바이브코딩
에이전트 런타임을 아시나요? API를 여러 번 호출해도 AI가 똑똑해지지 않는 이유
API로 LLM을 계속 호출하면 답이 좋아질 것 같지만, 복잡한 작업에서는 오히려 꼬이기도 합니다. Claude Code와 Codex는 왜 다를까요? 에이전트 런타임의 구조부터 적용 방법, 멀티모델 라우팅까지 정리했습니다.
AI와 함께 개발할 때 속도보다 먼저 필요한 기준에 대한 글입니다. 작업 단위, 문서, 사이클을 어떻게 잡았는지 정리했습니다.
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API로 LLM을 계속 호출하면 답이 좋아질 것 같지만, 복잡한 작업에서는 오히려 꼬이기도 합니다. Claude Code와 Codex는 왜 다를까요? 에이전트 런타임의 구조부터 적용 방법, 멀티모델 라우팅까지 정리했습니다.
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AI로 웹사이트를 만들었는데 어딘가 비슷하고 AI 티가 났습니다. 계속 수정하며 토큰만 쓰다가 레퍼런스 분석과 GSAP을 적용해봤더니 결과가 달라졌습니다. 직접 만들며 경험한 인터랙티브 웹 제작 이야기를 공유합니다.
빌드 로그
GPT나 Claude처럼 답변이 실시간으로 올라오는 AI 채팅창은 어떻게 만들까? 직접 구현하면서 알게 된 LLM 스트리밍 구조와 SSE, WebSocket의 차이, 그리고 SSE를 선택한 이유를 정리했습니다.
바이브코딩
Git이 어렵게 느껴지는 바이브코딩 초보자를 위한 가이드. Git과 GitHub의 개념부터 gh CLI 설치, GitHub 인증, AI 에이전트에게 Git 관리를 맡기는 방법까지 쉽게 설명합니다.
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UI는 쉽게 벤치마킹할 수 있지만 UX는 화면만 봐서는 알기 어렵습니다. 좋은 서비스의 사용자 흐름을 분석하고, 공통 UX 원칙을 UX.md로 자산화해 Cursor·Codex·Claude Code가 계속 참고하도록 만드는 방법을 정리했습니다.
보안과 인증
AI에게 로그인 기능을 맡겼다면 꼭 확인해야 할 보안 상식! LocalStorage, Cookie, HttpOnly Cookie의 차이와 아이디 저장, Access Token, Refresh Token은 어디에 저장해야 하는지 실제 서비스 관점에서 쉽게 정리했습니다. 로그인은 '되는 것'보다 '안전하게 되는 것'이 더 중요합니다.
빌드 로그
AI Meta Clean의 첫 번째 TASK로 제품의 목표와 사용자, MVP 범위, 제외할 기능을 정리했습니다. AI와 질문을 주고받으며 기획을 문서화하고, vibeops로 브랜치 생성부터 커밋, PR, 병합까지 마친 과정을 공개합니다.
바이브코딩
AI와 함께 코딩하면 계획, 프롬프트, 문서, 실제 코드가 쉽게 섞입니다. 이번 TASK-013에서는 공개 상태 페이지를 만들려 했지만, 실제로 ship된 것은 실시간 대시보드, 알림 테스트 상태 추적, 디자인 정합 작업이었습니다. 이번 글에서는 TASK 이름보다 머지된 코드를 기준으로 사실을 검증한 과정과, Realtime 아키텍처·비동기 상태 모델·공통 계약 관리 등 AI와 함께 개발할 때 놓치기 쉬운 기준들을 정리합니다. Build in Public 관점에서 ‘만들려던 것’과 ‘실제로 만든 것’을 구분하는 방법을 공유합니다.
바이브코딩
vibeops init으로 프로젝트 골격을 만들고, LLM과 티키타카하며 VibePulse의 아키텍처, 기술 스택, UX, 알림 구조, 데이터 보존 전략, TASK 단위 로드맵을 먼저 정리한 과정입니다. 코딩을 시작하기 전에 AI에게 맡길 것과 사람이 통제할 기준을 어떻게 나눴는지 기록했습니다.
바이브코딩
task done을 실행했는데 git status는 여전히 dirty였습니다. 버그가 아니라 사람과 CLI와 Git의 책임 경계가 정해지지 않은 문제였고, add → ship → merge → sync로 사이클을 나눈 이유를 정리했습니다.
바이브코딩
AI로 코드는 빨라졌지만 프로젝트도 같이 어질러졌습니다. 이 파일은 왜 생겼는지, 이 작업은 끝난 건지 설명하기 어려워지는 지점에서 작업 흐름부터 먼저 잡은 기록입니다.
바이브코딩
돌아가는 프로그램을 만드는 것과 계속 운영할 서비스를 만드는 것은 다릅니다. AI에게 맡기기 전에 따라야 할 레일을 먼저 만드는 방식으로 goodtek 웹사이트를 만든 기록입니다.