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AI로 화면을 만들면 처음엔 꽤 그럴듯합니다. 카드도 있고, 버튼도 있고, 아이콘도 있고, 그라데이션도 있습니다. 그런데 조금만 더 보면 묘하게 싼 티가 납니다. 못생겼다기보다 안 맞습니다. 이 차이가 큽니다.나는 이 문제를 “디자인 감각 부족”이라고만 보지 않습니다. AI는 예쁜 조각을 많이 알고 있습니다. 문제는 그 조각들을 하나의 제품 언어로 묶는 기준이 약하다는 겁니다. 그래서 결과물이 실제 서비스라기보다 샘플 모음처럼 보입니다.한 줄로 말하면AI UI는 예쁜 조각보다 같은 규칙이 먼저입니다. 정합성이 없으면 화려해도 싸 보입니다.AI UI가 싼 티 나는 순간은 화려한 색이 부족해서가 아니라, 간격과 기준이 어긋날 때다.어긋남은 작은데 느낌은 크다라운드는 어떤 곳은 8px, 어떤 곳은 24px입니..

AI 코딩을 쓰면서 제일 많이 보는 착각이 있습니다. “일단 만들고 나중에 고치면 되지”라는 생각입니다. 사람 개발자만 있을 때도 위험한 말이었는데, AI가 붙으면 더 위험해집니다. 나중에 고칠 코드가 훨씬 빨리, 훨씬 많이 생기기 때문입니다.SpecGuard 같은 도구가 주목받는 이유도 여기에 있습니다. AI가 코드를 못 짜서가 아닙니다. 애매한 요구사항을 너무 그럴듯하게 코드로 바꿔버리기 때문입니다. 사람이라면 회의에서 멈췄을 질문을 AI는 조용히 추측하고 지나갈 수 있습니다.위험한 지점AI는 빈칸을 싫어하지 않습니다. 오히려 빈칸을 자연스럽게 채웁니다. 문제는 그 추측이 코드가 되고, 코드는 나중에 운영 비용이 된다는 점입니다.스펙 없는 코딩은 빠른 출발처럼 보여도, 나중에는 어두운 골목처럼 빠져나..

AI 메모리 도구가 많아지는 걸 보면 처음엔 조금 과해 보입니다. MemRosetta, Threadlens, Supermemory, Memory MCP 같은 이름들이 계속 나옵니다. 예전 같으면 “그냥 프롬프트에 다시 쓰면 되지”라고 생각했을 겁니다.그런데 AI를 업무에 계속 쓰다 보면 생각이 달라집니다. 같은 프로젝트 설명을 또 하고, 지난번 결정사항을 또 붙이고, 싫어하는 코드 스타일을 또 말합니다. 어느 순간 이상한 기분이 듭니다. 내가 AI에게 일을 시키는 게 아니라, AI에게 계속 인수인계를 하고 있습니다.반복 설명은 보이지 않는 비용하루에 한 번이면 괜찮습니다. 하지만 세션과 도구가 바뀔 때마다 반복되면, 사람은 AI의 사용자라기보다 맥락 운반자가 됩니다.기억은 거창한 기능이 아니라 흩어진 맥..

로컬 AI를 다시 보게 된 건 성능 벤치마크 때문만은 아닙니다. 최고 성능만 놓고 보면 여전히 클라우드 모델이 편합니다. GPT든 Claude든 큰 판단이 필요할 때는 강합니다. 긴 문맥을 붙이고, 복잡한 자료를 비교하고, 애매한 기획을 토론할 때는 아직 클라우드 쪽이 안정적입니다.그런데 요즘 내가 더 신경 쓰는 건 성능보다 데이터의 이동입니다. 우리는 너무 자연스럽게 파일을 올리고, 회의록을 붙이고, 코드 조각을 넣고, 고객 응대 문장을 던집니다. 편하니까요. 문제는 편한 습관이 계속 쌓이면 어떤 정보가 어디로 나가는지 감각이 흐려진다는 점입니다.비용보다 먼저 볼 것구독료 몇만 원보다 더 큰 비용은, 내가 매일 AI에게 넘기는 자료가 어디로 가는지 모르는 상태일 수 있습니다.로컬 AI의 핵심은 장비 자..

Claude Code 이야기가 계속 보이는 걸 보면서 처음엔 또 하나의 개발자 장난감이라고 생각했습니다. 개발자 커뮤니티는 원래 새 도구가 나오면 빠르게 달아오르고, 며칠 지나면 다른 주제로 넘어가기도 하니까요. 그런데 이번 흐름은 조금 다릅니다. GeekNews에 올라온 Claude Code 워크플로 글도 그렇고, 요즘IT의 AI 에이전트 정리도 그렇고, 사람들은 단순 자동완성이 아니라 작업 단위로 움직이는 코딩 파트너를 기대하고 있습니다.이 기대는 꽤 현실적입니다. 파일을 읽고, 수정하고, 테스트를 돌리고, 실패하면 다시 고치는 흐름은 이미 개발자의 하루와 닮아 있습니다. 문제는 여기서부터입니다. 도구가 실제 일과 닮아갈수록 사람은 더 쉽게 방심합니다. “이 정도면 알아서 하겠지”라는 생각이 들어오는..