김용성

Software Engineer

[김용성 @__yysk]

Agent를 “회사 도메인 맥락은 부족 똘똘한 중고 신입"이라 생각하니 어떤 맥락을 줘야 좋은 결과를 만드는지 고민하다보니.
Agent는 그 반복을 자동화하기 전에, 먼저 우리가 일을 더 잘 정의하도록 만들고 있다는 생각이 들었다.

[김용성 @__yysk]

AI Agent들의 등장으로 우리가 일을 더 명확하게 정의할 수밖에 없는 시대가 온 것 같다.
Agent 개발을 하다 보면, 우리가 그동안 일을 얼마나 암묵적으로 해왔는지, 또 얼마나 개��의 역량과 센스에 의존해왔는지가 드러난다.

[김용성 @__yysk]

그런데 돌아보면 우리는 이 반복을 너무 사람에게만 의존해왔다.
프로세스를 만들기보다, 맥락을 가진 사람이 알아서 질문해주길 기대했다.
명확하지 않은 부분을 구조화하기보다, 누군가 센스 있게 메워주길 바랐다.

[김용성 @__yysk]

근데 추상적인 표현으로 UserStory 를 만들다보니 Given / When / Then을 강제하고, 모호한 표현을 제거하는 환경을 만드는 중이다.

[김용성 @__yysk]

요즘은 ClaudeCode, Codex 로 대부분의 코드를 작성하는데, 시스템에 어떤 영향을 주는지 검수하기엔 현실적으로 점점 어��워지는 중. 그런 시스템을 잘 만드는게 중요한데, 가장 쉬운 방법은 code reviewer agent 를 두기

[김용성 @__yysk]

https://t.co/yYgcdqjybK
테스트에 대한 얘기도 다시 많아지는 요즘, 잘짜놓은 테스트란 'UserStory 대로 동작하는가' 를 검증하는게 아닐까. 요즘은 소스코드 기반으로 UserStory(Acceptance Critieria) 를 추출해서 테스트코드를 다듬으려고 하는중

[김용성 @__yysk]

관련 코드만 던져서 “최적화해줘”라고 하는 것과, Grafana trace 로그까지 함께 전달하는 건 결과 차이가 매우 크다.
사람과 마찬가지로, 관측 가능한 정보가 많을수록 추론 ��질도 올라간다.
그래서 Grafana MCP를 연결하려고 하는중...

[김용성 @__yysk]

어딘가에 적어둬야 나중에 “이런 생각을 했었구나”
하고 정리해놓는 클로드 코드 사용 경험 🧵

[김용성 @__yysk]

에러 메시지 하나만으로 원인을 찾는 건 개발자에게도 어렵다.
웹/앱 요청 흐름, 서버 로그, DB 접근 로그, 트레이스 정보까지 함께 볼 수 있다면 문제 해결 난이도는 급격히 낮아진다.