에이전트는 리뷰어를 대체하지, 리뷰를 대체하지 않는다
2026년의 한 논문은 coding agent가 인간의 code review를 끝냈다고 주장합니다. 저는 그 논문이 처방하는 파이프라인을 실제로 돌려봅니다. 리뷰어라는 역할은 사라지고 있지만, 리뷰 자체는 자리를 옮기고 있습니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
컴퓨터 사용 에이전트는 기본적으로 과도하게 정보를 공유한다
2026년의 한 벤치마크가 15개의 최첨단 컴퓨터 사용 에이전트를 대상으로 맥락을 넘나드는 데이터 누출을 시험했다. 그중 11개가 절반 이상의 시나리오에서 정보를 누출했다. 공격자는 필요하지 않았다.
AI & Technology컨텍스트 압축은 임계값이 아니라 판단의 문제다
코딩 에이전트는 안전하게 멈출 수 있는 지점이 아니라 카운터가 작동할 때 컨텍스트를 압축한다. 2026년 한 논문은 모델이 직접 결정하는 압축이 비용을 30~70% 줄인다는 것을 보여준다.
AI & Technologyprompt injection에 대한 Apple의 자체 해법
WWDC 2026: Apple은 lethal trifecta를 인용하고, Foundation Models와 App Intents에 결정론적 가드레일 API를 출시하며, PCC를 Google Cloud로 이전합니다.
AI & TechnologyWWDC26 랩에서 Apple 성능 팀이 말한 것
Apple의 Power & Performance 팀이 WWDC26에서 개발자 질문에 실시간으로 답했습니다. MetricKit, Power Profiler, 발열, AI 경합에 관한 현장 지침을 정리합니다.
AI & TechnologyWWDC26 랩에서 Apple Swift 팀이 한 이야기
Apple의 WWDC26 Swift Group Lab은 자막 없이 공개됐습니다. 직접 로컬에서 받아쓰기해, 동시성과 ~Sendable, 로드맵에 관한 엔지니어들의 솔직한 답변을 정리했습니다.
AI & TechnologyXcode 27, 어디로든 내보낼 수 있는 에이전트 스킬을 탑재하다
Xcode 27은 SwiftUI 에이전트 스킬 두 개와 단일 명령어 내보내기 도구를 함께 제공해요. xcrun agent skills export로 Apple의 모범 사례를 Claude Code나 Codex로 옮길 수 있어요.
AI & TechnologyApple이 Foundation Models 프레임워크를 오픈소스로 공개합니다
WWDC 2026: Foundation Models 프레임워크가 올여름 오픈소스가 되어 동일한 Swift API가 서버 측에서도 실행되며, 새로운 Skills 패키지가 GitHub에 공개되었습니다.
AI & TechnologyUSDKit: Apple 플랫폼을 위한 Swift 네이티브 OpenUSD
USDKit는 OpenUSD를 일급 Swift API로 제공합니다. 2026년, 스테이지를 열고 컴포지션으로 에셋을 참조하며 접근성을 작성하고 메시 압축으로 내보낼 수 있습니다.
AI & TechnologyMusic Understanding 살펴보기: 온디바이스 오디오 분석
Music Understanding은 곡의 키, 리듬, 구조, 페이스, 악기 활동, 라우드니스를 Swift 코드에서 분석하는 Apple의 온디바이스 프레임워크입니다.
AI & TechnologyPython에서 Foundation Models 사용하기: fm CLI
macOS 27에는 fm 명령줄 도구와 Python용 Foundation Models SDK가 포함되어 있어, Apple의 온디바이스 모델을 스크립트로 다루고 평가 파이프라인을 구축할 수 있습니다.
AI & TechnologyApp Schemas: 앱을 Siri에서 사용할 수 있게 만들기
App Schemas는 앱의 콘텐츠와 동작을 Siri가 이미 이해하는 형태로 기술하므로, 학습용 문구 없이도 Siri가 데이터를 추론하고 그에 따라 동작합니다.
AI & Technology외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
