이 책의 모든 집필단위 (대, 중, 소주제) 목록이다.
조별로 맡은 장(중주제)의 섹션(§)을 함께 집필한다. 소주제별 개인 담당은 조교가 임의로 결정하지 않는다. 조별로 논의 후 정하여 Pull Request를 조장이 제출하도록 한다.
개념 사전(G) 항목은 부담이 가벼운 추가 기여(가산점)로, 본문의 섹션와 별개로 가져갈 수 있다.
섹션 및 개념사전 담당은 Pull Request로 갱신한다.
본인 조가 맡지 않은 소주제에 대한 수정사항은 PR로만 진행한다.
1장 바이브 코딩은 어디에서 왔을까 (담당: 소연경, 박성환, 이성진, 김지수)
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섹션
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방향
담당
상태
§1.1
자연어 프로그래밍이란? sections/01-1-natural-language-programming.qmdCOBOL의 “영어처럼”에서 4GL과 CASE로 이어진 자연어 프로그래밍의 약속과 한계
김지수
조사 중
§1.2
스프레드시트 기반 프로그래밍 sections/01-2-end-user-programming.qmd스프레드시트가 프로그래밍을 전문가의 일에서 일반 사용자의 문제 해결 도구로 확장한 방식과 그 한계
이성진
조사 중
§1.3
노코드 툴의 탄생과 변화 sections/01-3-no-code-low-code.qmd블록과 템플릿으로 개발의 진입 장벽을 낮춘 시도와 바이브 코딩에 남긴 유산
박성환
조사 중
§1.4
Copilot, Cursor 등 AI 활용 코딩 sections/01-4-coding-assistants.qmd규칙 기반 자동완성에서 Copilot과 대화형 코딩 도구로 진화한 과정
소연경
조사 중
2장 바이브 코딩의 탄생 (담당: 황규하, 김한결, 고수안, 이은별)
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섹션
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담당
상태
§2.1
바이브 + 코딩 = 바이브 코딩 sections/02-1-origin-of-vibe-coding.qmdKarpathy의 원문을 바탕으로 모델, 도구, 시장이 2025년 2월에 맞물린 배경을 살펴본다
미배정
§2.2
바이브 코딩 프로세스 sections/02-2-vibe-coding-loop.qmd자연어로 요청하고, 결과를 실행하고, 다시 수정하는 초기 바이브 코딩의 작업 방식
미배정
§2.3
‘바이브 코딩’이라는 용어의 확산 sections/02-3-spread-of-vibe-coding.qmd커뮤니티, 미디어, 제품 마케팅을 거치며 용어의 뜻과 쓰임이 달라진 과정
미배정
§2.4
바이브 코딩의 정의와 범위 sections/02-4-definition-and-scope.qmd초기의 좁은 의미와 오늘날의 넓은 쓰임을 비교하고, 단순한 코드 생성과 구분한다
미배정
3장 프롬프트에서 에이전트까지 (담당: 조원빈, 김도환, 이경민, 한유종, 김수민)
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섹션
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방향
담당
상태
§3.1
AI 코딩과 프롬프트 엔지니어링
sections/03-1-prompt-engineering.qmdfew-shot과 chain-of-thought의 발견에서 프롬프트 전문 직무의 등장, 그리고 관심의 이동까지
조원빈
배정
§3.2
에이전틱 코딩의 등장
sections/03-2-chop-and-agentic-coding.qmd대화 중심 프로그래밍에서 도구를 직접 사용하는 코딩 에이전트로 이어진 변화
김도환
배정
§3.3
Context Engineering : 에이전트에게 일을 시키는 법
sections/03-3-context-engineering.qmd좋은 질문을 만드는 일에서 필요한 정보를 골라 보여주는 일로 중심이 옮겨간 이유
이경민
배정
§3.4
계획부터 시작하는 AI 개발
sections/03-4-spec-driven-development.qmd빠른 코드 생성에서 생기는 불확실성을 줄이기 위해 등장한 명세 중심 개발과 계획 우선 작업 방식
김수민
배정
§3.5
AI 코딩 도구의 유형과 선택
sections/03-5-coding-tool-landscape.qmd일반 chat, AI IDE, terminal agent, background agent의 차이를 비교하고 작업 범위와 자동화 수준에 맞는 도구를 고른다
한유종
배정
4장 바이브 코딩으로 만드는 것들 (담당: 김현기, 김진모, 정재윤, 양진원)
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섹션
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방향
담당
상태
§4.1
반복 업무를 자동화하는 작은 도구 sections/04-1-personal-tools-automation.qmd일회성 프로그램, 글루 코드, 반복 업무 자동화를 작은 단위로 만들고 안전하게 활용하는 법을 다룬다.
