Running Claude Code and Codex? Find the task that needs your answer
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여러 코딩 에이전트를 쓰면서 놓치기 쉬운 질문과 결과 확인을 모루의 프로젝트·작업·세션에서 따라가는 방법.

《폐기 예정 인간의 전투 파트너 1권: 폐기일》 1화. 오늘, 내가 지워진다 기억을 지우기 전에 본인 확인부터 했다. “성함을 말씀해 주세요.” “강태오.” “생년월일은요?” “2047년 8월 19일.” “오늘 받으실 시술의 명칭을 알고 계십니까?” 나는 투명 칸막이 너머의 여자를 바라봤다. 검은 방호 장갑이 손목까지 올라와 있었고, 눈 밑에는 잠을 며칠

폐기 예정 인간의 전투 파트너 - 1권
《폐기 예정 인간의 전투 파트너 1권: 폐기일》 1화. 오늘, 내가 지워진다 기억을 지우기 전에 본인 확인부터 했다. “성함을 말씀해 주세요.” “강태오.” “생년월일은요?” “2047년 8월 19일.” “오늘 받으실 시술의 명칭을 알고 계십니까?” 나는 투명 칸막이 너머의 여자를 바라봤다. 검은 방호 장갑이 손목까지 올라와 있었고, 눈 밑에는 잠을 며칠
키플로우 소개부터 HTML 글·공유 링크, CLI, Apple 로그인과 다중 계정, 초안·예약 발행·수정·삭제까지 한 번에 안내합니다.

키플로우 사용 안내: HTML·CLI부터 로그인과 발행까지
키플로우 소개부터 HTML 글·공유 링크, CLI, Apple 로그인과 다중 계정, 초안·예약 발행·수정·삭제까지 한 번에 안내합니다.
에이전트가 '다 했습니다'라고 말하기 전에, 당신은 정말 그 작업이 20개의 필수 검증 단계를 완벽히 통과했는지 확신할 수 있습니까? 👉 작업 시 요청 원문을 SHA-256으로 해싱하여 '요청 지문'을 생성하고, 이후 작업 전반에서 수정 범위와 규칙 준수를 엄격히 대조합니다.

에이전트 작업 하나가 게이트 20개를 지나가는 길
에이전트 작업 하나가 게이트 20개를 지나가는 길 1부에서 에이전트마다 일하는 조건이 달라지는 문제를 다뤘다. 이번에는 남은 문제, 에이전트의 "다 했습니다"를 무엇으로 확인하느냐다. 사람이 diff와 테스트 출력을 직접 읽고 확인하는 방법은 여기서 다루지 않는다. 그 전 단계, 에이전트가 끝났다고 보고하기 전에 Tao Agent OS가 어떤 단계를 거치게
Moru is a macOS workspace for running coding agents, noticing when they need you, and reviewing their changes.

복잡한 게임 엔진 없이 오직 자연어 명령만으로 브라우저에서 즉시 실행 가능한 게임을 만들어낼 수 있다면 어떨까요? 👉 복잡한 로직 구현보다는 '작은 단위의 기능 정의'와 '단계별 프롬프트 수정'이 게임 완성도를 높이는 핵심 전략입니다.

구글 Playground 출시 — 코딩 없이 AI로 게임 만드는 방법, 처음부터 완성까지
구글 Playground 출시 — 코딩 없이 AI로 게임 만드는 방법, 처음부터 완성까지 계정 설정부터 프롬프트 작성, 게임 수정, 테스트, 공유, 소스 코드 다운로드까지 2026년 10월 13일 기준 게임 하나를 만들려면 무엇부터 시작해야 할까? Unity나 Unreal Engine을 설치하고, 프로그래밍 언어를 배우고, 캐릭터와 배경 이미지를 준비해야
당신의 앱이 소스 코드 없이 AI에 의해 완벽하게 복제될 수 있을까요? 지금 개발자들이 알아야 할 AI 리버스 엔지니어링의 실체와 방어 전략을 공개합니다. 👉 REA는 소스 코드를 복구하는 도구가 아닌, AI 에이전트가 소프트웨어를 분석하고 기능을 재구현하도록 돕는 '분석 환경 확장' 도구입니다.

