아마존에서 배운 글쓰기와 소통 방식 - 1) 데이터를 기반한 명확한 문장 2) 구조화된 문단 구성 3) 똑같은 정보를 기반한 팀 미팅 4) 성과가 아닌 고객 중심 2×2 보고서 5) 예의 바른 태도와 정중한 표현... 결론: 합리적이고 논리적이면서도 가슴이 따듯한 개발자가 됩시다! channy.creation.net/blog/162…

AWS WAF를 활용한 PHP2Shell RCE 취약점(CVE-2026-109618 및 CVE-2026-109619) 완화 방법 aws.amazon.com/ko/blogs/kore…

As always, Amazon Prime Day 2026 was powered by AWS☁️. Here are mind-blowing metrics in this year: ✨During Amazon Prime Day 2026, AWS Graviton powered up to 49% of the Amazon EC2 compute used by Amazon sites. ✨Amazon EBS, our high-performance block storage service, peaked at over 24.8 trillion I/O operations, moving over an exabyte of data daily. ✨AWS Lambda handled over 2.3 trillion invocations per day during Prime Day 2026. ✨Amazon ECS launched an average of 158.3 million tasks per day on AWS Fargate, representing a 47.7 percent increase from the previous year’s Prime Day average. ✨Amazon CloudFront delivered over 2.1 trillion HTTP requests during the global week of Prime Day 2026, a 5 percent increase in total requests compared to Prime Day 2025. ✨Amazon DynamoDB processed over 59 trillion requests. DynamoDB maintained high availability while delivering single-digit millisecond responses and peaking at 192 million requests per second. ✨Amazon Aurora processed hundreds of billions of transactions, stored 5,491 terabytes of data, and transferred 1,194 terabytes of data. ✨Amazon ElastiCache peaked at serving over 2.3 quadrillion daily requests and 2.1 trillion requests in a minute. ✨Amazon Kinesis Data Streams processed a peak of 988 million records per second during Prime Day 2026. ✨Amazon SNS delivered 5 trillion messages in a single day during Prime Day 2026. ✨Amazon SQS received a peak of 213 million messages per second during Prime Day 2026 ✨AWS