미배정
§4.2
데이터 분석을 빠르고 재현 가능하게 sections/04-2-data-analysis-workflow.qmd데이터 정리·분석·시각화·시뮬레이션을 가속하면서도 검증 가능한 중간 산출물과 실행 환경을 남기는 법을 다룬다.
미배정
§4.3
웹 서비스를 만들고 배포하기
sections/04-3-web-app-development.qmd프론트엔드, 백엔드, 데이터베이스, 인증, 배포를 연결하고 프로토타입과 운영 서비스의 차이를 익힌다.
미배정
§4.4
문서와 콘텐츠를 만드는 AI 워크플로 sections/04-4-docs-and-media.qmd문서, 프레젠테이션, 이미지, 음성, 영상을 생성·편집·배포하는 흐름과 저작권·품질 검토 원칙을 다룬다.
미배정
5장 AI 모델을 고르고 운영하는 법 (담당: 강지승, 안소현, 김동현, 허재윤, 이서원)
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섹션
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담당
상태
§5.1
작업에 맞는 모델 고르기
sections/05-1-model-selection.qmd질문, 코드 작성, 디버깅, 리뷰에 따라 속도, 정확도, 비용 사이의 우선순위를 정한다
이서원
조사 중
§5.2
컨텍스트 윈도, 크다고 항상 좋은 것은 아니다
sections/05-2-context-window.qmd긴 컨텍스트 윈도의 장점과 주의력 분산 문제를 살펴보고, 압축·요약·재시작 시점을 비교한다.
안소현
조사 중
§5.3
Open-weight와 Closed-weight 모델 사이
sections/05-3-open-weight-vs-closed-weight.qmd보안, 비용, 성능, 커스텀 가능성, 운영 부담을 기준으로 모델과 호스팅 방식을 비교한다
강지승
조사 중
§5.4
모델 라우팅과 폴백 전략
sections/05-4-model-routing.qmd단순한 작업은 저렴한 모델로, 어려운 작업은 강한 모델로 보내고 장애 시 대안을 선택하는 전략을 다룬다.
김동현
조사 중
§5.5
비용·응답 속도·사용량 제한 관리하기
sections/05-5-cost-latency-rate-limits.qmd가격과 응답 속도를 예측하고, 캐싱·배치 처리·라우팅·폴백으로 비용과 작업 중단을 관리한다.
허재윤
조사 중
6장 에이전트 워크플로 엔지니어링 (담당: 윤소리 / Sori Yun, 고영조/Ko Young Jo, 백승원, 홍재민 / Jaemin Hong)
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섹션
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방향
담당
상태
§6.1
요구사항 엔지니어링: 목표·제약·완료 기준
sections/06-1-requirements-and-done-criteria.qmd만들 것, 지켜야 할 제약, 참고 예시, 검증 방법과 완료 기준을 명세로 구조화한다.
미배정
§6.2
루프 엔지니어링이란? sections/06-2-loop-engineering.qmd작업을 작게 나누고 실행·검증·수정을 반복하되, 재시도 한도와 중단 조건을 설계해 끝나지 않는 루프를 막는다.
미배정
§6.3
컨텍스트 엔지니어링 sections/06-3-context-engineering.qmd지침 파일, 관련 코드, 로그, 문서를 선별·압축·갱신하여 에이전트에 필요한 맥락을 제공하는 방법을 다룬다.
미배정
§6.4
그래프 엔지니어링: 흐름과 개입 지점 설계 sections/06-4-graph-engineering.qmd작업을 단계와 전이, 분기, 승인, 재시도, 종료 조건으로 모델링하고 사람이 개입해야 할 지점을 설계한다.