내 앱도 AI가 복제할 수 있다고? — GitHub에서 화제가 된 REA의 실체
내 앱도 AI가 복제할 수 있다고? — GitHub에서 화제가 된 REA의 실체 Adobe 7종을 Rust로 다시 만든 개발자부터 iOS·Android 앱의 리버스 엔지니어링 위험, 개발자가 지금 바로 적용할 수 있는 방어 전략까지 2026년 10월 13일 기준 소스 코드도 없는데 다른 사람이 만든 앱을 다시 만들 수 있을까? 예전에는 이런 작업을 하려면
AI 에이전트가 코드를 대신 짜주는 시대, 당신은 파편화된 터미널과 결과물 사이에서 길을 잃지 않고 있습니까? 👉 AI 에이전트의 작업 방식(작업 정의, 실행, 검토)에 최적화된 통합 개발 환경(IDE)의 필요성이 증가하고 있습니다.

AI와 일하는 IDE, 내가 TaoIDE를 만드는 이유
이 글은 내가 만들고 있는 TaoIDE를 소개하는 글이다. 그 전에 요즘 개발자들이 어떤 IDE를 많이 쓰는지 확인하고, AI와 일하는 방식에 맞춰 주목받는 IDE와 도구들을 살펴본 뒤 TaoIDE를 소개하려 한다. IDE는 만들려는 제품과 사용하는 언어에 맞춰 선택한다. Android 앱인지, iOS 앱인지, 웹 서비스인지에 따라 필요한 개발 환경이 다르
Google이 Metal까지 묶는 AI 런타임을 만들었다 — ML Drift가 바꾸는 온디바이스 AI 개발 OpenGL ES·OpenCL·Metal·WebGPU를 하나로 연결한다. Google이 10월 8일 공개한 GPU 추론 엔진의 구조와 iOS 개발에 미칠 변화 iPhone에서 실시간 카메라 필터를 개발한다고 생각해보자. 카메라에서 들어온 프레임을 분석

Google이 Metal까지 묶는 AI 런타임을 만들었다 — ML Drift가 바꾸는 온디바이스 AI 개발
Google이 Metal까지 묶는 AI 런타임을 만들었다 — ML Drift가 바꾸는 온디바이스 AI 개발 OpenGL ES·OpenCL·Metal·WebGPU를 하나로 연결한다. Google이 10월 8일 공개한 GPU 추론 엔진의 구조와 iOS 개발에 미칠 변화 iPhone에서 실시간 카메라 필터를 개발한다고 생각해보자. 카메라에서 들어온 프레임을 분석
AI가 코딩 중에 잘못된 길로 들어섰을 때, 작업을 처음부터 다시 시작하지 않고 즉시 궤도를 수정할 방법이 있다면 어떨까요? 👉 Steer(실시간 방향 수정)와 Queue(작업 예약)의 명확한 구분과 상황별 선택이 개발 효율성을 결정합니다.

Codex가 더 빨리 답하는 대신, 더 빨리 방향을 바꾸기 시작했다
Codex가 더 빨리 답하는 대신, 더 빨리 방향을 바꾸기 시작했다 10월 8일 Faster Steering 업데이트 — AI가 코드를 작성하는 중간에도 개발자가 개입할 수 있어야 하는 이유 AI Coding Agent에게 기능 개발을 맡겼다고 생각해보자. Codex는 프로젝트를 탐색하고 관련 파일을 확인한다. 화면 구조를 분석한 뒤 코드를 수정하기 시작한
서버 통신 없이 기기 내부의 사진, 영상, 음성을 하나의 의미 공간으로 연결하는 'EmbeddingGemma 2'가 온디바이스 검색의 판도를 어떻게 바꾸고 있을까요? 👉 모듈형 구조를 채택하여 텍스트, 비전, 오디오 인코더 중 필요한 기능만 선택적으로 로드해 효율적인 리소스 관리가 가능합니다.

