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1+
## 연구 리포트
2+
- [Faros.ai의 조사](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering) (10,000명 이상 개발자, 1,255개 팀 대상)에 따르면 AI 도입률이 높은 팀에서 뚜렷한 패턴
3+
- 완료 태스크 수 21% 증가
4+
- 머지되는 PR 수 98% 증가
5+
- PR 리뷰 소요 시간 91% 증가
6+
- [Anthropic 2026 Agentic Coding Trends
7+
Report](https://claude.com/blog/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026)
8+
: 개발자가 AI에 "완전히 위임" 가능하다고 느끼는 작업은 전체의 0~20%에
9+
불과하며, 감독 없는 완전 자동화는 아직 현실적이지 않다.
10+
- [Google DORA 2024 Report](https://dora.dev/dora-report-2024) : AI 도입
11+
초기(2024년)에는 배포 처리량이 오히려 악화되었고, AI 활용 증가가 배포
12+
불안정성을 높이는 부작용이 나타났다.
13+
- [Google DORA 2025 Report](https://dora.dev/research/2025/dora-report/)
14+
: 1년 만에 배포 처리량·제품 성과가 반전되어 긍정적으로 바뀌었지만,
15+
배포 불안정성·번아웃·업무 마찰은 여전히 해소되지 않은 채로 남아 있다.
16+
- [Daniotti et al., Science (16만 명, 3,000만 커밋
17+
분석)](https://www.science.org/doi/10.1126/science.adz9311) : 미국 내
18+
AI 생성 Python 코드 비율이 2022년 5%에서 2024년 29%로 급증했지만 실제
19+
생산성 향상은 평균 3.6%에 그쳤고, 효과는 숙련 개발자에게만 집중되었다.
20+
- [Faros AI Report](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering) :
21+
AI 도입 팀에서 PR 머지가 98% 증가했지만 코드 리뷰 시간도 91% 늘어나,
22+
개인 산출량 증가가 조직 차원의 검증 부담 증가로 이어졌다.
23+
- [METR 2025 RCT
24+
연구](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)
25+
: AI 도구를 사용한 숙련 개발자가 실험 결과로는 19% 느려졌음에도
26+
본인들은 20% 빨라졌다고 느껴, 체감 생산성과 실제 생산성 사이에 큰
27+
괴리가 존재함을 보여준다.
28+
- [Stack Overflow 2025 Developer Survey (AI
29+
편)](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai) : AI 도구가 생산성에
30+
긍정적 영향을 줬다고 답한 개발자는 52%에 불과하고, AI 도구에 대한
31+
호감도도 전년 대비 70%대에서 60%로 하락했다.
32+
- <https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report>
33+
- [요약 영상](https://www.youtube.com/watch?v=3xo8HslAQRY)
34+
- AI가 만든 코드는 1.7배 더 많은 문제를 발생시킴
35+
- 가드레일 없는 가속은 위험하다
36+
- 안전하게 사용하기 위해서는 프로젝트의 문맥(Context)을 이해하는
37+
프롬프트 활용, 엄격한 코드 리뷰 프로세스, 보안 스캐닝 강화가 필수적
38+
- <https://www.actuia.com/en/news/a-metr-study-reveals-that-ai-slows-down-experienced-developers/>
39+
- <https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report?hl=en>
40+
- 2025년 9월 Google DORA 조직의 조사 결과
41+
- <https://www.gitclear.com/research/ai_tool_impact_on_developer_productive_output_from_2022_to_2025>
42+
- In 2025, the average developer checked in 75% more code than they
43+
did in 2022
44+
- [Measuring AI Ability to Complete Long
45+
Tasks](https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/)
46+
- AI의 시간 지평(Time Horizon)이 7개월마다 두 배로 증가한다.
47+
- 비판 의견 :
48+
<https://medium.com/@AIchats/are-ai-time-horizon-doubling-every-seven-months-e337162eec83>
49+
- <https://www.darkreading.com/application-security/ai-generated-code-leading-expanded-technical-security-debt>
50+
- <https://jellyfish.co/blog/with-copilot-engineers-get-15-more-capacity-without-additional-headcount/>
51+
- Ticket 해결 속도가 15% 향상
52+
- [AI가 개발자 생산성에 미치는 영향 - 스탠포드
53+
연구](https://news.hada.io/topic?id=22248)
54+
- [같은 자료에 대한
55+
요약](https://www.linkedin.com/posts/kurt-lee-70010391_does-ai-actually-boost-developer-productivity-activity-7354024167538659329-Ndov/)
56+
- AI를 쓰면 전체 코드 생산성은 30~40% 늘어남. 하지만 "Rework" 가
57+
15~25% 증가, 결과적으로 실제 생산성 증가는 15~20% 수준.
58+
- [AI가 오픈소스 개발자를 느리게 만든다. Peter Naur가 그 이유를 알려줄
59+
수 있다](https://news.hada.io/topic?id=21996)
60+
- [AI착시와 평균의 함정을 피한 슈퍼 개인의 통찰: AI 도구로 생산성 38%
61+
향상시킨 개발자의
62+
비밀](https://www.facebook.com/seunghwan.lee.9003888/posts/pfbid06AdDqN1kbTSCUbwvBfSzyfs1Hy54msEWzeKBj7LmygKY4zQxASuMLHLdNGjXZRegl)

