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목록LLM (2)
Fall in IT.
TL;DRGPT-5.3-Codex 출시로 Anthropic Opus 4.6과의 자율 코딩 에이전트 경쟁이 본격화되었다Google도 Gemini 3.1 Pro를 내놓으며 에이전트 워크플로우 특화 모델로 승부수를 던졌다"읽지 않은 코드를 배포한다"는 OpenClaw 창시자의 선언이 업계를 뜨겁게 달구는 한편, Robert Martin은 LLM의 본질적 한계를 지적하며 균형을 잡고 있다국내에서도 위시켓이 AI 코딩에 월 1,100만 원을 투입하고 10배 확대를 선언하는 등, AI 네이티브 개발이 실험이 아닌 전략이 되고 있다기업의 AI 도입이 가속화되면서 보안과 생산성 사이의 트레이드오프가 현실적인 과제로 부상했다1. AI 코딩 에이전트 전쟁: "나는 내가 읽지 않은 코드를 배포한다"이번 주 가장 뜨거운 화두..
최근 AI 기반 코딩 도구들이 급격히 발전하면서, "정확한 문서 기반 코드 생성"에 대한 수요가 높아졌습니다.특히, 최신 프레임워크/라이브러리는 LLM의 학습 시점을 벗어나기 때문에, 낡은 정보에 기반한 답변이 큰 문제로 떠오르고 있습니다.이 문제를 해결해주는 도구가 바로 Context7입니다.이 글에서는 MCP 프로토콜, Context7의 핵심 기능, 그리고 동작 흐름까지 간단하게 정리합니다.MCP(Model Context Protocol)란?MCP는 Claude, Cursor, Windsurf 등 코딩 어시스턴트 툴이 외부 컨텍스트 소스와 통신할 수 있도록 만든 표준 프로토콜입니다.쉽게 말해, LLM에게 "이 문서도 참고해서 답해줘!"라고 알려줄 수 있게 해주는 통로입니다.MCP는 JSON 기반의 요..