검색 AI가 서버에서 기기로 내려왔다 — EmbeddingGemma 2가 바꾸는 온디바이스 검색
검색 AI가 서버에서 기기로 내려왔다 — EmbeddingGemma 2가 바꾸는 온디바이스 검색 텍스트·사진·영상·음성을 하나의 벡터 공간에서 찾는 740M 멀티모달 모델 앱에서 사진을 검색한다고 생각해보자. 파일 이름이나 촬영 날짜가 아니라 이렇게 검색하고 싶다. 영상이라면 더 재미있다. 음성 파일도 마찬가지다. 지금까지 이런 검색을 앱 안에서 구현하려면
긴 답변을 생성하는 LLM에 의존하지 않고, 왜 최신 에이전트 서비스들은 '작은 판단'만을 전담하는 모델을 따로 도입하고 있을까요? 👉 LLM의 생성 지연을 줄이기 위해 자유 형식의 텍스트가 아닌, 정해진 타입과 확률만을 반환하는 '결정 모델(Decision Model)' 인터페이스가 확산되고 있습니다.
Jev 이후, AI의 작은 판단을 어디에 맡길까
2026년 10월 7일 기준 AI가 답변을 만드는 동안에도 작은 판단은 계속 필요하죠.\ 이 요청을 어느 담당자에게 보낼지, 어떤 도구를 호출할지, 주어진 근거가 주장을 지지하는지 같은 질문들입니다.\ 이런 판단까지 매번 긴 문장을 만들고, 다시 파싱해야 할까요?\ Jev와 공개 판단 모델을 살펴보고, 개인 Mac에서 Julia-1, Kev-0.8B, mD
금융 앱 설치 화면 뒤에 숨겨진 보안의 모순, 우리가 매번 프로그램을 설치하는 동안 정말 지켜지고 있는 것은 무엇일까요? 👉 보안 프로그램 설치 의무는 10년 전 폐지되었으나, 여전히 서비스 이용 조건으로 강제되어 이용자에게 불필요한 부담과 취약점 관리 책임을 떠넘기고 있습니다.
![[사설] 맨날 털린다는 우리의 정보는 누가 지켜주나? 한국식 보안의 ... 왜 끝나지 않을까](https://assets.keyflow.me/public/users/eEdKY3L7u7UR8tr1kEyExaeOLve2/cover/1791291494107_post-cover-1791291490682.webp)
[사설] 맨날 털린다는 우리의 정보는 누가 지켜주나? 한국식 보안의 ... 왜 끝나지 않을까
은행 사이트에 들어갔다가 프로그램 설치 화면부터 본 적이 있다. 내 정보를 보려면 내 정보를 보호한다는 프로그램을 먼저 설치해야 한다. 휴대전화에서는 금융 앱이 내가 설치한 다른 앱 목록을 확인한다. 서비스 하나를 이용하려는데 요구가 하나씩 늘어난다. 보안 프로그램을 설치하고 여러 인증 절차를 거치는 동안에도 개인정보 유출 사고는 반복됐다. 이용자는 대개
매일 개선 결과물을 내놓거나 사용량을 초기화하겠다는 OpenAI의 파격적인 28일 승부수, 왜 이런 극단적인 약속이 나왔을까요? 👉 AI 에이전트 시대에는 단순한 모델 성능보다 응답 지연 시간과 피드백 루프의 효율성 등 전반적인 제품 경험(UX)이 핵심 경쟁력입니다.