‎content/ai-coding.md‎

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4646
- [바이브 코딩에는 컨텍스트 엔지니어링이
4747
필요하다](https://blogbyash.com/translation/vibe-coding-needs-context-engineering/)
4848

49+
4950
## Code Review
5051
* https://www.latent.space/p/reviews-dead
5152

52-
## 연구 리포트
53-
- [Faros.ai의 조사](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering) (10,000명 이상 개발자, 1,255개 팀 대상)에 따르면 AI 도입률이 높은 팀에서 뚜렷한 패턴
54-
- 완료 태스크 수 21% 증가
55-
- 머지되는 PR 수 98% 증가
56-
- PR 리뷰 소요 시간 91% 증가
57-
- [Anthropic 2026 Agentic Coding Trends
58-
Report](https://claude.com/blog/eight-trends-defining-how-software-gets-built-in-2026)
59-
: 개발자가 AI에 "완전히 위임" 가능하다고 느끼는 작업은 전체의 0~20%에
60-
불과하며, 감독 없는 완전 자동화는 아직 현실적이지 않다.
61-
- [Google DORA 2024 Report](https://dora.dev/dora-report-2024) : AI 도입
62-
초기(2024년)에는 배포 처리량이 오히려 악화되었고, AI 활용 증가가 배포
63-
불안정성을 높이는 부작용이 나타났다.
64-
- [Google DORA 2025 Report](https://dora.dev/research/2025/dora-report/)
65-
: 1년 만에 배포 처리량·제품 성과가 반전되어 긍정적으로 바뀌었지만,
66-
배포 불안정성·번아웃·업무 마찰은 여전히 해소되지 않은 채로 남아 있다.
67-
- [Daniotti et al., Science (16만 명, 3,000만 커밋
68-
분석)](https://www.science.org/doi/10.1126/science.adz9311) : 미국 내
69-
AI 생성 Python 코드 비율이 2022년 5%에서 2024년 29%로 급증했지만 실제
70-
생산성 향상은 평균 3.6%에 그쳤고, 효과는 숙련 개발자에게만 집중되었다.
71-
- [Faros AI Report](https://www.faros.ai/blog/ai-software-engineering) :
72-
AI 도입 팀에서 PR 머지가 98% 증가했지만 코드 리뷰 시간도 91% 늘어나,
73-
개인 산출량 증가가 조직 차원의 검증 부담 증가로 이어졌다.
74-
- [METR 2025 RCT
75-
연구](https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/)
76-
: AI 도구를 사용한 숙련 개발자가 실험 결과로는 19% 느려졌음에도
77-
본인들은 20% 빨라졌다고 느껴, 체감 생산성과 실제 생산성 사이에 큰
78-
괴리가 존재함을 보여준다.
79-
- [Stack Overflow 2025 Developer Survey (AI
80-
편)](https://survey.stackoverflow.co/2025/ai) : AI 도구가 생산성에
81-
긍정적 영향을 줬다고 답한 개발자는 52%에 불과하고, AI 도구에 대한
82-
호감도도 전년 대비 70%대에서 60%로 하락했다.
83-
- <https://www.coderabbit.ai/blog/state-of-ai-vs-human-code-generation-report>
