방구석 연구원

LLM으로 업무 자동화나 바이브 코딩 툴을 만들 때 요구사항도 꼼꼼하게 설명했고 기능도 잘 동작하는데 유독 처리 속도가 느릴 때가 있습니다 이럴 땐 AI에게 Batching 이라는 키워드와 함께 물어보세요 "현재 작업에서 Batching 이 가능한 부분이 있는지 분석하고, 단계별 소요 시간과 개선 가능한 병목을 확인해 줘." Batching은 여러 작업을 묶어 처리하는 방식입니다 매턴마다 반복적 수행하는 대신, 독립적인 작업을 모아 처리하는 방식입니다 - 케이스에 따라 호출 횟수를 줄일 수 있습니다 - 소요 시간까지 측정하면 병목 파악도 용이해집니다 물론 만능은 아닙니다 작업 간 의존성이 있거나 일괄 처리를 지원하지 않는 경우에는 오히려 비효율적일 수 있습니다 그래도 이미 잘 만든 자동화라면, AI 에게 한 번 물어볼 만합니다 기능을 잘 만드는 것과 효율적으로 실행되도록 설계하는 건 또 다른 문제니까요

현재 시대에서 제일 중요한 개인 역량은 "쓰임새를 찾는 능력" 이라고 생각이 듭니다 jev가 등장했을 때도, grok bot / dot / muse 가 등장했을 때도 누군가는 이걸 어디다가 써? 라고 묻지만 누군가는 이미 자신의 문제에 대입해 보거나 새로운 활용법을 실험합니다 물론 모든 신기술이 쓸모 있는 건 아닙니다 하지만 직접 시도해 보지 않으면 쓸모가 없는 건지 아직 쓰임새를 발견하지 못한 건지 알기 어렵죠 모르겠으면 일단 작게라도 써봐야 합니다 llm 의 요약, 누군가의 후기 보다 직접 부딪히는 과정에서 발견되는 경우가 많다고 생각합니다

llm 시대가 오면서 구현의 비용이 저렴해지니, 뭘 만들고 어떻게 팔지? 에서 저의 역량 한계를 느끼는 지점들이 많습니다 특히 인간 본질을 파고드는 영역들에서 많은 부분을 배우려고 노력중입니다 '나'라는 사람을 알리거나 제품을 판매 하는 시대에는 필수적인 능력 이라고 생각합니다.

Codex desktop에서 1개의 복잡한 작업할 때 가시적으로 분리하고 싶다면, "create thread"를 활용해 보세요. subagent가 아닌 별도 스레드로 역할별 작업과 기록을 관리하고 싶을 때 유용합니다. 추천 패턴: 역할이 다른 작업이 섞일때 OR 단계별로 검증하고 싶을 때