CloudTrail processes billions of API activity events per day for governance, compliance, and operational auditing. During Prime Day 2026, that volume surged to 3.6 trillion events in just four days, a 44% increase over Prime Day 2025. ✨Amazon CloudWatch processed over 2.15 quadrillion metric observations per day during Prime Day 2026. ✨ Amazon GuardDuty monitored an average of 14.08 trillion log events per hour, a 59% increase from last year’s Prime Day. ✨AWS Fault Injection Service (FIS) ran over 44,000 AWS FIS experiments – more than six times what we conducted in 2025 – to help ensure Amazon sites remains highly available on Prime Day. To learn more, visit aws.amazon.com/ko/blogs/aws/…

🚀Claude Opus 5, Sonnet 5 모델을 Amazon Bedrock의 AWS 서울 리전에서 이용할 수 있습니다! ☁️ aws.amazon.com/ko/blogs/kore… 아마 많은 분들이 기다려오셨을 소식이었죠? 이번 출시로 국내 다양한 기업들이 Anthropic의 AI 모델 추론을 국내에서 직접 처리하면서, 고객 데이터와 모델 추론 데이터를 모두 국내 인프라에서 처리할 수 있습니다. Claude 최신 모델에 대한 추론이 서울 리전에서 처리됨에 따라 추론 과정과 고객 데이터가 국내에 머무르게 됩니다. 이제 AWS 고객들은 이제 낮은 지연 시간으로 Claude 모델을 활용할 수 있으며, 금융, 공공, 헬스케어 등 규제 산업의 엄격한 데이터 보호 및 규제 요건을 충족하는 데 도움이 됩니다. AWS 고객들은 복잡한 에이전트 기반 코딩과 엔터프라이즈 업무에는 Claude Opus 5를, 코딩·문서 처리·고객 응대 애플리케이션처럼 지능과 속도의 균형이 중요한 프로덕션 워크로드에는 Claude Sonnet 5를 선택할 수 있습니다. AWS 콘솔을 이용하시거나, AWS CLI, AWS SDK, Anthropic SDK를 통해 Anthropic Messages API를 사용하여, 프로그래밍 방식으로 액세스 가능합니다. 물론, Claude Code, Kiro 같은 AI 코등 도구를 쓰시는 분들도 Amazon Bedrock의 서울 리전 엔드포인트를 이용해서 호출이 가능합니다. 👉 고객 사례 -- 이미 다수의 국내 기업들은 건설, 제조, 통신 등 다양한 산업에 걸쳐 이미 Amazon Bedrock에서 Claude 모델을 활용해 안전하고 확장 가능한 서비스를 구축하고 있습니다. 📍삼성물산: Amazon Bedrock 기반으로 Claude 모델로 문서 용량 제한 없는 전수 분석과 스스로 판단·행동하는 에이전틱(agentic) AI 체계를 구축해, 입찰안내서(Invitation to Bid, ITB) 및 계약서 검토 업무를 고도화했습니다. 수천 장 문서의 조항을 계층·맥락을 유지한 채 인덱싱하고, 건설 리스크 데이터베이스(DB) 기반 에이전트가 리스크를 탐색·제안하며, 전문가 에이전트들의 협업으로 프로젝트별 맞춤형 레터(Letter) 초안까지 작성합니다. 