84-
- [요약 영상](https://www.youtube.com/watch?v=3xo8HslAQRY)
85-
- AI가 만든 코드는 1.7배 더 많은 문제를 발생시킴
86-
- 가드레일 없는 가속은 위험하다
87-
- 안전하게 사용하기 위해서는 프로젝트의 문맥(Context)을 이해하는
88-
프롬프트 활용, 엄격한 코드 리뷰 프로세스, 보안 스캐닝 강화가 필수적
89-
- <https://www.actuia.com/en/news/a-metr-study-reveals-that-ai-slows-down-experienced-developers/>
90-
- <https://cloud.google.com/blog/products/ai-machine-learning/announcing-the-2025-dora-report?hl=en>
91-
- 2025년 9월 Google DORA 조직의 조사 결과
92-
- <https://www.gitclear.com/research/ai_tool_impact_on_developer_productive_output_from_2022_to_2025>
93-
- In 2025, the average developer checked in 75% more code than they
94-
did in 2022
95-
- [Measuring AI Ability to Complete Long
96-
Tasks](https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/)
97-
- AI의 시간 지평(Time Horizon)이 7개월마다 두 배로 증가한다.
98-
- 비판 의견 :
99-
<https://medium.com/@AIchats/are-ai-time-horizon-doubling-every-seven-months-e337162eec83>
100-
- <https://www.darkreading.com/application-security/ai-generated-code-leading-expanded-technical-security-debt>
101-
- <https://jellyfish.co/blog/with-copilot-engineers-get-15-more-capacity-without-additional-headcount/>
102-
- Ticket 해결 속도가 15% 향상
103-
- [AI가 개발자 생산성에 미치는 영향 - 스탠포드
104-
연구](https://news.hada.io/topic?id=22248)
105-
- [같은 자료에 대한
106-
요약](https://www.linkedin.com/posts/kurt-lee-70010391_does-ai-actually-boost-developer-productivity-activity-7354024167538659329-Ndov/)
107-
- AI를 쓰면 전체 코드 생산성은 30~40% 늘어남. 하지만 "Rework" 가
108-
15~25% 증가, 결과적으로 실제 생산성 증가는 15~20% 수준.
109-
- [AI가 오픈소스 개발자를 느리게 만든다. Peter Naur가 그 이유를 알려줄
110-
수 있다](https://news.hada.io/topic?id=21996)
111-
- [AI착시와 평균의 함정을 피한 슈퍼 개인의 통찰: AI 도구로 생산성 38%
112-
향상시킨 개발자의
113-
비밀](https://www.facebook.com/seunghwan.lee.9003888/posts/pfbid06AdDqN1kbTSCUbwvBfSzyfs1Hy54msEWzeKBj7LmygKY4zQxASuMLHLdNGjXZRegl)
114-
11553
# 적용 사례
11654