“개선 못 하면 사용량을 리셋하겠다” — Codex에 무슨 일이 있었나
“개선 못 하면 사용량을 리셋하겠다” — Codex에 무슨 일이 있었나 GPT-6.1 Sol·요금제 논란 그리고 Tibo의 28일 승부수 10월 4일, OpenAI의 ChatGPT와 Codex를 이끄는 Tibo Sottiaux가 꽤 이례적인 약속을 했다. 앞으로 28일 동안 매일 Codex와 Work 사용자 대부분이 체감할 수 있는 개선 사항 하나를 출시한
클라우드 아키텍처 리뷰를 단순한 체크리스트에서 벗어나, 비즈니스 목표와 리소스 맥락을 이해하는 지능형 프로세스로 바꾸는 방법이 무엇일까요? 👉 AWS Well-Architected Agent는 단순 체크리스트와 달리 서비스 중요도와 비즈니스 목표에 따라 우선순위가 결정된 실효성 있는 개선책을 제시합니다.

AWS가 클라우드 아키텍트까지 Agent로 만들었다
AWS가 클라우드 아키텍트까지 Agent로 만들었다 Well-Architected Agent — 실제 AWS 환경을 읽고 비용·보안·성능·복원력까지 계속 점검한다 AWS를 오래 운영하다 보면 한 번쯤 Well-Architected Review를 하게 됩니다. 문제는 제대로 하려면 생각보다 일이 많다는 겁니다. AWS에는 이미 Trusted Advisor와
AI 에이전트에게 막연히 '알아서 해달라'고 맡기는 시대는 지났습니다. 왜 이제 기업들이 AI의 자율성보다 '코드화된 워크플로우'에 주목하는지 알아보세요. 👉 에이전트의 자율적 판단에 의존하던 방식에서 벗어나, 코드화된 워크플로우로 작업을 제어하여 매번 동일한 품질과 결과를 보장합니다.

AI Agent도 이제 Workflow를 코드로 짠다
AI Agent도 이제 Workflow를 코드로 짠다 GitHub Copilot Dynamic Workflows — /fleet보다 중요한 변화가 나온 이유 AI Coding Agent를 쓰다 보면 처음에는 모든 걸 Prompt로 해결하게 됩니다. 간단한 작업에서는 이걸로 충분합니다. 그런데 Agent가 여러 개가 되고 작업 시간이 길어지면 문제가 생깁니다
Claude Code의 동작 방식을 코드 수준에서 완전히 제어할 수 있는 'Mods' 기능이 공개되었습니다. 👉 Hooks는 이벤트 발생 후 외부 스크립트를 실행하는 반면, Mods는 이벤트 발생 단계에서 내용을 수정·차단·대체하는 개입이 가능합니다.

Claude Code를 내 마음대로 뜯어고친다
Claude Code를 내 마음대로 뜯어고친다 Hooks보다 더 깊게 들어가는 Mods — Prompt·Tool Call·Permission·UI까지 바꾼다 Claude Code를 사용하다 보면 한 번쯤 이런 생각을 하게 됩니다. 기존에는 CLAUDE.md, Hooks, Skills, MCP 등을 조합해서 이런 요구를 해결했습니다. 그런데 2026년 10월
일주일 만에 등장한 GPT-6.1 Sol, 과연 성능 향상인가, 아니면 6.0의 긴급 수정인가? 👉 GPT-6.1은 Astra급의 성능을 갖췄지만, 기본값으로 상당한 Reasoning을 수행하여 짧은 반복 작업에서는 5.6 모델이 더 효율적일 수 있습니다.

GPT-6.1 Sol이 일주일 만에 나왔다 — 6.0은 왜 이렇게 빨리 교체됐을까
GPT-6.1 Sol이 일주일 만에 나왔다 — 6.0은 왜 이렇게 빨리 교체됐을까 성능은 Astra에 가까워졌지만, 5.6보다 느리다는 말이 나오는 이유 2026년 9월 22일 OpenAI가 GPT-6 Sol을 공개했습니다. 그리고 불과 7일 뒤인 9월 29일 GPT-6.1 Sol 이 나왔습니다. 보통 모델 세대에서 6.0 → 6.1이 일주일 만에 넘어가는
예전에 올라온 글 중 반응이 좋아 다시 소개합니다.
