인기 급상승 번역 아티클

AI를 사용하는 방식에서 사용자(그리고 그들이 속한 조직) 간 격차가 커지고 있으며, 특히 기업 환경에서 도구·정책·인프라 차이가 생산성의 차이로 이어진다는 점을 다룬 글.

모델은 발전하지만 인간은 그렇지 않을 때, 과거에는 LLM의 실패 모드로 여겨졌던 현상들이 오히려 사람과의 대화에서 더 흔하게 보인다는 관찰을 정리한다.

LLM 애플리케이션에서 오프라인·온라인·세미 온라인 워크로드를 구분하고, 각 워크로드가 요구하는 처리량·지연 시간·유연성을 충족하기 위한 인퍼런스 엔진 선택과 최적화 전략을 정리한다.

Rust로 작성한 프로그램의 실행 속도와 메모리 사용량은 대체로 C와 비슷해야 하지만, 두 언어의 프로그래밍 스타일이 충분히 달라 속도를 일반화하기는 어렵다. 여기서는 어디서 비슷하고, 어디서 C가 더 빠르며, 어디서 Rust가 더 빠른지에 대한 요약을 정리한다.

JavaScriptCore(JSC)에서 JavaScript의 날짜/시간 처리 제안인 Temporal을 구현한 과정과 주요 기능(지속 시간 정밀도, 새 날짜 타입, relativeTo, 캘린더, 테스트, 진행 상황)을 정리한다.

SQLite 파일 포맷과 호환되지만 아키텍처는 완전히 다른 새로운 엔진 Turso를 살펴보고, Rust로의 재작성으로 해결되는 SQLite의 한계, 확장(Extensions), 그리고 인프로세스에서 네트워크형까지 스케일하는 설계가 무엇을 의미하는지 정리한다.

AI 에이전트를 더 자신 있게 출시하고 개선할 수 있도록, 에이전트 평가의 구조·채점기(grader) 유형·비결정성 처리·실전 로드맵과 유지관리 방법을 정리한다.

LLM 에이전트가 새로운 고수준 프로그래밍 언어가 된다는 가설과, 그에 따른 개발 스택(문서·구현·대화·작업)의 형태, 웹/MCP, 품질과 이해가능성에 대한 쟁점을 다룬다.

중국이 세계 최초의 상업용 초임계 이산화탄소 발전기를 가동하며 제철 공정의 폐열로 전기를 생산하기 시작했다.

원자 변수의 핵심은 단순한 원자성이 아니라 메모리 순서 제약을 통해 스레드 간 동기화를 성립시키는 데 있으며, 저수준 동기화에서 흔한 함정과 이를 검증·설계 원칙으로 피하는 방법을 살펴본다.

GPU 코드에서 Rust의 표준 라이브러리(std)를 사용할 수 있게 되었다. 구현 접근 방식과 이것이 GPU 프로그래밍에 열어주는 가능성을 소개한다.

AI 지원이 개발자의 새로운 코딩 기술 습득과 코드 이해에 어떤 영향을 미치는지, 무작위 대조 실험 결과를 통해 살펴본다.

AI 에이전트 시장에서 성과가 불균형하게 나타나는 이유는 기술 난이도나 채택 용이성 자체가 아니라, 결국 데이터가 만들어내는 방어력(해자)에 달려 있다.

Claude 구독 요금제의 실제 사용 한도를 SSE 응답의 반올림되지 않은 부동소수점 값에서 역추적해, 크레딧 체계·캐시 비용·API 대비 가성비를 정량화한 분석.

바이브 코딩, 코딩 에이전트, 에이전트 클러스터/플릿이 소프트웨어 개발과 예산, 그리고 주니어·시니어 개발자의 역할을 어떻게 바꿀지를 다룬 글.

OpenAI가 사내 데이터, 권한, 워크플로에 맞춰 맞춤형 AI 데이터 에이전트를 구축해 직원들이 자연어로 빠르고 신뢰할 수 있는 분석을 수행하도록 한 방법과 그 과정에서 얻은 교훈을 소개한다.

OxCaml의 언박싱 타입과 로컬 할당을 활용해 힙 할당을 거의 없애고 HTTP/1.1 파서를 고성능으로 구현한 httpz 웹서버 제작기와 성능 결과, 그리고 향후 io_uring/FFI 통합 방향을 정리한다.

엔지니어링 매니저로 10년간 일하며 깨달은, 흔히 말하지 않는 교훈들—역할의 유연성, 제품 중심 사고, 프로세스의 함정, 신뢰와 위임, 그리고 리스크 관리까지.

에이전트 기반 코딩이 주는 도파민 루프, 품질 저하(슬롭), 유지보수자 부담, 그리고 사람들이 AI와 맺는 기묘한 관계가 소프트웨어와 커뮤니티에 어떤 영향을 미치는지에 대한 성찰.

AI 기반 관측 가능성(observability)이 SRE의 역할을 줄이거나 대체할 수 있다는 주장에 대해, ClickHouse가 LLM에게 실제 애플리케이션의 관측 가능성 데이터를 제공하고 근본 원인 분석(RCA)을 수행하게 한 실험과 그 결과를 정리한다.

AI는 코드 리뷰를 죽인 것이 아니라, ‘동작한다’는 증거를 더 명확히 요구하게 만들었다. 수동 검증과 자동화 테스트 같은 증거로 변경을 출고하고, 리뷰는 위험·의도·책임을 다루는 데 집중해야 한다. 1인 개발자는 AI 속도를 따라잡기 위해 자동화에 기대고, 팀은 리뷰로 공통 맥락과 소유권을 쌓는다.