“국가 독자 AI 사업자” 1차 선정이 차주에 발표난다. 결과에 따라 이 정부가 정말 신뢰할만한 정책을 펼 것인가를 알 수 있게 될 것이다. 진짜로 자격이 있는 곳이 어디어디인지는 사실 분명하다고 생각한다. 개인적으로 공모한 곳 중 Top 5를 선정해봤는데 판단하기 정말 쉬웠기 때문이다.

“국가 독자 AI 사업자” 1차 선정이 차주에 발표난다. 결과에 따라 이 정부가 정말 신뢰할만한 정책을 펼 것인가를 알 수 있게 될 것이다. 진짜로 자격이 있는 곳이 어디어디인지는 사실 분명하다고 생각한다. 개인적으로 공모한 곳 중 Top 5를 선정해봤는데 판단하기 정말 쉬웠기 때문이다.

몇가지 주제에 대해서 특허 출원을 해 두려고 정리중인데, Claude Code랑 ChatGPT Codex에게 소스에서 알아서 특허 될만한 것 좀 찾아서 정리해봐라고 해 보았다.

결과는 둘 다 상당히 어설프긴 했지만, 둘 다 내가 생각하고 있던 것도 일부 찾아내서 신기했다.

다만, 너무나 일반적인 부분까지만 도출해서 특허로 내기는 어려운 수준으로 정리했다. 몇 줄 정도 구체적으로 내용을 알려주니 조금 더 상세하게 정리하긴 했지만 여전히 구체성이 부족했음.

질의응답형태로 단계적으로 정리하면 더 나은데, 아직 질문이나 도출한 내용의 디테일이 좀 부족하다.

하지만, 잘하는 변리사 수준까지 도달하지는 않았어도 평이한 변리사 수준 정도는 되는 것 같은 느낌이다. (프롬프트를 좀 잘 주긴 해야한다)

내년 이맘때면 간단한 아이디어만 말해도 ChatGPT가 알아서 코드도 작성하고 특허 출원까지 해줄 수 있을지도 모르겠다.

몇가지 주제에 대해서 특허 출원을 해 두려고 정리중인데, Claude Code랑 ChatGPT Codex에게 소스에서 알아서 특허 될만한 것 좀 찾아서 정리해봐라고 해 보았다. 결과는 둘 다 상당히 어설프긴 했지만, 둘 다 내가 생각하고 있던 것도 일부 찾아내서 신기했다. 다만, 너무나 일반적인 부분까지만 도출해서 특허로 내기는 어려운 수준으로 정리했다. 몇 줄 정도 구체적으로 내용을 알려주니 조금 더 상세하게 정리하긴 했지만 여전히 구체성이 부족했음. 질의응답형태로 단계적으로 정리하면 더 나은데, 아직 질문이나 도출한 내용의 디테일이 좀 부족하다. 하지만, 잘하는 변리사 수준까지 도달하지는 않았어도 평이한 변리사 수준 정도는 되는 것 같은 느낌이다. (프롬프트를 좀 잘 주긴 해야한다) 내년 이맘때면 간단한 아이디어만 말해도 ChatGPT가 알아서 코드도 작성하고 특허 출원까지 해줄 수 있을지도 모르겠다.

AI 대체 가능성 높은 직업. 이런 내용은 향후 몇년은 계속 회자될 수 밖에 없겠죠.

첨부 이미지에는 의사, 수의사 등이 최상위로 되어 있는데, 의사, 수의사는 대체 가능성이 낮은 직업입니다. 이유는 뭐 책임소재도 있지만 무엇보다 의외로 몸을 쓰는 일이라서... 😏

로봇의 발전 속도도 빠르긴하지만, 그래도 단기적으로는 몸을 안쓰는 직업의 대체 가능성이 높을겁니다. 이미지에 나온 직업들을 보며 몸을 쓰는지를 깊게 생각해본 뒤 순위를 다시 한 번 생각해보시면 꿀잼.

그리고 대체 가능성 높은 직업군 중에 여기 없는 직업군이 많은데, 그중에 하나는 개발..자..(쿨럭..)

