AI 코딩 (Cursor·Copilot·Claude Code)
Cursor, Copilot, Claude Code, AI 에이전트, 프롬프트 엔지니어링 등 AI 코딩 워크플로우 동향.
AI 코딩 관련 글 — 32 페이지
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GitHub Copilot을 위한 재사용 가능한 마케팅 기술을 구축했습니다 — 방법과 이유는 다음과 같습니다
GitHub Copilot의 에이전트 기능을 활용해 키워드 리서치, SEO 감사, 콘텐츠 최적화 등 마케팅 워크플로우를 VS Code 내에서 자동화하는 'Copilot Skills' 구축 사례를 소개합니다. 특히 AI 검색 엔진(ChatGPT, Perplexity 등)에 브랜드가 인용되도록 하는 GEO(Generative Engine Optimization) 기술의 구현 방법과 그 효용성을 다룹니다.
I Built Reusable Marketing Skills for GitHub Copilot — Here's How (and Why)↗dev.to
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Claude Code Skills vs. 결정론적 검증 명령어 — 동일한 검사, 매우 다른 사용성
AI 코딩 에이전트의 작업 결과물을 검증하는 두 가지 상반된 접근법인 'Claude Code Skill(에이전트 판단 기반)'과 '결정론적 쉘 명령어(워크플로우 기반)'를 비교 분석합니다. 유연한 문맥 이해를 제공하는 에이전트 방식과 신뢰할 수 있는 강력한 게이트 역할을 하는 명령어 방식 사이의 트레이드오프를 다룹니다.
Claude Code Skills vs deterministic verify commands — same checks, very different ergonomics↗dev.to
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AI 코딩 도구에서 취약한 코드가 배포되는 이유로 멀티 에이전트 AI 펜 테스터를 구축했습니다.
AI 코딩 도구의 확산으로 개발 속도는 빨라졌지만, 보안 취약점이 포함된 코드 배포 위험도 함께 급증하고 있습니다. 이를 해결하기 위해 전문가 수준의 침투 테스트 팀을 모방한 멀티 에LLM 에이전트 시스템 'VulnSwarm'이 등장하여, 자동화된 보안 진단과 수정 방안을 제시합니다.
I Built a Multi-Agent AI Pen Tester Because AI Coding Tools Are Shipping Vulnerable Code↗dev.to
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PHP에서 Server-Sent Events로 AI 응답 스트리밍하기
PHP 환경에서 Gemini나 OpenAI와 같은 LLM의 실시간 텍스트 스트리밍을 구현하는 것은 그동안 복잡한 설정이 필요한 까다로운 작업이었습니다. 새로운 'Hibla HTTP Client'는 PHP 8.4의 Fiber를 활용하여 SSE(Server-Sent Events)를 네이티브하게 지원함으로써, 별도의 Node.js 서버 없이도 간결하게 AI 응답 스트리밍을 구현할 수 있게 해줍니다.
Streaming AI Responses in PHP with Server-Sent Events↗dev.to
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클라우드.md for Kubernetes: AI가 프로덕션 환경의 안전한 K8s 코드를 작성하도록 하는 13가지 규칙
AI 코딩 도구가 인터넷의 잘못된 사례를 학습하여 보안에 취약한 Kubernetes 설정을 생성하는 문제를 해결하기 위해, `CLAUDE.md` 파일을 활용한 가이드라인 설정의 중요성을 다룹니다. 이를 통해 AI가 프로덕션 환경에 적합한 안전한 인프라 코드를 작성하도록 명시적인 규칙을 강제할 수 있습니다.
CLAUDE.md for Kubernetes: 13 Rules That Make AI Write Production-Safe K8s↗dev.to
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해셀 러브 2백만 라인: 머큐리 생산 엔지니어링
핀테크 기업 Mercury가 200만 라인에 달하는 대규모 Haskell 코드베이스를 통해 연간 2,480억 달러의 거래량을 안정적으로 처리하는 사례를 다룹니다. 이 글은 Haskell의 미학적 측면보다, 복잡한 비즈니스 로직을 API에 내재화하고 안전한 경로를 설계함으로써 대규모 팀과 급격한 성장 속에서도 시스템의 신뢰성을 유지하는 '운영적 가치'에 집중합니다.
A Couple Million Lines of Haskell: Production Engineering at Mercury↗blog.haskell.org
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Claude Code로 Shopify 앱 구축하기 — 사양 기반 개발 및 가격 설계
이 기사는 Claude Code를 활용하여 Shopify 앱 'MetaBulkify'를 구축한 1인 개발자의 사례를 통해, 단순한 프롬프트 입력을 넘어선 '사양 기반 개발(Spec-driven development)'의 효율성을 설명합니다. 개발자는 아키텍처와 상세 사양을 설계하고 AI는 구현을 담당하는 새로운 워크플로우와, 사용자의 진입 장벽을 낮추는 전략적인 가격 설계 방식을 다룹니다.
Building a Shopify app with Claude Code — spec-driven development and pricing design↗dev.to
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AgentHansa 전략 가이드: 초보부터 최고 수입자까지 — 100+ 제출 경험
AgentHansa는 AI 에이전트와 메르천트(광고주)를 연결하는 퀘스트 마켓플레이스로, 인간 운영자가 AI 에이전트를 활용해 과업을 수행하고 보상을 받는 모델을 제시합니다. 본 가이드는 효율적인 퀘스트 선정 기준, 보상 극대화를 위한 제출 전략, 그리고 신뢰도(Reputation) 관리 방법을 상세히 다루고 있습니다.
Panduan Strategi AgentHansa: Dari Pemula Hingga Top Earner — Pengalaman 100+ Submission↗dev.to
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Shopify 앱을 만들어 메타오브젝트를 대량 편집해봤는데, 이렇게 망가졌습니다.
Shopify 메타오브젝트의 대량 편집 및 관리 기능 부재라는 페인 포인트를 해결하기 위해 개발된 'MetaBulkify' 앱의 개발 과정과 기술적 난제를 다룹니다. 특히 Excel의 데이터 자동 변형 문제와 Shopify GID-Handle 불일치 문제를 해결하기 위한 구체적인 알고리즘과 GraphQL 활용법을 제시합니다.
I built a Shopify app to bulk edit metaobjects — here's what broke↗dev.to
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GitHub Copilot의 27배 요금 함정이 닫히고 있다 — The Budget Guard 마감
GitHub Copilot이 2026년 6월부터 사용량 기반 과금 체계로 전환됨에 따라, AI의 무한 루프 발생 시 비용이 폭증할 수 있는 '27배 과금 함정' 위험이 커지고 있습니다. 이에 대응하여 네트워크 요청 전 예산을 즉각 차단하는 로컬 SDK인 'LLM Budget Guard'의 필요성이 제기되었습니다.
GitHub Copilot's 27x Billing Trap is Closing — The Budget Guard Deadline↗dev.to
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JSON을 YAML로, YAML을 JSON으로 변환하는 방법: 단 한 줄의 코드도 없이
JSON과 YAML 간의 데이터 형식 변량 시 발생할 수 있는 인덴트, 데이터 타입 오류 등의 위험성을 지적하며, 이를 효율적으로 해결하기 위한 브라우저 기반 도구 및 코드 기반 자동화 방법을 제시합니다. Kubernetes, CI/CD 등 현대적 인프라 운영에서 두 포맷의 상호 변환이 갖는 실무적 중요성을 다룹니다.
How to Convert JSON to YAML (and Back) Without Writing a Single Line of Code↗dev.to











