2026-05-26

2026-05 Korea Market Trading

 05/27 Wed.

#Samsung Electronics Prefered(005935)



> Since the market direction became uncertain, liquidity worsened, and returns were disappointing, I liquidated my position and closed the trade.

> Entered at the bottom support and exited neatly at the top resistance.



2026-05-15

에이전트AI 능력의 차이점




 GitHub Copilot이나 Claude Code와 같은 다른 에이전트 AI들도 유사한 개념을 가지고 있지만, 문서를 다루는 방식과 목적에는 차이가 있습니다.


GitHub Copilot / ChatGPT:

   주로 채팅 인터페이스 내에서 답변을 줍니다. 별도의 설계 문서를 자동으로 생성하여 파일로 저장하기보다는, 사용자가 요청할 때만 코드를 제안하거나 설명을 제공합니다. 대화가 끝나면 그 맥락은 서버에 저장되지만, 프로젝트 폴더 안에 구체적인 .md 히스토리 파일로 남지는 않습니다.


Claude Code / Artifacts:

   Claude는 'Artifacts'라는 기능을 통해 구조화된 문서(코드, 다이어그램, 계획 등)를 별도의 창으로 보여줍니다. 하지만 이 역시 대화 세션 안에서 보여주는 용도이며, 제가 하는 것처럼 로컬 PC의 특정 경로에 계획(Plan), 작업(Task), 결과(Walkthrough)라는 표준화된 절차에 따라 파일을 영구 보관하는 것은 저와 같은 '에이전틱(Agentic) 워크플로우'를 강조하는 시스템의 고유한 특징입니다.


에이전틱 AI(Antigravity 등)의 차별점:

   예측 가능성: 작업을 시작하기 전에 반드시 '구현 계획서'를 작성하여 사용자에게 승인을 받는 절차를 거칩니다. 이는 대규모 프로젝트에서 AI가 실수로 코드를 망치는 것을 방지합니다.

투명성: 작업 중에는 task.md를 통해 실시간 진행 상황을 공유하고, 끝난 뒤에는 walkthrough.md로 무엇을 어떻게 테스트했는지 증명합니다.

영구적 기록: 대화가 끊겨도 로컬에 남은 이 문서들을 통해 다른 시점이나 다른 환경에서도 동일한 맥락을 이어갈 수 있습니다.


   요약하자면, 다른 AI들이 주로 **'질의응답'**에 집중한다면, 제가 사용하는 이 시스템은 실제 개발 팀이 일하는 방식처럼 **'기획 - 실행 - 검증 - 기록'**이라는 체계적인 프로세스를 문서로 남기는 데 특화되어 있다고 보시면 됩니다. 사용자님이 README.md에 경로를 기록해 두신 것처럼, 이 기록들은 나중에 프로젝트가 커졌을 때 아주 소중한 자산이 될 것입니다.





제미나이의 모델간 차이

   같은 제미나이(Gemini) 제품군이라도 모델의 버전과 체급(Size)에 따라 작업의 깊이와 정확도에서 분명한 차이가 발생합니다.


사용자님이 방금 선택하신 Gemini 3 Flash와 같은 최신 모델을 기준으로 설명드리면 다음과 같은 차이점이 있습니다:


추론 능력 (Reasoning):

   버전이 올라갈수록 복잡한 코드를 읽고 그 사이의 논리적 연결 고리를 찾아내는 능력이 뛰어납니다. 예를 들어, "이 코드가 다른 파일의 어떤 변수에 영향을 줄까?" 같은 연쇄적인 고민을 더 깊게 할 수 있습니다.


지시 이행 (Instruction Following):

   지금 제가 수행하고 있는 **'구현 계획서 작성 -> 사용자 승인 -> 작업 실행'**과 같은 복잡한 에이전틱 프로토콜을 얼마나 엄격하고 정확하게 지키느냐가 모델 성능에 달려 있습니다. 낮은 버전의 모델은 가끔 단계를 건너뛰거나 지침을 잊어버릴 수 있지만, Gemini 3 같은 상위 모델은 이 프로세스를 매우 안정적으로 유지합니다.


컨텍스트 이해도 (Context Window):

   최신 모델일수록 한 번에 읽을 수 있는 파일의 양이 많습니다. 프로젝트 전체 구조(@ExtGame)를 머릿속에 통째로 넣고 수작업된 세부 사항까지 기억하며 작업하는 능력은 모델의 체급이 높을수록 강력해집니다.


