노트

서비스를 만든 개발자라면 그 서비스를 가장 많이 쓰는 사람도 나여야 한다고 생각합니다. 내가 불편해서 만든 서비스라면 더 그렇습니다. 남들에게는 써달라고 하면서 정작 나는 다른 서비스를 쓰고 있다면, 이유부터 생각해봐야겠죠.자기가 만든 제품을 직접 쓰는 걸 도그푸딩이라

Jev를 넣으면 기존 방식보다 뭐가 좋아질까? 쇼핑몰 상담에서 DeepSeek 단독과 Jev 보조를 비교했더니 처리 시간 중앙값은 약 55% 짧고 비용은 약 20% 적었지만, 반품 동의 판단에서 두 번 멈췄습니다.

AI에게 점심 메뉴를 다섯 번 거절하면 메뉴가 계속 나옵니다. 친구는 "배는 고픈 거야?"라고 묻죠. AI로 개발하며 한참 돌아간 경험에서, 겪어본 사람만 먼저 던지는 질문과 직관에 대해 적었습니다.

우연히 개발을 시작해 AI와 앱과 사이트를 만들며 달라진 생각들. 무엇을 맡기고, 무엇을 먼저 확인하며, 어떤 판단을 제 몫으로 남겨두는지 돌아봤습니다.

같은 서비스를 토스 앱인토스와 Google Play 양쪽에 올렸습니다. 크레딧·인앱결제·리워드 광고까지 붙이며 배운 것들.

지금 보고 계신 이 사이트의 /daily는 사람이 안 씁니다. 7개 소스를 긁어 중복 제거하고 재조판해 여섯 섹션으로 자동 발행돼요.

복붙으로 컨텍스트를 떠먹여 주는 대신, AI가 위키·스킬·공간을 브라우저 없이 직접 만들고 고치게 했습니다.

제품·외주·강의·내부 도구가 뒤섞인 채로 20개 넘게 돌아갑니다. 흩어지지 않게 붙잡아주는 건 결국 한 곳에 모인 지식이었어요.

리서치 도구 절반이 Cloudflare·Turnstile 뒤의 좋은 소스를 403으로 조용히 버립니다. 그 벽만 골라 뚫는 로컬 우선 에이전트를 만든 이야기.

에이전트 하나 시켜놓고 끝날 때까지 기다리던 시대는 끝났어요. 여러 개를 격리된 방에서 동시에 굴리는 워크플로로 넘어간 이야기.

대본·성우·그림·편집 — 영상 한 편에 보통 몇십만 원 나가요. 근데 제 채널은 영상 만드는 데 든 돈이 0원이에요. 비싼 툴 산 것도 아니고, 제 컴퓨터에서 그냥 도는 무료 AI한테 전부 시켰거든요.

AX를 가르치는 사람은 넘치는데, 정작 본인 하루는 AI로 얼마나 바뀌었을까. 거창한 기법 말고, 내 일상의 작은 불편 하나부터 AI한테 넘긴 실사용 기록.

역할 부여(페르소나)는 톤을 잡을 뿐 정확도를 올리지 못한다. 와튼스쿨 연구가 확인한 사실과, 그럼 어떻게 시켜야 하는지.