AI 대체 가능성 높은 직업. 이런 내용은 향후 몇년은 계속 회자될 수 밖에 없겠죠. 첨부 이미지에는 의사, 수의사 등이 최상위로 되어 있는데, 의사, 수의사는 대체 가능성이 낮은 직업입니다. 이유는 뭐 책임소재도 있지만 무엇보다 의외로 몸을 쓰는 일이라서... 😏 로봇의 발전 속도도 빠르긴하지만, 그래도 단기적으로는 몸을 안쓰는 직업의 대체 가능성이 높을겁니다. 이미지에 나온 직업들을 보며 몸을 쓰는지를 깊게 생각해본 뒤 순위를 다시 한 번 생각해보시면 꿀잼. 그리고 대체 가능성 높은 직업군 중에 여기 없는 직업군이 많은데, 그중에 하나는 개발..자..(쿨럭..)

정부가 추진하고 있는 “독자 AI 파운데이션 모델” 사업과 그에 참여하는 팀들에 대해 말이 많은데, 방법이 뭐가됐든 결국은 가장 좋은 성능을 내는 모델을 만들 수 있는지가 중요한거 아닌가.

사후학습으로 만들었다고 해도 그 성능이 세계 최고 수준이면 큰 의미가 있다. 사후학습으로 누구나 세계 수준의 모델을 만들 수 있다면 이런 사업은 애초에 발의조차 되지 않았을테다.

오히려 아무리 프롬-스크래치로 만들었다고해도 그것의 성능이 그저그렇거나 성능 수치조차 공개하지 못할 정도라면 그게 무슨 의미가 있나. 그저 아무도 사용하지 않는 죽은 기술이 될 뿐이다.

정부가 추진하고 있는 “독자 AI 파운데이션 모델” 사업과 그에 참여하는 팀들에 대해 말이 많은데, 방법이 뭐가됐든 결국은 가장 좋은 성능을 내는 모델을 만들 수 있는지가 중요한거 아닌가. 사후학습으로 만들었다고 해도 그 성능이 세계 최고 수준이면 큰 의미가 있다. 사후학습으로 누구나 세계 수준의 모델을 만들 수 있다면 이런 사업은 애초에 발의조차 되지 않았을테다. 오히려 아무리 프롬-스크래치로 만들었다고해도 그것의 성능이 그저그렇거나 성능 수치조차 공개하지 못할 정도라면 그게 무슨 의미가 있나. 그저 아무도 사용하지 않는 죽은 기술이 될 뿐이다.

요즘 Claude Code와 OpenAI Codex를 진짜로 말로만 코딩하는 실험을 주기적으로 하고 있는데, 어제 Claude Code와 Codex를 통해 꽤 복잡한 개발을 처음으로 성공했다.

Claude로 만든 건 아주 기본 기능만 있는 코드에 알고리즘을 확장하고 테스트용 프론트엔드를 만드는 것. 한두줄 정도만 직접 수정을 했다.

Codex는 복잡도가 높은 프레임워크에 새로운 기능을 추가 구현하는 작업을 시켰고, 일부 부분만 코드 수정을 요청해서 수정했다.

둘 다 백엔드의 알고리즘과 API는 적절히 잘 만들었고, 프론트엔드는 좀 모양새가 별로긴했어도, 원하는 수준의 작동은 했다.

과정은 이렇다. 원하는 구현을 하기 전 기존 코드의 분석을 시킨다 -> 그 다음 원하는 구현을 하도록 시키고 부분적, 점진적으로 개선한다 -> 마지막으로 전체적으로 한 번 더 검토시킨다.

Codex는 확실히 시킨 작업을 확인하기가 편하고 병렬적으로 작업하기 쉬워서 아이디어를 확인해보기에 좋다. 새로운 프로젝트를 시작하거나 디테일한 마무리가 조금 불편하다.

Claude는 솔직히 좀 불편하긴 한데, 로컬 툴을 사용해 조금 더 복잡한 작업을 할 수 있다. 무엇보다 터미널에서 작업 과정을 보는 것과 토큰 사용량 리포트가 뭔가 바이브가 느껴진다. 더 감성적인 끌림이 있음.