그 결과 문서 검토 시간을 약 70% 단축하면서도, 범용 클라우드 인프라 기반의 자원 유연성과 최신 AI 모델 반영의 민첩성을 함께 확보했습니다. 📍HD한국조선해양: Amazon Bedrock 기반으로 AI 코딩 도구 Claude Code를 활용하여, DX·AX 담당 조직 및 연구원 등 1,200명 이상의 개발자들이 자연어로 코드를 작성·검토·수정하는 데 활용되고 있습니다. 이는 HD한국조선해양의 엄격한 내부 보안 심사도 통과했습니다. 모든 데이터는 외부로 노출되지 않고, 내부 보안 인증체계를 통해 철저히 보호됩니다. 이를 통해 HD한국조선해양은 보안 안정성 확보와 코딩 효율 극대화의 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 📍한화솔루션: 지식 근로자가 리서치, 문서 분석, 보고서 작성을 AI에 맡길 수 있도록 지원하는 에이전트형 AI 데스크톱 애플리케이션인 Claude Cowork를 Amazon Bedrock 기반으로 제공하여, 안전한 엔터프라이즈 거버넌스 환경에서 전사 AI 어시스턴트 표준으로 채택했습니다. AWS에서 운영되는 만큼 한화솔루션의 모든 데이터는 자사 클라우드 환경 안에서 안전하게 유지됩니다. 한화솔루션은 현재 한국과 미국을 포함한 글로벌 사업장 전반에서 이 도구를 확대 도입하고 있으며, 전사적으로 넓혀 나가고 있습니다. 지금 Amazon Bedrock 콘솔 및 Anthropic SDK, Cluade Code, Kiro 등을 통해서 사용해 보세요! #AmazonBedrock #OpenAI #Codex #AWS #GenerativeAI

🚀 AWS가 개발자를 위한 첫 경험을 획기적으로 변경합니다! 🔗 aws.amazon.com/ko/blogs/kore… 새로운 가입 방식은 절차를 간소화하고, 최소한의 기본 설정으로 초기 프로젝트를 자동 구성하여, 여러분의 아이디어를 즉시 구현할 수 있도록 준비 과정을 대폭 줄여줍니다. 💡 주요 변경 사항 🔹 소셜 로그인: 이제 GitHub, Google, Apple 또는 Amazon 계정 정보를 사용하여 AWS 계정을 생성할 수 있습니다. 🔹 신용카드 불필요: 대부분의 신규 사용자는 신용카드 없이 바로 시작할 수 있으며, 최대 200달러 상당의 AWS 프리 티어(Free Tier) 크레딧을 받을 수 있습니다. 🔹 에이전트 AI 통합: 단 하나의 프롬프트로 선호하는 AI 코딩 에이전트를 바로 연결할 수 있습니다. AWS CLI와 Agent Toolkit이 자동으로 설치되며, 모범 사례에 따라 리소스가 배포됩니다. 🔹 제로 설정 권한 관리: 새로운 IAM 역할 관리자가 생성한 리소스 간의 액세스 권한을 자동으로 설정하여, 초기 단계의 권한 관리 번거로움을 없애줍니다. 🔹 엄격한 지출 한도 설정: 예상치 못한 요금 폭탄 걱정은 이제 그만하셔도 됩니다. 월 예산을 설정하면 프로젝트가 한도에 도달했을 때 자동으로 일시 중지됩니다. 🛑 이것은 단순한 UI 업데이트가 아니라, 개발자가 클라우드를 처음 접하고 활용하는 방식 자체를 근본적으로 바꿀 것 같습니다. 이후, 첫 프로젝트가 성장함에 따라, 다운타임이나 복잡한 마이그레이션 없이도 고급 엔터프라이즈 기능을 원활하게 사용할 수 있습니다. 새로운 경험에 대한 단계별 가이드는 전체 블로그 게시물에서 확인하시고, 여러분의 의견도 들려주세요! 👇 #AWS #클라우드컴퓨팅 #개발자 #소프트웨어엔지니어링 #기술뉴스 #AWS프리티어 #생성형AI #클라우드아키텍처

