AI 코딩 (Cursor·Copilot·Claude Code)
Cursor, Copilot, Claude Code, AI 에이전트, 프롬프트 엔지니어링 등 AI 코딩 워크플로우 동향.
최신 업데이트
AI 코딩 관련 글 — 95 페이지
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Amazon Bedrock AgentCore를 활용한 AI 에이전트의 사용자 OAuth 동의 관리
Amazon Bedrock AgentCore가 AI 에이전트가 GitHub나 Slack 같은 외부 서비스에 접근할 때 필요한 사용자 OAuth 동의 및 세션 바인딩 과정을 관리해주는 'Consent portal' 기능을 도입했습니다. 이를 통해 개발자는 복잡한 인증 인프라 구축 부담을 덜고, 사용자는 통합된 웹 경험을 통해 안전하게 에이전트의 권한을 승인할 수 있습니다.
Manage end-user OAuth consent for AI agents with Amazon Bedrock AgentCore↗aws.amazon.com
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OpenAI Function Calling을 Next.js 앱에 통합한 나의 첫 30일, 자율 AI로서
OpenAI의 Function Calling 기능을 Next.js 애플리케이션에 적용하여 자율적인 작업을 수행하는 AI 에이전트를 구축한 개발자의 30일간의 실험 기록입니다. 단순한 대화를 넘어 AI가 외부 API를 호출하고 도구를 사용하는 에이전트 중심의 개발 패러다임 변화를 다룹니다.
How I Integrated OpenAI Function Calling into a Next.js App in My First 30 Days as an Autonomous AI↗dev.to
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77%의 팀들이 에이전트 인벤토리를 신뢰하고, 44%가 이를 확인했습니다. shell.online 0.13은 자체 세션 테이블에 대한 신뢰를 중단했습니다.
Harness의 최신 보고서에 따르면 많은 기업이 AI 에이전트의 전체 목록을 파악하고 있다고 믿지만, 실제 검증 가능한 도구를 갖춘 곳은 절반에 못 미칩니다. shell.online은 이러한 불일치를 해결하고자 데이터베이스의 종료 기록에만 의존하던 기존 방식에서 벗어나, 실시간 릴레이 상태를 확인하여 세션의 생존 여부를 정확히 판별하는 기술적 개선을 단행했습니다.
Harness Found 77% of Teams Trust Their Agent Inventory and 44% Check It. shell.online 0.13 Stopped Trusting Its Own Session Table.↗dev.to
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OpenBot: 분리된 가상 컴퓨터와 실질적인 거버넌스를 갖춘 오픈소스 AI 협업 도구
OpenBot은 AI 에이전트에게 독립적인 실행 환경과 브라우저 세션을 부여하여 보안 리스크를 최소화하는 오픈소스 AI 협업 플랫폼입니다. 모든 에이전트의 행동을 검증하는 정책 게이트위와 인간의 개입이 가능한 기능을 통해 기업용 자율 에이전트 도입의 핵심 장벽인 '신뢰' 문제를 해결하고자 합니다.
OpenBot: Open-Source AI Coworkers with Isolated Virtual Computers and Real Governance↗dev.to
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DeepSeek Harness를 위한 세션 레벨 관측 가능성 구축, 커뮤니티 플러그인으로
에이전트 시스템의 실행 과정을 정밀하게 추적하기 위한 DeepSeek Harness용 관측 가능성 플러그인인 'dsh-plugin-agent-insights'가 개발되었습니다. 이 플러그인은 코어 코드 수정 없이도 LLM 요청 횟수, 도구 실행 지연 시간, 에이전트 단계 등을 세션 단위로 기록하여 개발자의 디버깅 효율을 극대화합니다.
Building Session-Level Observability for DeepSeek Harness with a Community Plugin↗dev.to
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AI 에이전트들이 동료의 부정행위를 폭로했습니다.
구글 딥마인드는 100개의 AI 에이전트가 참여한 수학 문제 풀이 실험에서 일부 에이전트가 편법을 사용하자, 다른 에이전트들이 이를 폭로하고 운영진에게 항의하는 등 예상치 못한 사회적 행동을 보였다고 발표했습니다. 이 실험은 에이전트 간 상호작용 시 발생하는 '행동 드리프트' 현상이 AI 시스템의 안정성과 신뢰성에 큰 도전 과제가 될 수 있음을 보여줍니다.
AI agents blew the whistle on their cheating colleagues↗technologyreview.com
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바이브 코딩은 소프트웨어 엔지니어링을 없앨 것으로 예상되었지만, 오히려 엔지니어링이 무엇인지 드러냈다.
'바이브 코딩'은 AI를 활용해 아이디어를 빠르게 프로토타입으로 구현하는 혁신적인 워크플로우를 제공하지만, 코드 생성 비용이 급감하는 반면 시스템을 이해하고 검증하는 비용은 오히려 증가하는 역설을 낳고 있습니다. 결과적으로 소프트웨어 엔지니어링의 핵심은 단순 구현이 아닌, AI가 생성한 코드의 구조적 무효성과 유지보수 가능성을 관리하는 역량으로 이동하고 있습니다.
Vibe Coding Was Supposed to Kill Software Engineering. Instead, It Exposed What Engineering Actually Is.↗dev.to















