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yozm.wishket.com에서 발행한 기술 글을 테크곳간이 수집해 최신순으로 보여드립니다.
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RAG 다음은 Knowledge Layer: 검색 뒤에 남는 4가지
Microsoft는 Foundry IQ를, AWS는 Semantic Layer를, Snowflake는 Horizon Context를 내세웁니다. 이름은 다르지만 이 회사들이 푸는 문제는 하나, 검색에 성공했다고 정답을 아는 건 아니라는 것이죠. 그래서 정합성·최신성·권한·출처 네 가지가 검색 다음에 남습니다. 검색은 어떤 문서를 가져올지를 정하고, 지식 계층은 그 문서를 믿어도 되는지, 지금 값이 맞는지, 이 사람이 봐도 되는지, 어디서 온 것인지를 정하는 셈이죠. RAG와 MCP, 온톨로지까지 묶어 Knowledge Layer의 정체를 정리했습니다.
월 10달러 AI 코딩 플랜, 반복 작업에 써봤습니다
평소 월 200달러 Codex CLI를 쓰다 부담이 적은 보조 플랜을 찾아봤습니다. OpenCode Go와 Command Code GOAT, 월 10달러 두 플랜에 같은 모델 GLM-5.3 Flash로 같은 TypeScript 도구를 맡기고, 가격 조건과 사용량 한도, 결과물을 공식 문서와 실제 기록으로 대조했습니다. 자체 테스트 48개는 모두 통과했는데, 그중 일부가 틀린 동작을 정답으로 승인하고 있었죠. 그래서 지금은 "얼마나 많이 쓸 수 있는가"보다 "틀린 결과를 얼마나 빨리 발견하고 다시 이어갈 수 있는가"를 더 현실적인 기준으로 봅니다.
기획서가 사라진 개발팀은 어떻게 일해야 할까?
큰 틀로 나뉘던 개발 직군의 경계가 흐려지고 있다. 기획자가 코드를 짜고, 개발자가 UI 시안을 만들고, 아트가 프론트엔드를 맡는 게 당연해진 지금, 기획서를 AI로 써보고 목업부터 만들어본 두 번의 시행착오 끝에 결론은 하나였다. 넘기는 작업만 AI로 바꾸는 정도로는 파이프라인이 바뀌지 않는다는 것이다. 그래서 깃 워킹트리와 클로드 코드 세션을 연동한 도구를 직접 만들었고, 닷새 걸리던 마일리지·멤버십 개발을 사흘로 줄였다. 기획서도 목업도 아닌, 세 번째 시도에서 찾은 구조를 공유한다.
국내 FDE 현황 조사 2026: FDE의 실제 모습을 묻습니다
AI 시대, 국내 FDE는 실제 현장에서 어떤 일을 하고 있을까요? 요즘IT와 한국 FDE·AX 엔지니어 커뮤니티 ‘비욘드디플로이’가 위시켓과 함께 ‘국내 FDE 현황 조사 2026’을 진행합니다. 국내 FDE의 실제 업무와 경험을 파악하기 위해 현업 엔지니어들의 이야기를 모으고 있습니다. 고객의 업무 문제를 AI로 해결하고, 실제 운영 환경에 적용해 본 경험이 있다면 설문에 참여해 주세요. 여러분의 경험이 국내 FDE의 현재를 이해하는 데 도움이 됩니다.
네이버 검색 알고리즘은 구글과 왜 다른가: 키워드 1,000개로 본 차이
구글에서 통하는 SEO 원칙이 왜 네이버에서는 통하지 않을까요? 구글은 인터넷을 검색하지만, 네이버는 네이버를 검색한다는 게 핵심입니다. 키워드 1,000개를 직접 측정해 보니 자사 콘텐츠 비중이 구글 19%, 네이버 67%였고, 그 뒤에는 문서보다 '누가 썼는가'를 더 중요하게 보는 네이버만의 평가 기준이 있었습니다. 반전도 있습니다. 같은 키워드 790개에서는 네이버 블로그가 구글 1페이지에도 올라와 있었다는 겁니다. 블톡 황성원 대표가 12년간의 운영 경험과 측정 데이터로 두 검색엔진의 작동 원리와 운영 원칙을 정리했습니다.