미배정
7장 하네스: 모델 밖에서 성패를 가르는 것 (담당: 임승원, 박수영, 손영주, 오승연)
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섹션
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방향
담당
상태
§7.1
에이전트 하네스란?
sections/07-1-agent-harness.qmd모델에 도구, 메모리, 권한, 실행 환경, 피드백 루프를 연결해 실제 작업을 수행하는 에이전트로 만드는 하네스의 역할을 살펴본다.
미배정
§7.2
에이전트 하네스 생태계와 선택 기준
sections/07-2-choosing-an-agent-harness.qmdOpenClaw와 Hermes 등의 사례를 통해 세션, 메모리, 도구 연결, 권한 제어, 멀티에이전트, 운영 방식의 선택 기준을 비교한다.
미배정
§7.3
도구·MCP·스킬 연결하기
sections/07-3-tools-mcp-skills.qmd에이전트의 작업 범위를 넓히는 도구·MCP·스킬을 연결하고, 도구 설명, 스키마, 권한, 신뢰 경계를 설계하는 법을 다룬다.
미배정
§7.4
메모리와 체크포인트 설계 sections/07-4-memory-and-checkpoints.qmd컨텍스트 압축, 세션 재개, 작업 상태 저장을 통해 장기 작업의 맥락 손실과 실패를 줄이는 방법을 살펴본다.
미배정
제3부 · 바이브 코딩으로 만든 코드, 어떻게 믿을까 8장 AI는 어떻게 코드를 쓰는가 (담당: 최아정, 조준영, 김기홍, 김영우)
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섹션
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담당
상태
§8.1
다음 토큰에서 코드까지 sections/08-1-next-token-to-code.qmd수학은 최소화하되, LLM이 코드를 잘 작성하면서도 예기치 않게 틀릴 수 있는 이유를 설명한다.
미배정
§8.2
AI 코딩 모델은 어떻게 만들어지나 sections/08-2-training-and-inference.qmd사전학습, 사후학습, 인간·기계 피드백, 추론 시 계산량이 모델의 코딩 능력에 어떤 역할을 하는지 살펴본다.
미배정
§8.3
에이전트는 어떻게 도구를 쓰는가 sections/08-3-tool-calling-and-sandbox.qmd에이전트가 명령어, 파일, 브라우저, API를 사용하는 과정과 샌드박스·승인·권한 설정이 필요한 이유를 설명한다.
미배정
§8.4
코드는 왜 빠르게 검증할 수 있을까 sections/08-4-verification-asymmetry.qmd코드가 실행과 테스트로 빠르게 검증될 수 있다는 특성이 AI 코딩의 발전을 앞당긴 이유를 다른 분야와 비교한다.
미배정
9장 AI 코딩은 어떻게 실패하는가 (담당: 양효걸, 박동혁, 박정훈, 장진우, 이민영)
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섹션
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담당
상태
§9.1
그럴듯하지만 틀린 코드 sections/09-1-hallucination.qmd잘못된 설명, 낡은 지식, 존재하지 않는 API를 구분하고 출처·문서·실행 결과로 확인하는 법을 다룬다.
미배정
§9.2
너무 많이 고치는 에이전트 sections/09-2-over-editing-and-regressions.qmd요청하지 않은 파일까지 수정하거나 기존 기능을 망가뜨리는 패턴을 살펴보고, 변경 범위 제한과 회귀 테스트로 제어한다.
미배정
§9.3
숨은 지시와 도구 오염 sections/09-3-prompt-injection-and-tool-poisoning.qmd웹, 문서, MCP 결과에 숨은 지시가 에이전트의 행동을 왜곡하거나 비밀을 유출하는 경로와 방어법을 다룬다.
미배정
§9.4
생성 코드의 공급망 위험 sections/09-4-generated-code-supply-chain.qmd취약한 의존성, 슬롭스쿼팅, 악성 패키지, 라이선스를 점검하는 실무 원칙을 정리한다.
미배정
§9.5
데이터·저작권·라이선스 sections/09-5-privacy-copyright-licensing.qmd민감 정보를 외부 모델에 보내는 문제와 생성물의 권리, 오픈소스 라이선스를 실전 점검 항목으로 정리한다.
미배정
10장 ‘돌아간다’를 검증하는 법 (담당: 김선진, 황가훤, 이홍창, 이한결)
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섹션
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담당
상태
§10.1
완료 조건과 테스트 설계 sections/10-1-acceptance-tests.qmd요구사항에 맞춰 단위·통합·인수 테스트와 정적 분석을 조합하는 방법을 다룬다.