117-
- [Beyond Vibe Coding to Agentic Coding: 카카오의 AI 협업 개발
118-
실험](https://tech.kakao.com/posts/711)
55+
- [Beyond Vibe Coding to Agentic Coding: 카카오의 AI 협업 개발 실험](https://tech.kakao.com/posts/711)
11956
- <https://toss.tech/article/toss-frontend-ai-docs>
12057
- <https://vercel.com/blog/becoming-an-ai-engineering-company>
12158
- <https://v0.dev/>
@@ -157,8 +94,7 @@
15794
- youtube.com/watch?si=fp9Uqlc_n8bCv1Nq&v=K2rVBIb-KWE&feature=youtu.be\[25년
15895
현재 어떤 CLI툴을 써야하는지 말씀드리겠습니다\] (박진형 님)
15996
- <https://opencode.ai/>
160-
- (Vive) Git Worktree를 즐겁게 만드는 CLI 도구를
161-
만들었습니다
97+
- (Vive) Git Worktree를 즐겁게 만드는 CLI 도구를 만들었습니다
16298
- [Vibe Kanban: OpenCode + Claude Code 동시에? AI 코딩 에이전트
16399
오케스트레이션](https://fornewchallenge.tistory.com/entry/%F0%9F%9A%80-Vibe-Kanban-OpenCode-Claude-Code-%EB%8F%99%EC%8B%9C%EC%97%90-AI-%EC%BD%94%EB%94%A9-%EC%97%90%EC%9D%B4%EC%A0%84%ED%8A%B8-%EC%98%A4%EC%BC%80%EC%8A%A4%ED%8A%B8%EB%A0%88%EC%9D%B4%EC%85%98)
164100

@@ -173,24 +109,6 @@
173109

174110
## Claude Code
175111

176-
- [Claude ‘구독형’ 요금제가 API보다 최대 36배 저렴한 이유와 ‘Max 5x’가
177-
진짜 최적 구간인 이유](https://news.hada.io/topic?id=26256&)
178-
- [Claude Code 창시자 Boris Cherny가 Claude Code를 사용하는
179-
방법](https://news.hada.io/topic?id=25570)
180-
- [Claude Code 오픈소스 창시자의 Claude
181-
사용법](https://www.notion.so/grumatic/Claude-Code-Claude-2dd0586bce7480eb8f0cc5a07d5dd7ae)
182-
- <https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/>
183-
- <https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices>
184-
- <https://github.com/seeyoung/claude-multi-ai-collab> : Gemini +
185-
Codex를 동시에 활용하는 CLI 스킬
186-
- <https://github.com/affaan-m/everything-claude-code>
187-
- [Everything Claude Code - 해커톤 우승자의 AI 개발 팀
188-
레시피](https://roboco.io/posts/everything-claude-code-distilled/)
189-
- <https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files>
190-
- [Claude Code에서 GLM 4.7 사용하기 - MoAI-ADK로 쉽게
191-
설정](https://goos.kim/ko/blog/claude-code-glm-47-moai-adk-setup-guide)
192-
- [Claude Cowork - 엔터프라이즈 AI 에이전트의 새로운
193-
장](https://drive.google.com/file/d/1qfZtTLXQHBeLR_qD3glgmD8LIIe4Akzl/view)
194112

195113
## MCP
196114
* [MCP is DEAD](https://www.youtube.com/watch?v=JZW2W5rwsD4) (Youtube)
@@ -204,6 +122,9 @@
204122
- <https://agents.md/>
205123
- <https://www.linuxfoundation.org/press/linux-foundation-announces-the-formation-of-the-agentic-ai-foundation>
206124

125+
## Children
126+
* [[ai-coding-productivity]]
127+
* [[claude-code]]
207128
## Related
208129
- [[ai-framework]]
209130
- [[gpt]]

‎content/ai.md‎

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@@ -3,11 +3,12 @@
33
- [LLM 자체 호스팅, 현실과 한계
44
총정리](https://digitalbourgeois.tistory.com/m/1623)
55
- <https://aws.amazon.com/ko/bedrock/>
6+
- <https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web>
7+
68

79
# Agent 활용 사례
810

9-
- [AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL
10-
활용](https://techblog.woowahan.com/18144/)
11+
- [AI 데이터 분석가 ‘물어보새’ 등장 – 1부. RAG와 Text-To-SQL 활용](https://techblog.woowahan.com/18144/)
1112

