왜 지금 이게 문제인가 LLM을 프로덕션에 투입하는 팀이 늘어나면서 두 가지 근본적인 문제가 동시에 터지고 있다. 첫째, 지연 시간(Latency). 거대 모델에 모든 요청을 던지면 응답이 느려서 실시간 시스템에 쓸 수 없다. 둘째, 신뢰성(Reliability). 빠른 경량 모델만 쓰면 복잡한 추론에서 환각(Hallucination)이 터진다. “빠르면 부정확하고, 정확하면 느리다"는 딜레마 속에서 대부분의 팀은 하나를 포기한다. 구글이 고속 레이싱 환경에서 실험한 스플릿-브레인(Split-Brain) 아키텍처는 이 딜레마를 정면으로 공략한다. 시속 160km로 달리는 차량에서 AI가 실시간 코칭을 하는 극단적인 시나리오에서 검증된 설계다. ...
왜 지금 이게 문제인가 AI 코딩 도구 시장이 “누가 더 똑똑한 모델을 쓰느냐"에서 **“누가 더 유연하게 확장되느냐”**로 전선이 이동하고 있다. GitHub Copilot은 VS Code 익스텐션 생태계 위에 올라탔고, Cursor는 자체 에디터에 MCP를 통합했다. 그런데 Anthropic은 2025년 10월 9일, 전혀 다른 방향을 선택했다. 앱스토어 없이, Git 저장소 기반의 분산형 플러그인 시스템을 퍼블릭 베타로 공개한 것이다. 핵심 질문은 이것이다: 중앙 마켓플레이스 없이 플러그인 생태계가 성립할 수 있는가? 락인의 문제: VS Code Marketplace에 올린 익스텐션은 VS Code 밖에서 못 쓴다. Cursor의 MCP 설정은 Cursor 밖에서 재활용이 어렵다. 도구에 종속된 확장성은 결국 개발자의 자유도를 갉아먹는다. 토큰 경제학: AI 코딩 도구에서 컨텍스트 윈도우는 곧 비용이다. 무거운 플러그인 하나가 50k 토큰을 먹으면, 정작 코드 분석에 쓸 토큰이 줄어든다. 확장성과 효율성 사이의 트레이드오프를 어떻게 설계하느냐가 기술적 분기점이다. 신뢰 경계: CLI 도구에 서드파티 코드를 실행시키는 것은 본질적으로 위험하다. 샌드박싱 없이 npm install을 돌리는 플러그인이 나오면 그건 보안 사고다. 어떻게 동작하는가 확장성 아키텍처: Skills vs MCP vs Plugins Claude Code의 확장성 레이어는 세 가지로 나뉜다. 각각의 무게와 역할이 명확히 다르다. ...