이한결
배정
§10.2
에이전트와 함께 디버깅하기 sections/10-2-debugging-with-agents.qmd오류 재현, 가설 설정, 최소 재현 예제, 로그 분석으로 무작정 수정을 반복하지 않는 절차를 다룬다.
김선진
배정
§10.3
에이전트의 행동을 추적하기 sections/10-3-agent-observability.qmd프롬프트, 도구 호출, 로그, 비용, 모델·하네스 버전을 기록해 판단 과정과 실패 원인을 추적한다.
이홍창
배정
§10.4
벤치마크 점수와 현장 성능 사이 sections/10-4-benchmarks-and-evals.qmdSWE-bench류 공개 평가와 제품의 회귀 테스트를 연결하고, 벤치마크 점수에 과적합하지 않는 평가법을 다룬다.
황가훤
배정
제4부 · 바이브 코딩 시대의 소프트웨어 공학 지난 50년의 소프트웨어 공학이 축적한 원칙을 버리지 않는다. 다만 코드를 쓰는 비용이 크게 낮아진 시대에, 각 원칙이 지키려는 것이 무엇인지 다시 묻는다.
11장 좋은 코드의 기준은 달라졌는가 (담당: 김진웅, 공인진, 이진원)
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섹션
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방향
담당
상태
§11.1
클린 코드는 왜 여전히 필요한가 sections/11-1-clean-code-in-the-ai-era.qmd이름, 함수 길이, 주석, 중복 제거를 사람이 읽기 쉽고 AI도 안전하게 수정할 수 있는 코드의 관점에서 다시 살펴본다.
공인진
조사 중
§11.2
패턴은 언제 도움이 되고 언제 짐이 될까 sections/11-2-solid-patterns-and-overengineering.qmdSOLID 원칙과 디자인 패턴이 수정 가능성을 높이는 경우와 불필요한 복잡성을 만드는 경우를 구분한다.
김진웅
조사 중
§11.3
AI가 이해할 수 있는 코드 경계 sections/11-3-abstraction-information-hiding.qmd추상화와 정보 은닉을 바탕으로, 에이전트가 코드베이스를 이해하고 안전하게 변경할 수 있는 모듈 경계를 설계한다.
미배정
12장 개발 방법론은 어떻게 달라지는가 (담당: 박혜원, 원종빈, 이현민)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§12.1
명세·애자일·TDD를 함께 쓰기 sections/12-1-spec-agile-tdd.qmd명세로 방향과 완료 조건을 정하고, 테스트를 실행 가능한 기준으로 삼아 작은 변화를 반복하는 AI 개발 방식을 다룬다.
원종빈
배정
§12.2
AI와 함께 만들고 리뷰하기 sections/12-2-pair-programming-and-review.qmd페어 프로그래밍과 코드 리뷰의 원칙을 바탕으로 AI와 실시간으로 협업하고, 생성된 코드를 검토하며 팀의 지식을 공유하는 방법을 살펴본다.
박혜원
배정
§12.3
Git과 CI로 변경을 통제하기 sections/12-3-change-control-with-git-ci.qmd작은 커밋, 브랜치 격리, 자동 검사와 배포 게이트를 이용해 AI가 만든 변경을 검토·차단·복구하는 방법을 다룬다.
이현민
배정
13장 빠르게 만들고, 오래 고치기 (담당: 박준수, 송우정, 양호열)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§13.1
빨라져도 사라지지 않는 복잡성 sections/13-1-complexity-and-technical-debt.qmd코드 생성 속도가 기술 부채의 누적 속도로 이어지는 과정을 살펴보고, AI가 줄여 주는 일과 여전히 사람이 풀어야 하는 복잡성을 구분한다.
박준수
조사 중
§13.2
인간과 AI가 함께 읽는 문서 sections/13-2-documentation-for-humans-and-ai.qmd설계 의도, 운영 지식과 저장소 지침을 문서로 남겨 다음 개발자와 에이전트가 안전하게 시스템을 이해하고 수정하도록 돕는다.
송우정
조사 중
§13.3
AI 팀과 Conway의 법칙 sections/13-3-conways-law-and-ai-teams.qmd사람과 에이전트의 역할 및 소통 구조가 시스템 설계에 남기는 흔적을 살펴보고, AI와 함께 일하는 팀의 구성 원칙을 다룬다.
