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AI 코딩 도구 실전 기록 · 실패 사례 · 도구 비교를 공유합니다
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안녕하세요

8년 차 프론트엔드 개발자입니다. React · Next.js 로 일했고, 그 전에는 더 많은 도구를 거쳤습니다.

박사과정을 병행하고 있어요. IT융합학과에서 블록체인을 연구합니다.

30개월 아들의 아빠이고, 매일 시냅스가 폭발하는 걸 옆에서 봅니다.

그리고 — 최근 회사에서 해고됐습니다. 8년이 끝났고, 이제 AI 도구로 다시 시작하는 중입니다.

매일 쓰는 도구

  • Claude Code — 메인 작업 도구
  • ChatGPT (Plus) — 문서, 브레인스토밍
  • Cursor · Codex — 비교용으로 같이 사용
  • 오픈클로(OpenClaw) — 맥스튜디오에서 직접 호스팅 중

이 블로그에 쓸 것

  • AI 코딩 도구를 매일 쓰면서 발견한 것 (실패 사례 포함)
  • Claude Code 실전 워크플로우와 실험 기록
  • 박사 논문 작성에 AI 도구를 어떻게 쓰는지
  • 가끔: 30개월 아들이 AI에게 "안녕" 한 날의 기록

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처음 오셨다면 이 글들부터 읽어보세요.

  1. Claude Code vs ChatGPT — 뭐가 다른가
    — 평균 체류 5분 40초. 비교 콘텐츠 중 가장 깊게 읽힙니다.
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  4. 맥 스튜디오 128GB로 120B 로컬 LLM 돌려봤더니
    — 가장 빠른 건 120B가 아니었다. 4개 모델 실측 tok/s.
  5. Claude Code 토큰 아끼는 법 — 낭비를 줄이는 5가지
    — 한 세션에 $8 태운 경험에서 검증한 절감 패턴.

연결

🧵 Threads: @uddeu_app — 블로그 글 업데이트 + 일상 실험 기록
💻 GitHub: jason-h23 — 공개 프로젝트와 실험 코드
📧 이메일: cd4761@gmail.com — 문의, 협업 제안, 피드백

피드백, 질문, "이거 써봤는데 다르던데요" 같은 반박 모두 환영합니다.

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Claude Opus 4.7 출시 총정리 — 뭐가 달라졌고 지금 써야 하나

결론: Claude Opus 4.7은 "전부 업그레이드"가 아니다. 에이전트 작업에선 4.6보다 확실히 강해졌지만, 일상 코딩은 Sonnet이 여전히 3~5배 싸다. 2026-04-16 출시 후 Claude Code에서 반나절 써본 결과 3가지 체감 변화와 Qwen 3.6과의 비교까지 정리한다. Opus 4.7 핵심 변화 3가지 4.6과 비교해 체감되는 지점은 세 곳이다. 1. 에이전트 작업 체류 시간이 길어졌다 단일 지시로 파일 여러 개를 연쇄 수정할 때 중간에 “다음 단계 확인해 드릴까요?” 같은 끊김이 줄었다. 4.6은 5~6 step에서 한 번씩 끊겼는데, 4.7은 10 step 이상을 한 번에 간다. 긴 리팩터링 작업에서 체감이 크다. 2. 코딩 벤치마크 점수 상승 Anthropic 공식 블로그의 차트 기준으로 SWE-bench Verified, Terminal-bench 모두 4.6보다 올랐다. 다만 이게 실사용 속도까지 보장하지는 않는다. 3. 반론에 더 단단해졌다 4.6은 “내 말이 맞다”고 밀면 바로 물러서는 경향이 있었다. 4.7은 근거를 다시 제시한다. 디버깅 대화에서 사람이 틀린 가정을 고집할 때 이 특성이 오히려 시간을 아낀다. Qwen 3.6-35B가 Opus 4.7을 이긴다고? 같은 날 Alibaba가 Qwen 3.6-35B-A3B(오픈소스)를 공개했다. Simon Willison이 자기 노트북에서 Qwen 3.6이 Opus 4.7보다 “더 나은 펠리컨 그림을 그렸다”는 글을 올려 HN 상위에 갔다. 이 결과를 어떻게 봐야 할까. 일부 작업에서는 오픈소스가 이긴다 — 이미지 생성, 특정 추론 과제 복잡한 에이전트·장문 코딩은 Opus 4.7이 여전히 우세 비용 관점 에서 오픈소스가 매력적이지만, API 없이 로컬 돌리려면 GPU 비용이 따로 든다 즉 “Opus 4.7 vs Qwen 3.6”은 “어느 게 ...
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Claude Code로 블로그 발행 15분을 1줄로 — 해고 후 첫 자동화 경험

