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2025 데브콘 후기 및 내용정리

Joonfluence 2025. 11. 1.

요약 및 정리

Session 2. 퍼스널 브랜딩 - 박상권

  • 왜 하냐?
    • 세상 살기 더 편해진다.
    • 외주, 면접 등 쉽다.
    • 창업하기 좋은 환경에 놓임.
    • “무엇을 원하든 원하는 것을 얻을 수 있다.”
  • 나의 비전과 연결할 수 있을까?
    • 퍼스널 브랜딩
  • 퍼스널 브랜딩
  • 내가 해볼 수 있는 일들
    • 개발자 커뮤니티 : Node.js 쪽 유용한 정보들을 전달할 수 있어야 함.
    • 블로그 포스팅
    • 개발자 행사 발표자로 지식 나누기
  • 개발과 상관 없는 잡일도 해보고 행사 기획도 해보고
    • 워크샵 TF, 연말 송년회 사회 등
  • 액션 아이템
    • 결국, 퍼스널 브랜딩을 하려면 ROI가 높은 일들을 잘 해봐야 한다.
    • 현재 업무와 관련된 오픈소스는 무엇이 있을까?
      • 하나 잡고 파보자.
    • 검색 가능한 나 만들기
      • 이름과 내용들
      • 블로그 프로필 업데이트 & 링크드인 업데이트
      • 이력 관리하기 → Github에 올리기
        • 했던 프로젝트들, 내용들 다 정리하고 공유하기
        • 기술적으로
    • 수치화 / 객관화 하기
      • 창업에 관심이 많다 → 해커톤 수상/입상
    • 평판 관리하기
      • 같이 일했던 사람들에게 후기를 피드백 달라고 하라.
    • 개인 앱 개발
      • 그런 경험들이 쌓이다보면

Session 3. AI 시대의 교육과 성장 - 배인진

  • 원밀리언라인즈코딩
  • 학습방식의 변화
    • 전공서적 → 전공서적 요약 & 예상 문제 출제
    • 강의 → 강의, AI 코딩 어시스턴트
    • 외부 그룹 활동 → LLM 활용
  • “AI 활용 자체만으로는 차별점이 없다.”
    • 안해본 어려운 일들을 해결하는데, AI를 써라.
    • 다양한 유틸들을 만들고 적용해본다.
  • 앞으로의 방향성
    • 방향성을 제시
    • AI를 통해 성장하는 경험
  • 잠재적 위험 요소
    • 역량을 강화 →
    • 안드로이드에 포커스 된 것이 “위험요소”
  • 성과 측정
    • 생산성 실험
      • Output & Input
  • 여전히 유효한 인사이트
    • 초기 개발자가 줄어들고 있다.
  • 아직 AI가 모든 것을 해결하지 못한다.
    • 최적의 방법을 찾을 때까지 시간을 아끼지 말라.
    • 최적의 방법을 찾는다면 일거리를 많이 찾을 수 있다.

Session 4. 함께하는 오픈소스 기여로 기적 만들기 with AI

  • Cursor를 활용하여 오픈소스 기여에 도입하고 힘 써봄.
  • 오픈소스 해결에 횔씬 더 도움이 크다.
  • 서비스 코드에는 잘 적용이 안되지만, 오픈소스는 횔씬 더 좋았다.
  • 오픈소스 와 AI
    • 분명 생산성을 향상 시켜준다.
  • 관련 자료
  • 휴직 후 창업
    • 앞으로 3년 정도는 직접 물결에 베팅하는게 낫겠다 판단했음.
    • 어떤 성과들을 1년 내내 트래킹하면서 확인.
    • 매주 기준들이 바뀌더라.
    • 창업할 아이템 선정을.
    • 이미 불가능할 것 같은 것, 1년 뒤 2년 뒤 발전에 따라 해결될 것 같은 영역에 도전해라.

Session 5. 문제 해결 관점에서의 AI 에이전트 활용법

  • LLM의 등장
    • 정형
    • 비정형
    • 결정
    • 비결정
      • 기존 프로그래밍은 정형 → 결정 해결 방법
      • 비결정론적인 문제들이 자동화 되어 가고 있음
  • AI 에이전트 현상
    • 환상이 깨졌다.
  • 무엇이 문제일까?
    • 본질, 개발자의 역할
    • “코드 작성이 본질이다.”
    • 소프트웨어 개발 = 수공업적이다.
    • 대부분 암묵지로 남는다.
      • [암묵지의 문제] 이걸 전부 컨텍스트로 남기는 경우가 많다.
    • 진짜 문제는 "맥락 처리"다.
      • 코드도 더 빠르게 처리할 수 있다.
  • AI 에이전트와 엔지니어링
    • AI가 에이전트가 제대로 구현해줬을 때 생산성이 매우매우 높은 것은 사실이다.
    • 비결정론적인 문제 해결
  • 맥락이 중요하다.
    • 자동화 파악 / 생성
    • 계획과 검증
      • 충분한 정보 수집
      • 맥락에 따른 검증
  • 작업 절차 : 정보수집 -> 정리 -> 구조화 -> 기록 -> 실행
    • 이러한 모든 프로세스를 자동화 하기 위해 AI를 쓸 수 있으리라.
  • 작업 검증 절차 : 환각 확인 -> 성능 결함 확인 -> 에러 핸들링 확인 -> 린트, 포맷팅 확인 -> 빌드 확인
    • AI Premitive.md
  • Skils 등을 활용
    • 내부 팀의 암묵지
  • Hooks 활용
    • 이벤트 이후로 강제 실행할 수 있는 도구
  • Human in the Loop
    • 비즈니스 맥락도 필요하고
    • 암묵지들이 맥락이 되기 때문에

후기

  • 대부분의 내용이 유익하고 자극이 많이 되는 시간이었다. 하나 하나 적용해보면 좋을 것 같다.
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