양호열
조사 중
제5부 · 바이브 코딩 시대, 배우고 일하는 법 14장 AI가 코드를 써도 배움은 남는다 (담당: 김창현, 이형석, 박재익, 차은성)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§14.1
AI 시대에 남는 프로그래밍 역량이란? sections/14-1-core-programming-skills.qmd문법 암기보다 문제 정의, 작업 분할, 자료 구조, 시스템 설계, 결과 검증에 더 큰 비중을 두는 학습의 방향을 살펴본다.
미배정
§14.2
AI가 쓴 코드로 배우기 sections/14-2-learning-from-ai-code.qmd생성된 코드를 설명·예측·변형·재구현하며 단순한 복사를 실제 이해로 바꾸는 훈련법을 다룬다.
미배정
§14.3
전문성은 어떻게 쌓이는가 sections/14-3-building-expertise.qmd쉬운 일이 자동화된 환경에서 의도적 수련과 난이도 사다리를 다시 만드는 방법을 살펴본다.
미배정
§14.4
AI 시대의 교육과 평가 sections/14-4-ai-in-education-and-assessment.qmdAI를 금지하거나 필수 도구로 받아들이는 교육 방식, 그리고 그에 맞춘 평가 개편 사례와 쟁점을 비교한다.
미배정
15장 일과 팀은 어떻게 바뀌는가 (담당: 문수용, 원제상, 권성민, 손서빈)
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섹션
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방향
담당
상태
§15.1
인간–AI 협업 워크플로 sections/15-1-human-ai-workflow.qmd위임, 검토, 대기, 병렬 작업이 개인과 팀의 일과를 어떻게 바꾸는지 실제 작업 사례로 살펴본다.
미배정
§15.2
생산성은 무엇으로 측정할까 sections/15-2-measuring-ai-assisted-productivity.qmd코드 양과 속도를 넘어 리드타임, 결함, 재작업, 사용자 가치를 함께 측정하는 법을 다룬다.
미배정
§15.3
팀에 AI를 도입하는 법 sections/15-3-ai-adoption-playbook.qmd작은 파일럿으로 시작해 도구·모델·보안 기준을 세우고, 사례와 실패를 축적해 팀의 표준 워크플로를 만드는 절차를 설명한다.
미배정
§15.4
AI 개발의 정책과 책임 sections/15-4-ai-development-governance.qmd사용 가능한 도구와 데이터의 범위, 코드 리뷰와 서명 책임, 사고 발생 시 승인·중단·복구 절차를 조직 정책으로 정리한다.
미배정
16장 에이전트는 어떻게 팀이 되는가 (담당: 한인수, 권순우, 박민주, 옥준용)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§16.1
에이전트에게 일을 나누어 맡기기 sections/16-1-subagent-delegation.qmd조사, 구현, 테스트, 리뷰를 나눠 맡길 때 필요한 작업 경계, 인계 방식, 결과 통합 원칙을 다룬다.
미배정
§16.2
그래프로 설계하는 멀티에이전트 워크플로 sections/16-2-multi-agent-orchestration.qmd에이전트, 도구, 일반 코드, 검증, 사람의 승인을 노드와 전이로 연결하고 분기·병합·재시도·공유 상태·복구 경로를 설계한다.
미배정
§16.3
계속 일하는 에이전트 sections/16-3-always-on-agents.qmd일정, 이벤트, 모니터링으로 시작되는 상시형 에이전트의 활용처와 잘못된 자동화가 만드는 위험을 살펴본다.
미배정
§16.4
화면을 조작하는 에이전트 sections/16-4-computer-use-agents.qmd브라우저, 데스크톱, 모바일 UI를 직접 조작하는 에이전트가 코딩 도구와 일반 업무 도구의 경계를 어떻게 바꾸는지 살펴본다.
미배정
17장 모델과 도구는 어디로 가는가 (담당: 권치혁, 전용주, 정민수, 김현우)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§17.1
프런티어·특화·온디바이스 모델 sections/17-1-future-model-landscape.qmd크고 강력한 프런티어 모델, 특정 업무에 맞춘 특화 모델, 기기에서 동작하는 온디바이스 모델의 역할과 비용 구조를 비교한다.
