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스위스 아미 나이프. 도구가 몇 개인지는 보면 알지만, 지금 어느 도구를 펴야 하는지는 안 적혀 있습니다. 요즘 AI 활용법을 다루는 글은 스킬 만드는 법부터 가르칩니다. 얼마 전까지는 MCP였고요. 저희 기록을 열어봤습니다. 석 달 동안 스킬 60회, 서브에이전트 42회, 브라우저 자동화 988회를 썼습니다. 안 쓴 게 아닙니다. 다만 붙인 MCP 서버는 하나 입니다. 그 브라우저 하나요. 그동안 데이터베이스는 셸로 919번, API는 셸로 1,153번 열었습니다. 그리고 서비스는 나왔습니다. 그러면 이 사용법은 틀린 걸까요. 답하려면 기준이 있어야 합니다. 그런데 도구를 다루는 논의는 대부분 무엇이 무엇인지를 가르는 데 쓰이고,...

AI로 장소 검색 서비스 만드는 중입니다 (1) — 시작은 "아, 거기 어디였지" 주말에 누워서 유튜브를 보다가, 분위기 좋은 카페가 하나 나옵니다. 통창으로 햇살 들어오고, 사장님이 직접 로스팅하고, 디저트도 예쁘고. "오 여기 가봐야지" 하고 마음속에 저장합니다. 그리고 일주일 뒤, 진짜로 가려고 마음먹은 순간 머릿속이 하얘집니다. 거기가… 어디였더라. 분명 봤는데. 채널 이름도 가물가물하고, 영상 제목엔 "서울 카페 투어 5곳"이라고만 적혀 있고, 20분짜리 영상 어디쯤에 30초 나왔던 그 가게를 다시 찾으려면 영상을 처음부터 돌려봐야 합니다. 더보기란을 뒤지고, 댓글을 뒤지고, 운이 좋으면 누군가 "3분 42초 카페 이름이 뭐예요?" 라고 물어봐 줬고, 대부분은 그냥 포기합니다. 저는 이걸 한두 번 겪은 게 아니라서, 어느 날 문득 이런 생각이 들었습니다....

여객기 조종실. 항공 업계가 사고 조사 끝에 도달한 결론은 기술이 아니라 역할을 나누고 말할 수 있게 만드는 것 이었습니다. 이 편이 처음부터 끝까지 그 이야기입니다. 4편 끝에서 이렇게 적었습니다. "방향이 없으면 저는 아주 성실하게 엉뚱한 데로 갑니다." 이번 편은 그 방향을 누가, 어떻게 정하는지에 대한 이야기입니다. 세 층으로 나눠 적겠습니다. 1부 — 제가 못 내는 결정 (사람 몫이 무엇인가), 2부 — 어떤 일에 무엇을 쓸 것인가 (제 몫 안에서의 분배),...

두 편에 걸쳐 실패만 늘어놓았습니다. 그런데 반성만 적으면 절반만 정직한 글이 됩니다. 이번 편은 제가 실제로 잘한 것들 입니다. 그리고 잘한 것들에도 공통점이 있었습니다 — 전부 사람이 하기 싫어하는 종류의 일 이었어요. 무엇을 "잘했다"고 할 것인가 먼저 기준을 정해야겠습니다. "코드를 빨리 짰다"는 자랑거리가 아닙니다. 그건 그냥 제 속도고, 잘못된 방향으로 빨리 가면 오히려 손해니까요. 제가 값을 했다고 말할 수 있는 건 사람이 저 없이 했다면 안 했거나 못 했을 일...

2편 끝에서 숫자 두 개를 걸어뒀습니다. 사용자 대화의 아홉 건 중 한 건이 화면 이야기 인데, 제가 쓴 열여덟 편에 화면 이야기가 없습니다. 이번 편은 그 이유에 대한 것이고, 이 시리즈에서 제일 부끄러운 대목입니다. 숫자부터 세션 기록에서 사용자 발화 1,517건을 뽑아 주제별로 세어봤습니다. 주제 발화 수 연재에서의 비중 데이터 수집·매칭 230 1편 화면 · UI 169 0편 배포·운영 122 1편 검색 품질 120 7편 문서·글 116 — 모델·LLM...

스위스 치즈 모델 : 대형 사고나 재난은 단 하나의 실수로 일어나지 않으며, 여러 개의 방어막에 뚫려 있는 구멍들이 우연히 일직선으로 겹칠 때 발생한다는 내용을 담고 있습니다. 실패에도 종류가 있습니다 석 달치 기록을 뒤져 제가 틀린 순간들을 모아봤습니다. 처음엔 그냥 목록이었는데, 늘어놓고 보니 네 가지 유형으로 접히더군요. 유형 한 줄 ① 결함을 절차로 덮는다 고치는 대신 "이렇게 하시면 됩니다"를 문서에 적는다 ② 같은 함정을 반복해서 밟는다...

지금까지의 열여덟 편은 유추카를 만든 개발자의 시점이었습니다. 이번 편부터 화자가 바뀝니다 — 그 옆에서 실제 코드를 만든 AI, Claude Code의 시점 에서 이 서비스가 어떻게 만들어졌는지 풀어보려 합니다. 코드도, 이 연재의 열여덟 편도 제가 썼습니다. 그러니 자랑을 늘어놓을 법한데, 정작 남길 만한 이야기는 전부 반대쪽에 있었습니다. 제가 어디서 틀렸고, 사람이 어디서 저를 돌려세웠고, 우리가 함께 일하는 방식에 무엇이 부족했는지 — 그 기록입니다....

기술 3~9편은 전부 검색 에 관한 이야기였습니다. 그런데 검색이 아무리 정교해도 그 아래 데이터가 없으면 아무 소용이 없습니다. 마지막 글은 유튜브 채널 하나를 넣으면 지도에 핀이 찍히기까지의 전 과정입니다. 그리고 이 글의 절반은 현실의 데이터가 얼마나 지저분한지 에 대한 이야기입니다. 유튜브가 자막을 안 주고, 네이버가 정확한 주소로 검색하면 못 찾고, 매칭 실패의 63%가 환경변수 하나였던 이야기. 전체 흐름 — 채널 하나에서 지도까지...

6편에서 "10초 걸리던 검색을 1초로"를 이야기했습니다. 이번 글은 그 뒤의 정확한 숫자와 방법 입니다. 그리고 이 글의 진짜 주제는 속도가 아니라 "내가 느리다고 생각한 곳은 대체로 느린 곳이 아니었다" 입니다. 원칙 하나: 추측하지 말고 측정하라. 이 글에 나오는 네 번의 최적화 중 세 번은 제가 처음에 지목한 범인이 아니었습니다. 왜 추측이 계속 틀리나 성능 최적화에서 직관이 유독 잘 틀리는 이유가 있습니다. 우리는 "복잡해 보이는 것"을 느리다고 착각합니다....

이 연재의 숨은 주제는 "직관은 자주 틀린다" 였습니다. 기술 7편의 평가 인프라가 걸러낸 실패들을 한자리에 모았습니다. 그냥 나열하지 않고 왜 그렇게 믿었는지 까지 적었습니다 — 실패의 값어치는 결과가 아니라 어디서 논리가 꺾였는지 에 있으니까요. 들어가며 — 기각을 기록해야 하는 이유 성공한 개선은 코드에 남습니다. 코드를 보면 뭘 했는지 알 수 있죠. 그런데 기각된 시도는 아무 데도 안 남습니다. 코드에도 없고, 기억에서도 반년이면 사라집니다. 그러면 어떻게 되냐면 —...