Ai

“What separates people who use AI well from those who don’t?” It’s a question I get from colleagues often. It’s been three years since ChatGPT launched, and over a year since I started using Claude Code in earnest. In that time, the way I work has fundamentally changed. It’s no longer just “asking AI things”—the way I think alongside AI has shifted. In this post, I want to share honestly how I use Claude: how I ask questions, the patterns I follow to solve problems, and what I’ve discovered recently by combining it with Codex. ...

“AI를 잘 쓰는 사람과 못 쓰는 사람의 차이는 뭘까?” 동료들에게 자주 받는 질문이다. ChatGPT가 나온 지 3년, Claude Code를 본격적으로 쓴 지 1년이 넘었다. 그 사이에 내 작업 방식은 근본적으로 바뀌었다. 단순히 “AI에게 물어보는 것"이 아니라, AI와 함께 생각하는 방식 자체가 달라졌다. 이 글에서는 내가 Claude를 어떻게 활용하고 있는지—질문하는 방식, 문제를 해결하는 패턴, 그리고 최근 Codex와 병용하면서 발견한 것들을 솔직하게 공유하려 한다. 질문의 진화: “이거 해줘"에서 “같이 생각하자"로 처음 AI 도구를 쓸 때는 검색 엔진의 연장선이었다. “Go에서 map을 순회하면서 삭제하려면?” 같은 단답형 질문. Stack Overflow 대신 Claude에게 물어볼 뿐이었다. ...

“빠르게 실패하라(Fail Fast).” 스타트업과 프로덕트 세계에서 가장 많이 들리는 조언 중 하나다. 아이디어를 빠르게 시장에 내놓고, 피드백을 받고, 방향을 수정하라. 틀린 말이 아니다. 하지만 현실은 종종 이랬다. 빠르게 만드느라 수준이 떨어지고, 수준이 떨어지니 피드백 자체가 왜곡되고, 왜곡된 피드백으로 잘못된 결론을 내린다. AI가 이 공식을 근본적으로 바꾸고 있다. 과거의 Fail Fast: 속도와 수준의 트레이드오프 전통적인 Fail Fast에는 구조적 한계가 있었다. 빠르게 만들려면 수준을 타협해야 했다. MVP(Minimum Viable Product)라는 이름 아래, “최소한으로 동작하는” 수준의 프로덕트를 만들어 시장에 내놓았다. 문제는 이 “최소한"의 수준이 너무 낮았다는 점이다. ...

“Fail fast.” It’s one of the most common pieces of advice in the startup and product world. Ship your idea quickly, get feedback, adjust course. It’s not wrong. But reality often looked like this: building fast meant building poorly, building poorly meant distorted feedback, and distorted feedback led to wrong conclusions. AI is fundamentally changing this equation. The Old Fail Fast: The Trade-off Between Speed and Quality Traditional Fail Fast had a structural limitation. Building fast meant compromising quality. Under the banner of MVP—Minimum Viable Product—teams shipped products that were “minimally functional.” The problem was that the bar for “minimal” was too low. ...

들어가며: 왜 통합 ML 플랫폼인가 머신러닝 플랫폼을 구축하고 운영하다 보면 공통적으로 마주치는 문제들이 있다. 데이터 엔지니어는 Athena와 Glue를 사용하고, ML 엔지니어는 SageMaker를 사용하며, 애플리케이션 개발자는 Bedrock을 사용한다. 각 팀은 서로 다른 도구와 워크플로우를 가지고 있고, 이는 협업의 마찰을 증가시킨다. 더 근본적인 문제는 도구의 파편화가 조직의 인지 부하를 증가시킨다는 점이다. 새로운 팀원이 합류하면 여러 콘솔을 배워야 하고, 권한 관리는 서비스마다 다른 방식으로 이루어지며, 비용 추적은 복잡하고 불투명하다. Amazon SageMaker Unified Studio는 이러한 문제에 대한 AWS의 답이다. 단순히 UI를 통합한 것이 아니라, 데이터-AI-ML의 전체 라이프사이클을 하나의 일관된 추상화로 제공하려는 시도다. ...