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AI를 많이 쓰기 시작하면 모델 선택 기준이 성능에서 작업 경제성으로 바뀐다
AI를 가끔 쓸 때는 가장 강한 모델을 고르면 된다고 생각하기 쉽다. 하지만 바이브코딩과 문서·기획 작업에 여러 모델을 반복적으로 사용하다 보니, 실제 선택 기준은 결과물의 품질만으로 끝나지 않았다. 응답 속도, 토큰 소모, 재시도 횟수, 마지막 검토 부담까지 합쳐서 봐야 했다.
VECTORLOG / AI
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새로운 AI는 매일 나옵니다. 중요한 건, 무엇이 내 일을 바꿀지 알아보는 눈입니다.
직접 써보고 만들어보면, 기능 소개만 읽을 때는 몰랐던 차이가 보입니다.
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AI 업무 활용과 AI 업무 자동화는 무엇이 다를까
AI를 업무에 자주 쓴다고 해서 업무가 자동화된 것은 아니다. 질문하고 초안을 만드는 활용 단계부터 일부 업무를 맡기는 위임, 반복 가능한 workflow를 만드는 단계까지, 실제 업무가 어디서 달라지는지 Peter OS를 만들며 느낀 기준으로 정리한다.
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GPT-6 Astra로 바이브코딩하는 법, 프롬프트보다 중요한 것
GPT-6 Astra로 바이브코딩할 때 중요한 것은 한 번의 프롬프트가 아니다. 목적 정의, 작업 분해, 완료 기준과 검증이 핵심이다.
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AI 코딩의 단위가 ‘채팅’에서 ‘프로젝트’로 바뀐다
Claude Code Projects는 여러 작업을 동시에 실행하는 기능보다 프로젝트 목표를 중심으로 작업을 나누고 조정하는 방식의 변화를 보여준다. AI 코딩에서 사람의 역할도 세부 지시보다 목표·완료 기준·검증 지점을 정의하는 쪽으로 이동할 가능성이 있다.