일주일 만에 GitHub 스타 20만 개, 앱 뜯어보는 AI 도구 REA
일주일 만에 GitHub 스타 20만 개, AI가 소스 코드 없이 앱을 뜯어보는 도구 REA는 왜 떴을까요? 여기에 회사 서버에 직접 설치해 여러 AI 모델을 한 화면에서 쓰는 Open WebUI, 안드레이 카파시가 말한 사람마다 AI가 이렇게 다르게 보이는 이유까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 눈여겨볼 세 가지를 정리했습니다.
요즘IT 빌더나잇 후기: 배포는 안 했지만 매일 쓰는 도구 이야기
종이 영수증 제출, 지난 회의록 뒤지기처럼 사소하지만 매일 쌓이는 귀찮은 일을 AI로 직접 해결한 사람들이 있습니다. 지난 10월 6일, 요즘IT가 노션과 함께 개최한 '빌더나잇: 로컬앱 자랑대회'에서는 본선에 오른 네 팀이, 배포하지는 않았지만 회사에서 매일 쓰는 도구를 소개했는데요. 식대 정산부터, 3년 치 업무 기록 자동화, 직접 만든 로컬 앱 4종, AI 도구를 팀에 정착시킨 시행착오까지, 그날의 생생한 현장을 후기로 전합니다.
클로드 코드 토큰 한도 아끼는 방법 7가지
클로드 코드(Claude Code)에 일을 몰아주다 보면 묘하게 마음이 급해질 때가 있습니다. 세션 한도가 얼마 남지 않았다는 알림을 받은 뒤부터인데, 그렇다고 계정을 늘리기엔 눈치가 보이죠. 앤트로픽 엔지니어 애디 오스마니와 타리크 시히파가 쓴 글을 바탕으로, 캐시와 추론 강도, 모델 선택까지 클로드 코드를 쓸 때 챙길 만한 토큰 절약 방법을 7가지로 정리했습니다. 어디에 얼마나 쓸 수 있을지 정확히 안다면, 한도가 차는 것도 그리 무섭지만은 않을 겁니다.
7개월 만에 돌아온 구글, ‘제미나이 4 아르곤’은 어떨까?
오래 기다렸던 구글의 신모델, 제미나이 4 아르곤이 등장했습니다. 벤치마크 기준 GPT-6 아스트라와 동률을 찍으며 구글이 다시 프론티어 상위권에 복귀했다지만, 이번엔 '코딩'보다 '현실 세계'에 초점을 맞춘 모델이라는 점이 다릅니다. 또 다른 경쟁력은 파격적인 가격 혜택이죠. 페이블과 아스트라 대비 꽤 저렴합니다. 다만 워크스페이스에는 아직 탑재되지 않았고, 제미나이 스파크와 안티그래비티 같은 에이전트 제품도 아직 핀트가 안 맞는 상태입니다. 무엇이 달라졌으며, 구글이 가진 것과 아쉬운 점은 무엇인지 차례로 뜯어봤습니다.
비개발자라면 이렇게 해보세요: 바이브 코딩 실전 가이드
다들 바이브 코딩이 '딸깍'이면 끝난다고 했지만, 실상은 그렇지 않았습니다. SI 업계 기획자가 반신반의하며 시작한 첫 바이브 코딩, 직접 만든 건 아내를 위한 일정 공유 캘린더였습니다. 클로드 코드와 IDE 설치부터 막막했던 순간, 그 막막함을 뚫은 방법은 결국 그냥 클로드에게 다 물어보는 것이었죠. Supabase와 Render, 카카오톡 로그인으로 완성하기까지 걸린 시간은 약 1주일. 욕심을 버린 첫 프로덕트 선정부터 스킬과 에이전트 활용, Plan Mode로 계획부터 세우는 법까지, 비개발자가 바이브 코딩을 시작하며 얻은 팁 4가지를 정리했습니다.