🚀오늘 OpenAI DevDay에서 발표된 OpenAI GPT-6.1 Sol을 Amazon Bedrock에서도 바로 사용가능합니다.☁️ builder.aws.com/content/3K1V… GPT-6.1 Sol은 이전 모델인 GPT-6 Sol의 주요 업그레이드 버전으로서, 에이전트 기반 코딩, 컴퓨터 사용, 전문적인 업무 수행 영역에서 좋은 성능을 발휘합니다. OpenAI에 따르면, GPT-6.1 Sol은 일상적인 업무 흐름에 'Astra'급 지능을 더하고, 성능과 비용이 모두 중요한 워크로드에 고도화된 기능을 제공합니다. GPT-6.1 Sol을 활용하면 에이전트가 코드베이스를 분석하고 솔루션을 반복적으로 개선할 수 있습니다. 또한 에이전트는 이 모델을 사용하여 복잡한 문서를 이해하고, 여러 단계로 이루어진 비즈니스 및 컴퓨터 사용 워크로드를 완수할 수 있습니다. Amazon Bedrock의 GPT-6.1 Sol를 Codex에서도 설정해서 사용 가능합니다. Codex는 리포지토리, 로컬 파일, 터미널 및 개발 도구와 연동하여 기능을 구현하고, 버그를 수정하며, 테스트를 실행합니다. 참고 사항 -- 몇 가지 중요한 기술적 세부 사항을 안내해 드립니다. 📍 모델 액세스: GPT-6.1 Sol 모델에 대한 액세스 권한이 모든 AWS 계정으로 점진적으로 확대되고 있습니다. 현재 계정에 액세스 권한이 없더라도 Bedrock 사용량에 따라 조만간 권한이 활성화될 예정입니다. 이 모델에 대한 액세스 권한을 조속히 확보하려면 담당 AWS 지원 팀에 문의하시기 바랍니다. 📍 모니터링: AWS Identity and Access Management(IAM) 정책을 통해 모델 액세스를 관리하고, AWS CloudTrail을 통해 모델 호출(invocation) 내역을 감사할 수 있습니다. 트래픽을 네트워크 경계 내에 유지하려면 AWS PrivateLink 기반의 VPC(Virtual Private Cloud) 엔드포인트를 사용할 수 있습니다. 추론 작업은 운영자의 접근이 완전히 차단된(zero-operator access) 하드웨어 격리 인프라에서 실행되므로, 추론 과정에서 AWS 운영자조차도 고객의 프롬프트와 생성된 결과물(completion)에 접근할 수 없습니다. 📍 데이터 보존: 추론 데이터는 모델 학습에 사용되지 않으며, GPT-6.1 Sol을 사용한다고 해서 OpenAI와 데이터를 공유하는 데 동의해야 하는 것은 아닙니다. 자동화된 오남용 탐지와 관련하여, 분류기(classifier)에 의해 식별된 트래픽은 AWS에 최대 30일간 보존되며 프로그래밍 방식으로 처리됩니다. AWS 계정 담당 팀을 통해 데이터 무보존(zero data retention)을 요청하실 수 있습니다. 지금 Amazon Bedrock 콘솔 및 OpenAI SDK를 통해서 사용해 보세요! #AmazonBedrock #OpenAI #Codex #AWS #GenerativeAI

메타가 출시한 '뮤즈(Muse)'앱은 기본적으로 'AI 모델 개선에 도움주기' 기능이 켜져 있습니다. 본인의 채팅 데이터가 모델 훈련에 사용되기를 원하지 않는 분들은 설정을 끄셔야 합니다. AI 시대에 가장 중요한 것이 데이터 확보입니다. 대부분 소셜 미디어 서비스는 여러분이 올리는 콘텐츠를 훈련용 데이터로 확보하기 위한 ‘데이터 및 프라이버시’ 설정을 가지고 있으며, 놀랍게도 거의 대부분 자동으로 켜져있습니다. 만약, 여러분이 원하지 않는다면, 직접 페이스북, 링크드인, X, 그리고 Github에서 기본 설정을 수동으로 변경해야 합니다. 소셜 미디어별 AI 데이터 훈련 설정 끄는 방법: channy.creation.net/blog/198… ※ Disclaimer - 이 설정 변경은 권장 사항은 아니며, 여러분의 검토와 선택에 달려 있습니다.

