AI 시대의 생산성 도구: 80% 견고한 기반 + 20% 커스텀 코드
Malleable software = solid bases and custom code
생산성 도구 시장에서 22년간 활동해온 저자는 AI가 소프트웨어 개발의 장벽을 낮추면서 시장이 격변하고 있다고 진단한다. 이제 누구나 코드를 생성할 수 있지만, 협업 기능이 필요한 팀용 도구를 만들려면 데이터 저장, 권한, 알림 등 '견고한 기반'이 필요하다. 저자는 이상적인 솔루션으로 '80% 견고한 기반 + 20% 커스텀 코드'를 제시하며, 각 도구 유형(스크래치 빌드, 바이브 코딩, 로우코드, 말레어블 도구, 전문 도구)의 장단점을 비교한다. 특히 말레어블 도구가 확장 포인트를 추가해 이 영역에 가장 먼저 도달할 가능성이 높다고 주장한다.
기반이 모든 팀에게 동일한 부분을 커버하고, 커스텀 코드가 당신을 차별화하는 부분을 커버해야 합니다.
HN 토론
31- watty
정말 통찰력 있는 내용이네요, 저자 분 의견에 동의합니다! 이런 패턴을 따르는 제 [INSERT VIBE CODED GITHUB LINK]도 확인해 보세요!
- momojo
이 관점 마음에 듭니다. 생체 이미징 분야에서 Napari가 좋은 예입니다. 훌륭하게 견고한 기반이면서도, 파이썬으로만 이루어져 있어서 매우 확장성이 뛰어납니다.
동료가 문제를 들고 왔을 때, 점심 전에 그들의 정확한 문제를 해결하는 Napari 플러그인을 만들어낼 수 있다는 건 정말 멋진 일이죠.
제 '도구 확장' 순서는 보통 이렇습니다:
- Napari의 인라인 터미널에서 문제를 해결할 수 있나?
- 일회성 스크립트로 해결할 수 있나?
- 일회성 플러그인 인터페이스를 만드는 일회성 스크립트로 해결할 수 있나?
- 이 문제가 자주 발생하는 것 같으니 플러그인을 회사 전체 저장소에 추가해야 하나?
- mickael-kerjean
제 Dropbox 대안 [1]과 함께 걸어온 길이 바로 그겁니다. 80%는 파일 관리에 집중하는 빠른 코어이고, 나머지 20%는 핵심 인터페이스 중 하나를 구현하는 플러그인을 통해 제공됩니다. 그래서 자체 스토리지, 권한 부여, 인증, 파일 유형을 처리하는 맞춤 앱 등을 처리할 수 있습니다. 재미있는 사실: 모든 것을 수용하는 다양한 플러그인 [2]의 코드가 80%로 여겨졌던 코어 코드보다 10배 더 많습니다. 당연히 모두가 각자 다른 20%를 필요로 했죠. 게다가 감사관을 만족시키기 위해 RFC3161로 서명된 해시 체인을 강제하는 gobd 규정 준수 로그 시스템이 필요한 사람이 시스템을 다른 모든 사람에게 더 나쁘게 만들지 않는다는 점이 멋지다고 생각합니다.
[1] https://github.com/mickael-kerjean/filestash https://github.com/mickael-kerjean/fdrive
- genatron_ai
에이전트가 커스터마이즈할 수 있는 그런 작업 기반을 갖는 것은 훌륭한 접근 방식입니다. 확립된 패턴을 따라갈 수 있는 브라운필드의 이점을 일부 얻을 수 있기 때문입니다. 이는 처음부터 시작하는 것보다 훨씬 빠르고 예측 가능한 경우가 많습니다. 에이전틱 개발이 빠르더라도 진정한 개발자 마인드셋을 갖추고 모든 것을 고려해야 하기 때문입니다.
- pavo-etc
Pi는 이 점에서 훌륭한 예입니다. 저는 서버에서 실행 중인 에이전트 플릿의 기반으로 Pi를 사용해 왔습니다. 하지만 Pi TUI를 사용하는 대신 헤드리스 모드로 실행하고, 통신 계층으로 XMPP를 사용하도록 확장했습니다. 그래서 어떤 기기에서든 동일한 세션을 사용할 수 있고, 에이전트들이 서로 대화할 수 있습니다.
Pi 하네스는 이런 식으로 확장되도록 설계되었으며, 작업하기에 즐겁습니다.