3년만에 폐업한 서비스 기록에서 배운 것들
3년 운영하다 2026년 6월에 문을 닫은 개발자 대상 1:1 취업 컨설팅 사업이 있습니다. 방치해 둔 노션 워크스페이스를 클로드 코드(Claude Code)로 반나절 만에 정리했더니, 490개 파일이 노트 34개로 압축됐죠. 그런데 진짜 소득은 파일 정리 자체가 아니라, 흩어져 있을 때는 안 보이던 인사이트가 한곳에 모아놓고 나서야 보이기 시작했다는 것이었습니다. 고객의 진짜 병목은 포장에 있었고, 가격은 필터였고, 결국 결과가 팔렸다는 세 가지 발견을 정리했습니다. 여러분에게는 이처럼 방치한 오랜 기록이 없으신가요?
10분 만에 Jev 이해하기
운전하다 빨간불을 보면 발이 먼저 브레이크로 갑니다. 인간이 똑똑한 건 빠른 직관과 느린 숙고를 상황마다 나눠 쓰기 때문이죠. 그런데 2026년의 AI 에이전트는 빨간불에 멈출지 말지 같은 사소한 판단마저 가장 비싸고 느린 ‘숙고의 뇌’에 물어보고 있습니다. 이 낭비를 정조준한 모델이 Jev입니다. 문장을 만들지 않고 오직 ‘결정’만 돌려주는 System One Model, 70~500밀리초의 속도와 교정된 확신도, 그리고 이름에 담긴 ‘제번스의 역설’까지 10분 안에 풀어 드립니다.
회사 기록을 모으는 것만으로 업무 관리가 달라질까?
식품 수입 유통 회사를 운영하며 흩어져 있던 메일, 통화, 카카오톡 등 1만 8천여 건의 회사 기록을 통합 검색하는 시스템을 구축한 경험을 담았습니다. 검색을 붙이는 데는 며칠, 읽을 수 없는 기록을 읽게 만드는 데는 두 달이 걸렸습니다. 그렇게 다 만든 다음 마주친 건 편리함이 아니라, 안 하고 미뤄둔 일 1,487건이었습니다. 메일만이 아니라 카카오톡과 통화가 전체 기록의 3할을 넘었는데, 그 대화는 검색이 안 됐습니다. 팩스는 광학 문자 인식으로, 통화는 음성 인식으로 글자를 만들어 SQLite 전문검색에 올리고, 어긋난 기록과 미결 업무를 매주 골라내는 과정까지 정리했습니다.
정보 오류 줄이는 클로드 코드 메모리 관리법
클로드 코드(Claude Code)의 메모리 기능은 편리하지만, 오랜 시간 쓰다 보면 처음엔 의도된 대로 동작하다가도 조금씩 틀린 정보가 계속 기억될 수 있습니다. 실제로 PR 리뷰 대기 중이라는 메모리가 남아 있었지만, GitHub에서 확인해 보니 이미 Merged된 상태였죠. 없는 정보보다 오래된 잘못된 정보가 더 위험할 수 있다는 걸 깨닫고, CLAUDE.md와 Auto Memory가 어떻게 동작하는지, 그리고 직접 만든 memory-inventory skill로 메모리를 점검하고, 아카이브하는 법까지 정리했습니다.
메타 첫 프론티어 모델 ‘뮤즈 원더(Muse Wonder)’
메타의 새 프론티어 모델, 뮤즈 원더(Muse Wonder)가 나왔습니다. 라마 4가 기대에 못 미쳤다는 평가를 받은 뒤 조직을 통째로 갈아엎은 메타가 1년여 만에 내놓은 결과로, 자체 지표에서 오푸스 5.5와 GPT-6 아스트라를 앞서고 외부 지표로도 '프론티어 2위'에 올랐습니다. 다만 이제 메타의 모델은 돈을 내야만 쓸 수 있는 모델로 바뀌었죠. 성능과 가격, 커뮤니티 반응, 그리고 아직 VPN 없이는 쓰기 힘든 한국 상황까지 발표 내용을 차례로 뜯어봤습니다. 메타가 정말로 프론티어 경쟁에 발을 올린 걸까요?
앱 푸시 알림 하나 보내는 게 이렇게 복잡할 일인가요?