🚀 AI 시대, 클라우드는 어떻게 바꾸고 있을까요? 지난 주 부산에서 있었던 클라우드 컨퍼런스의 발표 영상입니다. 처음에는 기술 트렌드 위주로 보내드렸는데, 산업 전체에 미치는 영향을 알고 싶다고 하셔서, 5가지 핵심 비지니스 동향을 짚어보았습니다. 1️⃣ 자율형 '에이전틱(Agentic) AI'로의 진화 이제 AI는 단순한 수동적 답변을 넘어, 지시받은 목표를 향해 자율적으로 업무를 수행하는 에이전트 형태로 발전하고 있습니다. 이를 뒷받침하기 위해 클라우드 기반의 에이전트 구축 및 운영 서비스들이 빠르게 늘어나는 추세입니다. 2️⃣ 다양한 산업에 침투하는 특화 AI 에이전트 금융, 제약 등 규제가 강하고 복잡한 산업군에서도 AI 도입이 적극적으로 이루어지고 있습니다. 아이디어 도출 부터, 직원 생산성 향상, 멀티 에이전트, 휴먼 인 더 루프, 도메인 튜닝까지 다섯 가지의 도입 패턴을 사례와 함께 소개합니다. 3️⃣ AI를 위한 고성능 컴퓨팅 폭발적 확장 대규모 언어 모델뿐만 아니라 향후 방대한 이미지와 영상 데이터를 학습하려면 엄청난 컴퓨팅 자원이 필요합니다. AI 전용칩 부터 수만 개의 GPU를 연결하는 서버 클러스터, 이를 식히기 위한 액체 냉각 기술 등, 전례 없는 규모의 인프라 혁신이 진행 중입니다. 4️⃣ 물리 세계를 이해하는 '피지컬(Physical) AI' 로봇과 자율주행차처럼 현실 세계의 물리 현상을 학습하고 행동하는 피지컬 AI가 부상하고 있습니다. 현장(엣지)에서 데이터를 수집하고 이를 클라우드에서 시뮬레이션 및 학습한 뒤 다시 현장에 배포하는 긴밀한 연계가 필수적입니다. 5️⃣ AI 시대, '르네상스형 개발자'의 탄생 이제 AI에게 코드 작성을 맡기고 있지만, 중요한 설계, 판단과 결정은 여전히 사람의 몫입니다. AI 도구와 모델의 변화에도 결과물을 검증할 수 있는 탄탄한 기반 지식, 끊임없는 호기심, 그리고 협력할 수 있는 커뮤니케이션 능력을 갖춘 '르네상스 개발자'가 되어야 합니다. 💡 핵심 인사이트 기술이 눈부시게 발전할수록 역설적으로 변하지 않는 본질적인 가치가 중요해집니다. 도구에 끌려가는 것이 아니라, AI를 잘 활용하기 위해 본질을 탐구하고 학습하는 태도가 필요할 때입니다. 현업에 계신 여러분은 이 5가지 변화 중 어떤 트렌드가 가장 크게 와닿으시나요? 댓글로 여러분의 인사이트를 공유해 주세요! 👇 🔗 영상 원본 보기: youtube.com/watch?v=hUNqHW8x… #인공지능 #클라우드 #AWS #에이전틱AI #디지털전환 #개발자 #피지컬AI #비즈니스트렌드 #IT트렌드 #인사이트

이 글은 Amazon에서 AI 에이전트를 기반으로 코드 작성 뿐만 아니라, 업무 워크플로우를 재구성한 팀들로 부터 측정된 결과들을 바탕으로, SW 개발자들이 일하는 방법을 위한 열 가지 원칙을 소개하고 있습니다. 만약, 이미 AI 코딩 도구를 쓰고 있지만 제품 출시 속도가 빨라지지 않았다면, 꼭 읽어보시길 권장드립니다. ※ Kiro 웹 사이트의 원문(kiro.dev/topics/frontier-eng…)을 요약하고 있지만, 저의 개인적인 의견도 추가했습니다. 1. 당신은 코더가 아니라 아키텍트다 프론티어 엔지니어는 자신이 만드는 코드 중 직접 타이핑하는 비율이 1% 미만입니다. 코드는 이제 AI가 쓰고, 주요 업무는 업무를 지시하고, 방향을 잡고, 검토하는 자율적인 에이전트를 만들고 있어요. 즉, 요구사항, 제약조건, 완성이 무엇인지 정의하고, 결과물이 의도에 맞는지 검증하는 일인 거죠. 