devsurvivallog
AI로 수렴하고, 나의 언어로 발산하는 공간
OpenClaw로 개인용·업무용 AI 비서를 직접 만들었다가 한 달이 안 돼 Claude 앱으로 옮기기로 한 이유를 돌아봤습니다. 만드는 것보다 돌보는 일이 컸던 경험, 모델과 앱이 달라지는 속도, 그래도 위키와 기록은 내 쪽에 두기로 한 까닭, 친구 가게 프로그램을 만들며 배운 점을 적었습니다.
AI가 문장과 이미지를 쉽게 만들게 된 뒤 사람에게 남는 일을 세 가지로 정리했습니다. 만들기 전에 듣고 문제를 찾는 일, 직접 겪으며 고를 기준을 기르는 일, 멈출 자리를 정하고 책임지는 일입니다. 이직 준비 경험과 토스 Ground Truth 두 편을 바탕으로 썼습니다.
대학에서 직원마다 AI로 업무 프로그램을 만들면 담당자가 바뀐 뒤 왜 이어받기 어렵고 학교 시스템과도 이어지지 않는지, 코스맥스 사례(AI 프론티어 EP 117)와 견주어 살폈습니다. 모두가 지킬 최소한의 기준과 팀장의 역할, 학교 정보시스템 차세대 전환이 필요한 이유를 정리했습니다.
VPN과 VDI를 혼동한 경험을 계기로 DHCP, 사내 Wi-Fi, IP, 방화벽, DBSAFER가 DB 접속 경로에서 맡는 역할과 접속 실패를 계층별로 확인하는 순서를 정리합니다.
신입 교직원 교육 Fresh Eyes에서 특정 부서의 캠퍼스 생활 문제를 다른 시선으로 정의하고, 이틀 동안 AI를 활용해 정책 연계 제안과 지도 프로토타입으로 만든 과정을 돌아봅니다.
AI를 활용해 대학 정보시스템 거버넌스 논문을 기획하고 경영정보학연구에 투고한 뒤 게재불가 심사를 받은 전 과정을 돌아보며, AI가 도운 작업과 대신하지 못한 연구 판단을 정리한다.
프론티어 랩과 국내 AX 채용시장의 변화를 따라가며 문제해결력을 중심으로 여섯 역량의 폭과 한두 분야의 깊이를 갖추고 기술을 문서와 커뮤니케이션으로 연결하는 T자형 육각형 인재의 방향을 찾은 에세이.
AI 발전과 학령인구 감소로 대학의 기존 역할이 약해지는 상황에서 한국 대학이 VC를 흉내 내는 대신 데이터 거버넌스, 학사행정 AX, 다언어 AI 지원을 기반으로 글로벌 인재와 시장 접근권을 연결하는 대학형 벤처 스튜디오로 전환할 수 있는지 정리한 글.
동료의 질문에서 출발해 신중함만으로 설명되지 않는 나의 장점, 다양한 경험을 현실 문제 해결의 기준으로 바꿔온 과정, 일본 취업과 레거시 전환 경험, AI를 성향과 판단 기준을 드러내는 도반으로 쓰는 방식을 정리한 에세이.
AI를 다른 종처럼 느낀 두려움과 안도를 출발점으로, 흩어진 취향과 반복 자동화 작업을 AI에게 나를 더 잘 알 수 있는 지도로 건네며 나와 AI가 함께 특징화되는 과정을 쓴 개인 에세이.
AI와 함께 공부하고 기록하며 AI향을 흡수하되, 핵개인 시대의 브랜딩은 질문 선택, 판단 이유, 오답의 결에서 남는 사람향으로 돌아온다는 에세이.
Claude Design과 AI for Science를 예로 들어 AI가 생성, 검토, 수정, 평가를 같은 시스템 안에 묶을 때 무엇이 달라지는지 설명하고, 루프를 닫을 수 있는 영역의 조건을 verifier와 feedback 관점에서 정리한다.
프론티어 모델을 따라가는 감각이 흔들릴 때 남는 두 갈래 도망길을 정리하고, 그 비교 끝에 attention business 시대에는 취향과 선택의 누적이 결국 나의 LM head가 되어 나의 출력이 된다는 자기 해석을 남긴 에세이.
Graphify의 올바른 초기 인제스트 명령과 Markdown 처리 범위를 다시 확인한 뒤, 현재 ai-survival-log 위키에는 채택하지 않기로 판단한 이유와 재검토 기준을 정리한 도구 평가 기록입니다.
검색 노출이 약한 블로그에 검색엔진 최적화를 적용하고, Search Console 제출까지 실제로 진행한 작업 기록.
AI가 내 인스타 포스트 10개를 분석하고 캐릭터 페르소나를 뽑아냈다. 나를 해체하는 첫 번째 시도.
AI는 검증 가능한 모든 도메인을 정복한다. 그 알고리즘을 나에게 돌린다.
개발자의 언어로 나를 정의하는 방식. devsurvivallog가 존재하는 이유.
AI 시대는 요트 경주다. 바람이 모든 걸 지배하는 경주에 뒤늦게 올라탄 개발자의 이야기.
AI 에이전트 하네스를 위한 성능 최적화 시스템. 47개 에이전트, 181개 스킬, 79개 커맨드를 즉시 사용하는 방법