사용자가 알림 권한을 거부하면 예약 변경도 보내지 않는 걸까요. 광고 수신동의와 OS 푸시 허용은 같은 값으로 보면 되는 걸까요. 앱을 사용하고 있는 중에도 스케줄 변경 알림을 띄워야 하는 걸까요. 이런 질문에 답하려다 보니, 푸시 알림은 단순히 어떤 메시지를 보내는지가 아니라 법률, OS 정책, 서비스 정책까지 함께 따져야 하는 기획이었습니다. 실제로 설계해보니 중요한 것은 메시지보다 '전달의 조건'이었고, 정보통신망법상 광고성과 정보성의 구분부터 Android·iOS의 옵트인 차이, 포그라운드 배너와 딥링크 설계까지 하나씩 정리했습니다.
12개 넘게 만든 자동화 도구, 지금도 살아 있을까?
지금까지 쓴 글은 전부 도구를 만들거나, 고르거나 나누는 쪽의 방향이었다. 이번 글은 반대다. 내가 만들어 놓은 도구들이 그 후에는 어떻게 됐는지를 전하고자 한다. 지난 2편에서 넉 달간 만든 도구가 열두 개라고 했는데, 그 글을 쓰고도 도구는 계속 늘었다. 늘어나는 숫자만 셌지, 그중 몇 개가 지금까지 잘 돌아가는지는 세어 본 적이 없다. 자동화 도구를 만드는 글을 여러 편 써 놓고, 정작 내 도구들의 생사를 모르고 있었다. 글마다 수치를 적어 온 습관대로, 이번에도 목록을 만들어 확인하고 싶었다. 그래서 반나절을 들여 전수 실사를 하고, 느낀 점을 담아보았다.
GEO를 위한 온톨로지: 브랜드 지식 설계도 3단계(최윤희 아티언스 본부장)
콘텐츠를 더 많이, 더 자주 만드는 GEO에서 벗어나 AI가 브랜드를 이해하고 판단하는 데 쓸 ‘지식 설계도’를 먼저 그려야 한다는 이야기입니다. 아티언스 최윤희 본부장이 Search SEOul 2026에서 발표한 내용인데요, 콘텐츠의 형식은 GEO라는 경기의 입장권일 뿐 입장권이 있다고 경기에서 이기는 건 아니라고 짚습니다. 브랜드가 무엇으로 인식되고 싶은지 정의하지 않으면, AI가 찾은 정보로 브랜드를 해석하고 결정해 버린다는 겁니다. 인용·언급·추천으로 확장된 GEO의 경쟁 구도와 브랜드 지식 설계도를 그리는 3단계까지 정리했습니다.
AI 앱 Top 100, 사람들은 어떤 AI에 돈을 내고 있을까
AI를 쓰는 미국인은 절반에 가깝지만, ChatGPT·Gemini·클로드에 돈을 내는 사람은 4.5%뿐입니다. 미국 투자사 a16z가 처음 공개한 AI 앱 매출 순위로, 사람들이 실제로 어떤 AI에 돈을 내는지 짚었어요. 여기에 입력 가격이 소넷 5.5의 20분의 1인 작은 모델 Claude Haiku 5.5, 오픈AI ChatGPT 책임자 티보 소티오가 말한 지금 AI 제품을 만들 때 생각해둘 것까지. 이번 주 프로덕트 메이커가 눈여겨볼 세 가지를 정리했습니다.
[FECONF 2026 미리보기] 10주년을 맞은 FECONF, 어떤 모습일까?
프론트엔드 개발자만을 위한 행사, FECONF가 오는 10월 24일 10주년을 맞습니다. "느리지만 멈추지 않았던 10년"이라는 소개처럼 한 우물을 파 온 컨퍼런스인데요. 요즘IT가 메인 세션과 라이트닝 토크를 합쳐 여섯 분의 발표자를 먼저 만나, 발표 주제는 물론 "AI 시대에 개발자로서 어떻게 대비하고 있는지"까지 함께 물었습니다. 절대 지워지지 않는 E2E 테스트부터 React Native 번들러 Rollipop, Chrome OS, Nitro Modules까지, 서로 다른 여섯 가지 고민을 들어볼 수 있습니다.