그래서, 여러분은 명확한 의도를 글로 쓰는 훈련을 해야 합니다. 예를 들어, "구글 인증 API를 붙여줘" 정도가 아니라, 어떻게 보안 자격으로 엔드 포인트에 접근할 수 있는지, 토근이 만료되면 어떻게 접근하는지, 비인가 접근을 어떻게 테스트할지 명확하게 제시한 후, 에이전트에 맡겨야 합니다. 2. 에이전트 시간은 최대로, 사람의 개입은 최소로 프론티어 엔지니어는 구현하고, 텧스트하고, 검증하는 단계가 모두 포함된 30분 이상의 긴 작업을 AI에게 시킵니다. 많은 개발자가 코딩 어시스턴트와 주고 받는 방식으로 일합니다. 프롬프트를 던지고, 60초 정도 기다려서, 코드를 받고, 수동으로 테스트하고, 에러를 채팅에 붙여넣고, 개선하는 방식으로는 속도를 높일 수 없어요. 에이전트가 스스로 루프를 돌며 수정하고 정답에 수렴하게 두세요. 그러는 동안, 개발자는 다른 일을 하면됩니다. 점점 몇 시간 혹은 밤새 돌아가는 멀티 에이전트를 병렬로 돌리고, 결과는 다음날 아침에 검토하세요. 사람의 개입은 방향 설정과 결과 검증만으로 점점 줄여가야 합니다. 3. 에이전트를 위한 코드베이스를 유지하라 프론티어 엔지니어는 기본기가 충실한 에이전트를 만들어야 합니다. README와 아키텍처 문서, 기대 동작을 설명하는 테스트 케이스, 명확한 모듈 경계 등등을 코드처럼 관리하고 유지해야 합니다. 특히, 대규모 레거시 코드라면, AI에게 전체가 아니라 하나의 모듈 단위로 구현하도록 하세요. 사람은 온보딩을 한 번 하지만, 에이전트는 매 세션마다 온보딩하기 때문에, 사람이 머릿속에 들고 다니는 맥락을 에이전트에게는 명시적으로 줘야 합니다. 그리고, 에이전트가 주석에 스스로 문서화하도록 하고, 설계 결정을 영속적인 기억으로 남기도록하여, 다음 세션의 에이전트는 코드뿐 아니라 그 코드가 나온 이유까지 알게해야 합니다. 4. 에이전트에게 테스트 환경을 제공하라 프론티어 엔지니어는 에이전트가 로컬에서 테스트를 돌리고 스스로 고치고 자등으로 검증하는데 더 투자해야 합니다. 예를 들어, 자신이 사용하고 있는 린터와 단위 테스트, UI 변경 사항을 렌더링해 시각적으로 확인할 수 있는 웹 브라우저 테스트, 통합 테스트용 로컬 목업, 노트북에서 전체 스택을 띄워 종단간(E2E) 테스트할 수 있는 환경 등을 에이전트가 직접 쓸 수 있게 해야 합니다. 만약, 이런 투자가 없으면 코드 생성이 빨라질수록 빌드가 깨지고, 알 수없는 버그만 늘어납니다. 반대로 투자가 있으면, 에이전트는 많은 사람보다 더 꼼꼼하고 일관되게 검증하기 때문에 코드베이스 품질이 오히려 좋아집니다. 5. 진짜 중요한 것은 방향성이다 프론티어 엔지니어는 설계 단계에서 에이전트를 브레인스토밍 파트너로 활용합니다. 코드 구현 사항은 바꾸기 쉽지만 시스템 설계, API 계약, 의존성, 아키텍처 결정은 나중에 바꾸기가 어렵습니다. 장기적으로 중요한 결정에 에너지를 더 많이 쓰세요. 에이전트에게 두 세가지 대안 아키텍처를 요청하고, 모두 그럴듯하면 프로토타입을 만들어 비교하세요. 예전엔 토론으로 결정했던 것을 이제 데이터를 기반으로 결정할 수 있습니다. 이제 구현 방향이 정해지면, 코드 작성전에 에이전트를 위한 명확한 스펙과 요구사항을 작성해서 모호함을 줄여야 합니다. 6. 코드는 일회용이다 프론티어 엔지니어는 코드를 쉽게 버릴 수 있어야 합니다. 과거에는 몇 달간 쏟은 노력이 안타까워서, 또는 다시 시작하면 똑같이 시간이 걸릴까봐 버리기 어려워졌습니다. 이제 에이전트가 금방 다시 만들어 줍니다. 지금 만든 것이 출시할 가치가 있는지, 운영과 유지보수를 감당할 가치가 있는지 평가하세요. 