Claude Code로 블로그 자동 발행 스크립트를 만드는 방법이다. 마크다운 파일을 터미널에서 명령어 한 줄로 Blogspot에 발행한다. Google Cloud Console 설정 10분, Claude Code에 지시 20분, 테스트 5분이면 끝난다. 코드를 직접 쓰지 않고 Claude Code에게 지시만 해서 만들었다. Claude Code가 뭔가 터미널에서 “블로그 발행 자동화해줘”라고 치면 스크립트를 만들어주는 AI 코딩 도구다. Anthropic이 만들었다. IDE 플러그인이 아니라 독립 CLI 도구다. 프로젝트 폴더 전체를 읽고, 파일을 직접 생성하고 수정하고 실행까지 한다. 블로그 글 1편 올리는 데 15분이 걸렸다 Blogspot에 글을 올리려면 마크다운 → HTML 변환 → Blogger 접속 → 제목 입력 → HTML 모드 전환 → 본문 붙여넣기 → 라벨 설정 → 검색 설명 → 미리보기 → 발행. 1편에 15분. 한 달에 30편이면 7시간 이상을 “올리는 작업”에만 쓰는 셈이다. 글 쓰는 시간보다 올리는 시간이 더 길었다. 이걸 Claude Code에게 맡겼다. Claude Code에게 한 지시 터미널에서 Claude Code를 열고 이렇게 말했다: “마크다운 파일을 Blogger API v3으로 자동 발행하는 Python 스크립트를 만들어줘. frontmatter에서 제목, 라벨, 슬러그를 읽고, 마크다운을 HTML로 변환한 뒤, OAuth 2.0으로 인증해서 Blogger에 POST해줘. dry-run 옵션도 넣어줘.” Claude Code가 만든 것: publish.py 메인 스크립트 (약 200줄) requirements.txt 의존성 목록 config.json 설정 파일 OAuth(구글 로그인 인증) 흐름 (최초 1회 브라우저 인증 → 이후 자동) dry-run 모드 (발행 없이 HTML 미리보기) ...
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맥 스튜디오 M4 Max 128GB 로컬 LLM 4개 속도 비교 — gemma4·llama3.3·qwen3 실측

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결론: M4 Max 128GB에서 가장 빠른 건 120B가 아니라 26B Dense 모델이다. 이유는 MoE 구조의 메모리 접근 패턴. 4개 모델 실측(tok/s 기준) + ChatGPT Plus 쿼터 제약 우회 대안 정리. 타이틀이 약속한 반전, 왜 생겼나 gpt-oss:120b 는 117B 파라미터짜리 MoE 구조. 총량은 117B지만 토큰 생성 한 번에 활성화되는 건 5.1B 정도. 이론적으로는 작은 모델만큼 빨라야 한다. 현실은 달랐다. MoE는 토큰마다 활성화되는 “전문가”가 바뀐다. 그래서 모델 전체(65GB)가 메모리에 상주해야 하고, 토큰마다 접근 위치가 비국소적(non-local)으로 흩어진다. 활성 파라미터 5.1B라는 숫자만 보면 훨씬 빨라야 맞다. 실제로 요구되는 메모리 대역폭은 전체 모델 크기에 가깝다는 얘기. 이 비교에서 직접 확인한 결과다. 반면 gemma4:26b 는 Dense 모델. 26B가 전부 계산에 참여한다. 파라미터 수 자체는 많지만 메모리 접근이 선형적이라 Apple Silicon의 통합 메모리 대역폭(546GB/s)을 효율적으로 쓸 수 있다. 같은 하드웨어에서 Dense가 MoE를 앞지르는 지점이 여기. 맥에서 로컬 LLM 고를 때 “MoE니까 활성 파라미터 작으면 빠르겠지” 하는 직관이 깨지는 순간. 테스트 환경 하드웨어는 Mac Studio M4 Max, 통합 메모리 128GB, 메모리 대역폭 546GB/s. 런타임은 Ollama 0.20.7 (llama.cpp 기반). 동일 프롬프트 3종 — 짧은 한국어, 짧은 수학, 긴 코드 생성. Cold start(첫 로드)와 Warm(모델 올라간 상태)을 분리 측정. 결과 4-way 비교표. 단위 tokens/second(tok/s). Prompt eval은 프롬프트 입력 처리 속도(초당 토큰 몇 개를 읽어들이는가), Generation은 응답 생성 속도(초당 토큰 몇 개를 출력하는가). 모델 크기(디스크) 활성 파라미터 Cold Load ...
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