1213
# Prompt Engineering
1314

‎content/claude-code.md‎

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@@ -0,0 +1,18 @@
1+
- [Claude ‘구독형’ 요금제가 API보다 최대 36배 저렴한 이유와 ‘Max 5x’가
2+
진짜 최적 구간인 이유](https://news.hada.io/topic?id=26256&)
3+
- [Claude Code 창시자 Boris Cherny가 Claude Code를 사용하는
4+
방법](https://news.hada.io/topic?id=25570)
5+
- [Claude Code 오픈소스 창시자의 Claude
6+
사용법](https://www.notion.so/grumatic/Claude-Code-Claude-2dd0586bce7480eb8f0cc5a07d5dd7ae)
7+
- <https://www.deeplearning.ai/short-courses/claude-code-a-highly-agentic-coding-assistant/>
8+
- <https://www.anthropic.com/engineering/claude-code-best-practices>
9+
- <https://github.com/seeyoung/claude-multi-ai-collab> : Gemini +
10+
Codex를 동시에 활용하는 CLI 스킬
11+
- <https://github.com/affaan-m/everything-claude-code>
12+
- [Everything Claude Code - 해커톤 우승자의 AI 개발 팀
13+
레시피](https://roboco.io/posts/everything-claude-code-distilled/)
14+
- <https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files>
15+
- [Claude Code에서 GLM 4.7 사용하기 - MoAI-ADK로 쉽게
16+
설정](https://goos.kim/ko/blog/claude-code-glm-47-moai-adk-setup-guide)
17+
- [Claude Cowork - 엔터프라이즈 AI 에이전트의 새로운
18+
장](https://drive.google.com/file/d/1qfZtTLXQHBeLR_qD3glgmD8LIIe4Akzl/view)

‎content/code-review.md‎

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@@ -1,29 +1,22 @@
11
- <https://google.github.io/eng-practices/review/reviewer/>
2-
- [카카오스토리 팀의 코드 리뷰 도입
3-
사례](http://tech.kakao.com/2016/02/04/code-review/)
2+
- [카카오스토리 팀의 코드 리뷰 도입 사례](http://tech.kakao.com/2016/02/04/code-review/)
43
- [thoughtbot의 코드 리뷰 가이드](http://haruair.com/blog/3116)
54

65
- <http://www.infoq.com/presentations/code-organization-large-projects>
7-
: Code Organization Guidelines for Large Code Bases - 유겐
8-
휄러
9-
- [Ten Commandments of Egoless
10-
Programming](http://articles.techrepublic.com.com/5100-22-1045782.html)
6+
: Code Organization Guidelines for Large Code Bases - 유겐 휄러
7+
- [Ten Commandments of Egoless Programming](http://articles.techrepublic.com.com/5100-22-1045782.html)
118
- <http://en.wikipedia.org/wiki/Fagan_inspection>
129
- [code review 조사 자료](http://swprocess.egloos.com/2462137)
1310

1411
# Egoless Programming
1512

16-
[Egoless
17-
Programming](http://lastmind.net/blog/2008/01/egoless-programming.html)
18-
19-
<http://www.codinghorror.com/blog/archives/000584.html>
20-
21-
<http://xrath.com/2009/09/egoless-programming-restarted/>
13+
* [Egoless Programming](http://lastmind.net/blog/2008/01/egoless-programming.html)
14+
* <http://www.codinghorror.com/blog/archives/000584.html>
15+
* <http://xrath.com/2009/09/egoless-programming-restarted/>
2216

2317
# 코드 쓰기
2418

25-
[Writing Software is Like …​
26-
Writing](http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=255898)
19+
[Writing Software is Like …​Writing](http://www.artima.com/weblogs/viewpost.jsp?thread=255898)
2720

2821
# 도구
2922

‎content/gpt.md‎

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@@ -1,4 +1,3 @@
1-
<https://www.newyorker.com/tech/annals-of-technology/chatgpt-is-a-blurry-jpeg-of-the-web>
21

32
## Related
43
- [[ai]]

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