전용주
조사 중
§17.2
오픈 웨이트 모델을 직접 운영한다면 sections/17-2-operating-open-weight-models.qmd개인과 조직이 모델을 소유·수정·운영할 수 있을 때 생기는 자율성, 혁신 가능성, 보안과 운영 책임을 다룬다.
정민수
조사 중
§17.3
개발 환경은 하나로 합쳐질까 sections/17-3-future-development-environments.qmd에디터, CLI, 챗, 백그라운드 에이전트가 하나의 환경으로 결합되는 흐름과, 여전히 분리된 도구가 필요한 경우를 살펴본다.
권치혁
조사 중
§17.4
하네스와 도구 프로토콜의 표준화 sections/17-4-harness-and-tool-standards.qmdMCP와 하네스 포맷의 표준화가 이식성, 플랫폼 종속, 생태계 주도권에 미칠 영향을 다룬다.
김현우
조사 중
18장 우리는 어떤 미래를 선택할 것인가 (담당: 권준성, 조상연, 장규진, 오승준, 이건우)
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섹션
파일
방향
담당
상태
§18.1
코드가 싸진 뒤, 무엇이 병목이 되는가 sections/18-1-shifting-bottlenecks.qmd코드 생성 비용이 낮아진 뒤 신뢰, 검증, 유통, 데이터, 에너지가 새로운 병목으로 부상하는 과정을 살펴본다.
미배정
§18.2
자연어가 코드를 대신할 수 있을까 sections/18-2-future-of-programming-languages.qmd자연어, 코드, 형식 명세, 테스트가 함께 남아야 하는 이유와 프로그래밍 언어의 새로운 역할을 다룬다.
미배정
§18.3
소프트웨어에 더 의존하고, 더 이해하지 못하는 사회 sections/18-3-understanding-gap.qmd사회의 소프트웨어 의존도는 높아지는데 내부를 이해하고 통제할 수 있는 사람은 줄어드는 문제를 살펴본다.
미배정
§18.4
풍요와 슬롭 사이에서 sections/18-4-abundance-and-slop.qmd누구나 만들 수 있는 풍요가 질 낮은 콘텐츠와 코드의 범람으로 이어질 때 필요한 필터와 책임의 기준을 논의한다.
미배정
§18.5
AI 공동연구자와 자기개선 에이전트 sections/18-5-ai-co-scientists-and-self-improving-agents.qmd가설을 세우고 실험을 수행하며 자신의 작업 방식을 개선하는 에이전트의 가능성과, 재현성·통제·책임의 한계를 함께 살펴본다.
미배정
항목당 정의·유래·현재 상태 3문단 내외. (가산점).
#
항목
파일
담당
상태
G1
vibe coding
glossary/vibe-coding.qmd미배정
G2
prompt engineering
glossary/prompt-engineering.qmd미배정
G3
context engineering
glossary/context-engineering.qmd미배정
G4
agentic coding
glossary/agentic-coding.qmd미배정
G5
CHOP (chat-oriented programming)
glossary/chop.qmd미배정
G6
vibe engineering
glossary/vibe-engineering.qmd미배정
G7
loop engineering
glossary/loop-engineering.qmd미배정
G8
agent harness / harness engineering
glossary/agent-harness.qmd미배정
G9
spec-driven development
glossary/spec-driven-development.qmd미배정
G10
subagent / 멀티에이전트
glossary/subagent.qmd미배정
G11
human-in-the-loop
glossary/human-in-the-loop.qmd미배정
G12
hallucination
glossary/hallucination.qmd미배정
G13
slop / workslop
glossary/slop.qmd미배정
G14
slopsquatting
glossary/slopsquatting.qmd미배정
G15
MCP (Model Context Protocol)
glossary/mcp.qmd미배정
G16
RAG (retrieval-augmented generation)
glossary/rag.qmd미배정
G17
토큰과 컨텍스트 윈도
glossary/tokens-context-window.qmd미배정
G18
evals (평가)
glossary/evals.qmd미배정
G19
guardrails
glossary/guardrails.qmd미배정
G20
Software 2.0 / 3.0
glossary/software-2-3.qmd미배정
섹션: 77개 (책 본문의 섹션, 조별로 한 장을 공동 집필)
개념 사전: 20개