다만, 단위 테스트는 코드와 함께 버려지지만, 경계 테스트 즉, 동작을 보장하는 E2E 통합 테스트, 불변식을 보장하는 속성 기반 테스트, 대규모 성능과 동시성을 보장하는 부하 테스트 같은 것들은 일관성을 위해 남겨두어야 합니다. 7. AI 코드에 인간 기준을 적용하라 프론티어 엔지니어는 자신의 이름으로 나가는 결과물은 자기가 책임을 집니다. 초기에는 AI 코드를 한 줄씩 리뷰하며 모델이 무엇을 잘하고 어디서 실패하는지 감을 쌓아야 합니다. 어느정도 익숙해지면, AI 리뷰어를 만들어 그 부담을 일부 넘깁니다. 보안, 유지보수성, 테스트 품질, 흔한 버그 패턴 등 팀이 중요시하는 것을 점검하게 하세요. 최종적으로 에이전트 루프를 코드 머징 이후까지 확장하세요. 빌드하고, 배포를 모니터링하고, 프로덕션 동작을 검증하고, 롤백이 생기면, 자동으로 수정 작업을 맡깁니다. 결과를 책임진다는 것은 코드 풀리퀘스트에서 멈추지 않고, 프로덕션까지 확장하는 것을 의미합니다. 8. 에이전트가 아니라 경계를 신뢰하라 프론티어 엔지니어는 에이전트가 실제로 필요한 파일, 도구, 네트워크, 자격증명에만 접근하도록 제한하고, 그 안에서 감독 없이 자율적으로 실행합니다. 최소한의 권한만 가진 환경안에서 에이전트의 활동 경계를 설정해야 합니다. 한계에 대한 확신이 쌓이면 경계를 넓히되, 프로덕션 환경에 대해서는 편집증 환자가 되어야 합니다. 명시적이고 의도적인 최소한의 권한 부여 없이, 에이전트가 절대 프로덕션 계정이나 배포 자격증명에 접근하면 안 됩니다. 9. 모든 개발 주기에 에이전트를 쓰라 프론티어 엔지니어는 코드 뿐만 아니라 모든 개발 주기에 에이전트를 사용합니다. 설계 문서 작성이나 스프린트 요약, 온콜 리포트, API 문서화 등에 에이전트를 활용할 수 있습니다. 위에서 언급했던 원칙들은 기획, 개발, 테스트, 배포, 운영 모든 단계에서 적용할 수 있습니다. 각 단계 업무가 스펙으로 명확해지면, 파이프라인 에이전트, 온콜 에이전트, 문서화 에이전트, 서드파티 에이전트 등을 만들고, 모두 에이전트 코드 베이스 (스펙 문서, MCP 서버, 스킬, 테스트 도구 등)를 공유하여, 어떤 일을 하든 일관되게 행동하도록 합니다. 10. 에이전트 설정을 끊임없이 튜닝하라 프론티어 엔지니어는 제품을 만드는 시스템을 끊임없이 개선해야 합니다. 에이전트의 실수와 중단 하나하나가 시스템을 개선할 기회입니다. 그럴때 마다, 스펙 파일에 새 규칙을 추가하거나, 틀렸던 절차를 담은 스킬을 새로 작성하거나, 수동 단계를 자동화하는 CLI 도구를 만들거나, 올바른 맥락을 수집하는 MCP 서버를 세팅하거나, 그동안 막아뒀던 도구나 시스템에 대한 접근을 확대합니다. 다만, 새 모델이 나오면, 이전 모델의 약점을 우회하려고 만든 규칙 역시 계속 재평가하세요. 에이전트가 사용하는 스펙 파일과 도구 역시 모델만큼 빠르게 진화하는 살아 있는 산출물이어야 합니다. --- 프론티어 엔지니어링은 엄격한 공학적 원칙을 기반으로 AI 에이전트를 더하는 체계적인 실천과정입니다. 이 와중에 개발자는 장기적으로 자신의 주의력을 관리하는 능력을 키워야 합니다. 저녁 식사 중이나 한밤중에 에이전트를 확인하고 싶은 충동을 자제하고, 내가 무엇에 신경을 써야 하는지 반복해서 결정해야 합니다. 아직, 프론티어 엔지니어링은 여전히 초기단계이고 아직 완성된 방법론은 압니다. 다만, 조금 느리더라도 초기에 방향을 잡는 노력에 더 시간을 쓴다면, 극적으로 빨라집니다. AI 에이전트의 능력은 사람이 가르친 것 위해서 나오니까요. 이렇게 AI로 개발하는 방식을 다르게 정의해 보시고, 오늘부터 일하는 방식을 바꿔보세요.