? 회사 내부 서버에 집에서 작업해야 하는데 VPN 설정이 너무 복잡해서 포기한 적은요? 기존 VPN은 설정이 번거롭고, 포트 포워딩은 보안상 위험하고, ngrok으로 터널링하는 방법은 일시적인 용도에 가깝습니다. 이런 고민을 깔끔하게 해결해주는 도구가 바로 Tailscale인데요. Tailscale은 WireGuard 프로토콜 위에 구축된 메시(mesh) VPN입니다. 복잡한 네트워크 설정 없이 내 기기들을 하나의 사설 네트워크로 묶어주죠
AI 코딩 에이전트로 작업하다 보면 한 가지 답답한 순간이 있습니다. 에이전트가 코드를 작성하다가 어느 시점에 "완료했습니다"라고 선언하는데, 정작 빌드가 깨져 있거나 테스트가 실패하는 거죠. 그래서 다시 지시하고 또 고치고 또 확인하고... 이 과정을 수십 번 반복하다 보면 "차라리 내가 짜는 게 빠르겠다"는 생각이 들기도 합니다 😅 그런데 2025년 말, 호주에서 염소를 키우던 한 개발자가 이 문제를 아주 단순한 방법으로 해결했습니다. Bash while 루프 하나로요. 이름도 기가 막히는데, Ralph Wiggum입니다. R
클로드 코드로 복잡한 리팩토링을 지시하려고 프롬프트를 작성하고 있습니다. "이 함수에서 에러 핸들링 로직을 분리하고, 재시도 메커니즘을 추가하되, 기존 인터페이스는 유지해줘. 그리고 관련 테스트도..." 여기까지 타이핑하다 보면 손가락이 먼저 지칩니다. 머릿속에는 이미 완성된 문장이 있는데 키보드로 옮기는 과정이 병목이 되는 거죠. 특히 코드 경로나 변수명은 타이핑이 편하지만 맥락 설명이나 의도를 전달할 때는 말이 훨씬 빠릅니다. 2026년 3월 3일, Anthropic이 이 문제에 대한 답을 내놨습니다. 클로드 코드에 음성 모드가
책상에서 클로드 코드로 리팩토링하고 있었는데 갑자기 택배가 옵니다. "잠깐이면 되겠지" 하고 나갔다 오면 흐름이 끊기죠. 퇴근 후 소파에서 뒹굴거리다가 "아까 그 작업 어디까지 했더라?" 싶을 때도 있고요. Anthropic이 2026년 2월에 내놓은 Remote Control(원격 제어)은 딱 이 문제를 풀어줍니다. 터미널에서 돌아가는 클로드 코드 세션을 스마트폰이나 다른 컴퓨터 브라우저에서 그대로 이어 쓸 수 있거든요. 원격 제어가 뭔가요? 한마디로 내 컴퓨터에서 돌아가는 클로드 코드 세션에 원격으로 접속하는 겁니다. 클로드 코
2026년 2월 말, Cloudflare가 꽤 파격적인 프로젝트를 공개했습니다. 이름은 Vinext — Next.js의 공개 API를 Vite 플러그인으로 재구현한 오픈소스 프로젝트인데요. Next.js를 포크한 게 아니라, Next.js가 제공하는 라우팅, 서버 렌더링, next/* 모듈 임포트, CLI 등의 API 표면을 Vite 생태계 위에서 처음부터 다시 만든 겁니다. "AI가 일주일 만에 만들었다"는 타이틀이 워낙 자극적이라 화제가 됐는데, 막상 내용을 들여다보면 기술적으로 꽤 흥미로운 지점이 많습니다. 이번 글에서는 Vi
클로드 코드에는 두 가지 메모리 시스템이 있습니다. 개발자가 직접 작성하는 CLAUDE.md와 Claude가 스스로 학습하는 자동 메모리(auto memory)입니다. CLAUDE.md가 "이렇게 해"라는 명시적인 지시라면, 자동 메모리는 Claude가 작업하면서 "아, 이 프로젝트에서는 이렇게 하는구나"하고 스스로 메모하는 노트에 가깝습니다. | | CLAUDE.md | 자동 메모리 | | --------- | ------------------------------- | ---------------------------------
클로드 코드를 쓰다 보면 /help나 /clear 같은 슬래시 커맨드가 익숙해집니다. 이런 커맨드는 세션 초기화, 모델 전환 같은 단일 동작을 바로 실행하죠. 그런데 슬래시 /를 눌러보면 이것과는 좀 다른 느낌의 명령어들이 눈에 띕니다. /simplify, /batch, /loop 같은 것들인데요. 이것들은 슬래시 커맨드가 아니라 **내장 스킬(Bundled Skills)**입니다. 슬래시 커맨드가 고정된 로직을 실행하는 것과 달리, 내장 스킬은 프롬프트 기반으로 동작해요. Claude에게 상세한 플레이북을 주고 도구를 조합해서 작