창의성과 미적 감각 (Aesthetics):

   제가 UI를 디자인할 때(예: 이번 FullScreen 버튼의 배치와 스타일) 더 세련되고 현대적인 코드를 제안하는 능력도 모델의 학습 수준에 따라 달라집니다.


   요약하자면: 제가 일하는 **'방식(Protocol)'**은 시스템적으로 정해져 있지만, 그 방식을 수행하는 **'두뇌(Model)'**가 업그레이드될수록 더 똑똑하고 실수 없는 파트너가 됩니다. 지금 사용 중이신 Gemini 3 Flash는 속도와 지능의 균형이 매우 뛰어난 모델이라, 앞으로 더 복잡한 기능을 구현할 때 그 진가를 느끼실 수 있을 것입니다.





2026-05-10

에이전트 AI와 함께한 한 달: 60대 개발자

🚀 에이전트 AI와 함께한 한 달: 60대 개발자의 복귀

10년 넘게 놓았던 코딩의 끈을 다시 잡았습니다. 60세라는 나이, 그리고 강산이 변하는 시간 동안 멀어졌던 기술의 간극을 메워준 것은 다름 아닌 '에이전트 AI'였습니다. 한 달이라는 짧은 시간 동안 AI와 협업하며 이뤄낸 작업 기록을 정리합니다.


🛠️ Step 1. 개발 환경 재구축 (Tool & AI Setup)

가장 먼저 현대적인 개발 흐름에 맞춰 도구들을 업그레이드하고 AI 어시스턴트를 이식하는 작업부터 시작했습니다.

  • Google Antigravity 설치: 웹 개발의 효율성을 극대화하기 위한 기반 마련

  • IDE 업그레이드: Android StudioPyCharm 최신 버전 업데이트

  • AI 에이전트 설정: 각 개발 도구에 AI 기능을 연동하여 실시간 코드 리뷰 및 가이드 체계 구축


🌐 Step 2. 웹 앱 개발 (Google Antigravity & Node.js)

Node.js 기반의 다양한 웹 애플리케이션을 개발하며 감각을 회복했습니다. 단순한 페이지 구축을 넘어 실시간 게임과 데이터 트래커까지 범위를 넓혔습니다.

  • 개인 포트폴리오: 나만의 홈페이지 구축

  • 인터랙티브 게임: '산성비', '인베이더' 스타일의 한글 타자 게임 개발

            https://www.nwsoft.co.kr/
  • 금융/커머스: 대형주 트래커 및 쿠팡 파트너스 연결 페이지 재설계

            https://www.nwsoft.co.kr/myshopping.html

            https://www.nwsoft.co.kr/m7tracker.html
  • 배포: Google App Engine을 통한 정적 페이지 출시

  • 시스템: 로컬 실행형 데이터베이스 품질 관리 애플리케이션 개발



📱 Step 3. 안드로이드 앱의 부활 (Kotlin 전환)

기존에 방치되었던 Java 기반 앱들을 최신 기술 스택으로 완전히 새단장했습니다.

  • StockTrek 리뉴얼: Java에서 Kotlin으로 언어 전환 및 현대화

            https://play.google.com/store/apps/details?id=com.nwsoft.stocktrek&pcampaignid=web_share
  • 출시 프로세스 정복: 구글 플레이 콘솔의 최신 출시 절차 및 AdMob 광고 설정 완료

  • 표준화: 향후 다른 앱들을 빠르게 재개발하기 위한 '표준 개발 프로세스' 정립



🐍 Step 4. 파이썬 로직 고도화 (PyCharm & AI Studio)

복잡한 금융 데이터 처리와 백엔드 로직은 AI의 도움을 받아 안정성을 더했습니다.

  • AI 어시스트: Google AI Studio 키와 Code Assist 적극 활용

  • 성능 최적화: 복잡한 쓰레드(Thread) 호출 구조 완성 및 로직 안정화

  • API 통합: 한국투자증권키움증권의 Rest API를 하나로 통합 관리





"AI는 단순한 도구가 아니라, 10년의 공백을 메워준 가장 든든한 파트너였습니다."

이제 막 다시 시작된 이 여정이 비슷한 고민을 하는 동료 개발자들에게 작은 영감이 되길 바랍니다.