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A single still frame can hide the problems that show up in live AI video. If you are deciding whether an effect belongs in a short video, use the same tiny test for each candidate. 1.
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시간은 부족하고, 과제·시험·취업준비는 끝이 없다? AI를 그냥 “숙제 대행” 용도로만 쓰면 손해입니다. 진짜 A+·취업 스펙을 만드는 똑똑한 활용법 만 모았습니다. 현재 날짜 기준 : 2026년 3월 1.
LLM대규모 언어 모델 춘추전국시대입니다. "어떤 AI가 제일 똑똑한가?"라는 질문은 이제 의미가 없어졌습니다. 각 모델이 업데이트될 때마다 벤치마크 1위는 엎치락뒤치락 바뀌기 때문입니다. 이제 실무자에게 중요한 것은 "어떤 AI가 내 작업 환경과 아키텍처에 가장 잘 녹아드는가" 입니다.
최근 AI 코딩 툴의 발전 속도가 무섭습니다. 기존에는 IDE 안에서 자동완성을 돕거나 코드를 추천해 주는 '보조자' 역할에 머물렀다면, 이제는 내 로컬 환경에 직접 들어와 코드를 읽고 쓰는 '에이전트'의 시대로 넘어가고 있습니다.
평생 개발자로 먹고 살긴 그른듯
침대에 누워서 천장만 보고 있거나, 폰 스크롤만 하다 하루가 다 가버림. "AI 에이전트 써봐, 생산성 폭발할 거야" 하면서 또 하나 구독 버튼 누르고, Cursor 열어서 프롬프트 날려보는데... 결과 나오면 "이게 맞나?" 검토하다가 또 프롬프트 수정하고, 코드 리뷰하고, hallucination 고치고, 컨텍스트 날아가서 처음부터 다시...
요즘 X트위터 타임라인이나 Hacker News, Reddit r/LocalLLM, r/Frontend 스크롤하다 보면 거의 매일 등장하는 단어가 하나 있어. "Harness Engineering" 또는 "Agent Harness". 처음엔 나도 착각했음. "아 Harness? 그 CI/CD 플랫폼 Harness 얘기인가?" 근데 아니야.