자바스크립트로 날짜를 다뤄본 분이라면 한 번쯤은 Date 객체에 좌절해본 경험이 있을 텐데요. 월(month)이 0부터 시작하는 건 왜 그런 건지, 시간대 변환은 왜 이리 복잡한 건지, setDate()를 호출했더니 원본 객체가 변해버리는 건 또 뭔지... 🤦 그래서 moment.js나 date-fns, Day.js 같은 외부 라이브러리 없이는 날짜를 제대로 다루기 어려웠죠. 그런데 드디어 자바스크립트에 Temporal이라는 새로운 날짜/시간 API가 등장했습니다! State of JS 설문에서 "가장 기대하는 새 기능" 1위를
프론트엔드 프로젝트의 CSS 빌드 파이프라인을 생각하면 머리가 복잡해지곤 합니다. 벤더 프리픽스를 자동으로 붙여주는 Autoprefixer, 최신 CSS 문법을 변환해주는 postcss-preset-env, 결과물을 압축해주는 cssnano... 이 모든 걸 PostCSS 위에 플러그인 형태로 쌓아올리다 보면 설정 파일이 점점 길어지고 빌드 시간도 함께 느려지는 경험, 한 번쯤 해보셨을 겁니다. 이번 포스팅에서는 이 모든 기능을 하나의 도구에 통합하면서도 압도적인 성능을 자랑하는 Lightning CSS에 대해서 알아보겠습니다. L
자바스크립트 프로젝트를 세팅하다 보면 ESLint 설정하고, Prettier 설정하고, 둘이 충돌하지 않게 연동하고... 이런 과정이 꽤 번거롭죠? 거기에 Stylelint까지 더하면 설정 파일만 서너 개가 됩니다. 🤯 이런 불편함을 해결하려는 도구가 바로 Biome입니다. 포맷터와 린터를 하나의 도구로 합쳐서, 설정도 간단하고 속도도 빠른 올인원 웹 개발 도구를 표방하고 있는데요. 이번 글에서는 Biome이 어떤 도구인지, 어떻게 설치하고 사용하는지, 기존의 ESLint/Prettier와 비교하면 어떤 차이가 있는지 살펴보겠습니
소프트웨어 보안은 늘 개발자들의 골칫거리입니다. 코드 리뷰를 하고, 정적 분석 도구를 돌리고, 보안 감사를 받아도 취약점은 끊임없이 발견되죠. 특히 비즈니스 로직 결함이나 복잡한 접근 제어 문제는 기존 도구로는 잡아내기가 정말 어렵습니다. Anthropic이 최근 발표한 Claude Code Security는 이 문제에 완전히 다른 방식으로 접근합니다. 패턴을 매칭하는 게 아니라 코드를 읽고 추론해서 취약점을 찾아내는 거죠. 보안 취약점, 왜 이렇게 잡기 어려울까 소프트웨어 업계에서 보안 취약점은 만성적인 문제입니다. 취약점은 너무
AI 코딩 에이전트 시장이 점점 뜨거워지고 있죠. Claude Code나 OpenCode 같은 도구가 이미 많은 개발자의 워크플로우에 자리 잡았는데요, 오늘은 조금 다른 접근 방식을 취하는 도구를 하나 소개해드리겠습니다. 바로 Block(구 Square)이 만든 오픈소스 AI 코딩 에이전트, Goose입니다. Goose는 2025년 1월에 처음 공개된 이후 빠르게 성장해서, 지금은 GitHub 스타 27,000개 이상, 기여자 400명 이상의 대규모 오픈소스 프로젝트가 되었습니다. 2025년 12월에는 Linux Foundation
AI API를 서비스에 통합하려고 할 때 고민이 하나 생기죠. OpenAI, Anthropic, Google 같은 각 AI 제공업체마다 계정을 만들고 API 키를 따로 관리해야 한다는 겁니다. 이미 Google Cloud를 쓰고 있는 조직이라면 기존 인프라와 동떨어진 별도 인증 체계를 관리하는 게 부담스러울 수 있어요. Google Cloud의 Vertex AI는 이 문제를 깔끔하게 해결해줍니다. Google의 Gemini 모델뿐 아니라 Anthropic의 Claude, Meta의 Llama 같은 서드파티 모델까지 Google Cl