AI-에이전트-자동화

한 줄 요약: AI 에이전트 자동화는 프롬프트 파일을 잘 쓰는 문제라기보다 Agent Skills, 테스트 자동화, 평가 루프, 코드 규칙, 운영 관측성을 묶어 재현 가능한 워크플로로 만드는 문제다. 왜 지금 이슈인가 AI 에이전트로 콘텐츠를 만들고, 코드를 고치고, PR을 열고, 리뷰까지 맡기는 팀이 늘어나면 먼저 부딪히는 벽은 모델 성능이 아니다. 같은 요청을 넣었는데 오늘은 되고 내일은 안 되는 재현성이다. DEV Community의 사례는 이 문제를 작게 보여준다. 처음에는 .github/prompts/ 아래에 비디오, 팟캐스트, 블로그용 프롬프트 파일을 따로 두었다. 각 프롬프트는 URL을 받아 메타데이터를 추출하고 마크다운 파일을 만드는 정도였다. ...

한 줄 요약: MCP 서버는 AI 에이전트에 실제 작업 도구를 붙이는 기술이다. 많이 연결할수록 생산성보다 권한 경계가 먼저 커진다. 실무 판단의 핵심은 어떤 도구를 붙일지가 아니라, 어떤 상태를 읽고 어떤 상태를 바꿀 수 있게 할지다. 왜 지금 이슈인가 MCP 서버, AI 에이전트, 인프라 자동화가 한 흐름으로 묶이면서 개발자의 질문이 바뀌고 있다. 예전에는 모델이 코드를 얼마나 잘 쓰는지가 관심사였다. 지금은 에이전트가 GitHub, 브라우저, 문서, 데이터베이스, 클라우드, 결제, 블록체인 같은 실제 작업 표면에 접근해도 되는지가 더 큰 문제가 됐다. ...