최근 "프로그래밍이란 무엇인가?"라는 근본적인 질문에서 출발해, 하드웨어의 가장 밑바닥인 CPU 명령어 디코더의 원리부터 최근 화두인 에이전틱 AI(Agentic AI)와 바이브 코딩(Vibe Coding)에 이르기까지 AI와 함께 이런 저런 대화를 나누어 보았다.. 사실 내가 처음 컴퓨터를 공부할 때부터 컴퓨터가 내 명령을 어떻게 이해하고 처리해서 이런 결과가 출력되는지는 정말 이해하기 어려운 마법 같은 것이었다. 그래서인지.. 나이가 들어도 프로그래밍은 여전히 어렵다. 하지만 요즘은 AI와 함께 무언가를 만드는 재미를 만끽하고 있다. 어쨌든 AI와의 즐거운 대화의 끝에서 필연적으로 마주한 질문이 있다. "코드를 AI가 스스로 짜고 조립하는 시대에, 소프트웨어 테스팅은 무엇이며 우리는 어떤 역량을 키워야 하는가?" 지금까지의 고민을 바탕으로, 다가오는 AI 시대에 테스트 엔지니어가 나아가야 할 방향과 '아키텍트(Architect)' 역량의 중요성에 대해 정리해 본다. 현대의 소프트웨어 개발은 무(無)에서 유(有)를 창조하는 것이 아니다. 전 세계의 천재적인 엔지니어들이 만들어둔 수많은 라이브러리와 프레임워크라는 '레고 블록'을 조합해 원하는 서비스를 구축하는 과정이다. 내가 젋어서 이걸 잘 이해만 했었어도.. 테스터라는 직업의 세계에 발을 들이지는 않았을 텐데.. 어린 나이에 너무 생각이 많았었다. 그런데 에이전틱 AI가 등장하면서 거대한 변화가 일어났다. 이제는 인간이 직접 레고를 조립할 필요조차 없어지고 있다. "이런 기능을 만들어줘"라는 의도(Intent)만 던지면, AI가 기존에 학습한 방대한 오픈소스와 코드를 바탕으로 알아서 뼈대를 세우고 코드를 완성해 낸다. 개발자는 직접 코드를 타이핑하는 노동자에서, AI 에이전트를 부리는 총괄 기획자로 역할이 변하고 있는 것이다. 하지만 AI가 만들어내는 코드는 필연적인 한계를 지닌다. AI는 과거 인류가 작성한 코드를 학습하...
일정 확인하면서 날씨 정보가 필요할때 날씨 정보를 별도로 찾아보기 귀찮아서 기존에는 해외 날씨 달력 하나 구독해서 썼었는데.. 아무래도 우리 나라 기상청 데이터와는 차이가 생기는건 어쩔 수 없는지라 아쉬웠는데.. AI랑 바이브 코딩 하다가 이것도 가능하겠다 싶어서 구현한 기상청 데이터를 활용한 캘린더 연동 서비스를 공유합니다. 이 가이드는 사용자가 이용하는 아이폰이나 갤럭시 혹은 구글 캘린더 앱 내에서 기상청의 정확한 10일치 날씨 정보를 일정 형태로 확인할 수 있도록 도와줍니다. 제 API로 원하는 분들마다 달력을 만드는건 불가능해서 본인의 깃헙 저장소를 활용해서 본인만의 캘린더 연동 서비스를 구현할 수 있는 가이드를 만들었습니다. 날씨 달력 자동화 제작 가이드 페이지 주소 - https://murianwind.github.io/weather-calendar/ 이 방법은 기상청 API 허브에서 직접 데이터를 수집하기 때문에 공신력 있는 정보를 바탕으로 합니다. 단순한 날씨 상태뿐만 아니라 기온과 강수확률 그리고 풍속까지 상세한 예보를 제공합니다. 또한 오늘과 내일의 단기 예보를 넘어 최대 10일까지의 중기 예보를 포함하므로 장기적인 일정 계획 수립에 용이합니다. 한 번 설정해두면 깃허브 액션 기능을 통해 3시간마다 최신 정보로 자동 업데이트되는 시스템을 갖추고 있습니다. 저처럼 외부 미팅이나 출장이 잦아 날씨 변화에 민감한 분들은 캘린더 앱 내에서 모든 정보를 한눈에 파악하기에 좋습니다. 위 가이드 페이지에 접속하면 초보자도 쉽게 따라 할 수 있는 단계별 설명이 준비되어 있습니다. 사용자의 동네 주소에 맞는 좌표 값을 자동으로 계산해주는 도구와 함께 각 단계별 상세한 설정법이 안내되어 있습니다. 본인의 캘린더에 기상청 정보를 연동하여 보다 효율적인 일정 관리를 시작해 보시기 바랍니다. 이미 이런 서비스가 있었다면.. 제 검색 실력의 미천함 때문입니다. 그런데, 정말 이젠 상상만 해도 내가 원하는걸 만들 수 있는 시절이...