Codex는 제약 없었음. Claude는 $100 사용함.. 🥲

요즘 Claude Code와 OpenAI Codex를 진짜로 말로만 코딩하는 실험을 주기적으로 하고 있는데, 어제 Claude Code와 Codex를 통해 꽤 복잡한 개발을 처음으로 성공했다. Claude로 만든 건 아주 기본 기능만 있는 코드에 알고리즘을 확장하고 테스트용 프론트엔드를 만드는 것. 한두줄 정도만 직접 수정을 했다. Codex는 복잡도가 높은 프레임워크에 새로운 기능을 추가 구현하는 작업을 시켰고, 일부 부분만 코드 수정을 요청해서 수정했다. 둘 다 백엔드의 알고리즘과 API는 적절히 잘 만들었고, 프론트엔드는 좀 모양새가 별로긴했어도, 원하는 수준의 작동은 했다. 과정은 이렇다. 원하는 구현을 하기 전 기존 코드의 분석을 시킨다 -&gt; 그 다음 원하는 구현을 하도록 시키고 부분적, 점진적으로 개선한다 -&gt; 마지막으로 전체적으로 한 번 더 검토시킨다. Codex는 확실히 시킨 작업을 확인하기가 편하고 병렬적으로 작업하기 쉬워서 아이디어를 확인해보기에 좋다. 새로운 프로젝트를 시작하거나 디테일한 마무리가 조금 불편하다. Claude는 솔직히 좀 불편하긴 한데, 로컬 툴을 사용해 조금 더 복잡한 작업을 할 수 있다. 무엇보다 터미널에서 작업 과정을 보는 것과 토큰 사용량 리포트가 뭔가 바이브가 느껴진다. 더 감성적인 끌림이 있음. Codex는 제약 없었음. Claude는 $100 사용함.. 🥲

AI들 코딩 스타일이, GPT는 구글같고, Claude는 메타같음. Gemini는 부트캠프..🫢

그래서 응용레벨 코딩에는 Claude가 낫고, 로우레벨 코딩에는 GPT가 나은 편.

* 당연하지만 개인적인 느낌일 뿐 입니다.

AI들 코딩 스타일이, GPT는 구글같고, Claude는 메타같음. Gemini는 부트캠프..🫢 그래서 응용레벨 코딩에는 Claude가 낫고, 로우레벨 코딩에는 GPT가 나은 편. * 당연하지만 개인적인 느낌일 뿐 입니다.

앞으로의 코테는 설명을 주고 코드를 짜라고 하는 것이 아니라, 코드를 주고 설명을 하라는 것이 유효할 것이다.

내 경우는 이미 그렇게 하고 있는데, 요구사항을 주고 개발을 요청. 결과물이 요구사항대로 개발이 잘 되었다면, 다음 단계로 제출한 코드를 리뷰하며 설명을 요청한다.

앞으로 어차피 코드는 AI가 짜 줄테고, 중요한 건 그걸 이해할수 있는지가 중요하기 때문. 다만 설명을 외워 올 수 있으니, 면접관 입장에서는 코드리뷰시 인뎁스 질문을 잘하는 능력이 필요할 것이다.

사실 나는 이런 방식을 이전에도 썼었는데, 이전에는 개발 시간이 너무 오래 걸려서 복잡한 과제는 내기 어려웠다. 그런데 이제는 복잡한 과제를 내는게 부담스럽지 않기 때문에 좀 더 역량을 판단하기 좋아졌다고 생각한다.

참고로, 안타깝게도, 대 AI 시대 이전에도 이후에도, 제출한 결과물을 제대로 이해하지 못하는 경우가 태반이었으며, 심지어 작동여부를 제대로 검증조차 못하는 경우도 많았다.

앞으로의 코테는 설명을 주고 코드를 짜라고 하는 것이 아니라, 코드를 주고 설명을 하라는 것이 유효할 것이다. 내 경우는 이미 그렇게 하고 있는데, 요구사항을 주고 개발을 요청. 결과물이 요구사항대로 개발이 잘 되었다면, 다음 단계로 제출한 코드를 리뷰하며 설명을 요청한다. 앞으로 어차피 코드는 AI가 짜 줄테고, 중요한 건 그걸 이해할수 있는지가 중요하기 때문. 다만 설명을 외워 올 수 있으니, 면접관 입장에서는 코드리뷰시 인뎁스 질문을 잘하는 능력이 필요할 것이다. 사실 나는 이런 방식을 이전에도 썼었는데, 이전에는 개발 시간이 너무 오래 걸려서 복잡한 과제는 내기 어려웠다. 그런데 이제는 복잡한 과제를 내는게 부담스럽지 않기 때문에 좀 더 역량을 판단하기 좋아졌다고 생각한다. 참고로, 안타깝게도, 대 AI 시대 이전에도 이후에도, 제출한 결과물을 제대로 이해하지 못하는 경우가 태반이었으며, 심지어 작동여부를 제대로 검증조차 못하는 경우도 많았다.

Achieving specific goals and legacies in BitLife is incredibly rewarding.

https://bitlife66.github.io/

사람들이 요즘 AI, ChatGPT에게 의존하여 사고력이 저하되고 있다는 이야기가 많이 나온다.

두뇌 발달에 안 좋으니, 80년대에 계산기 쓰지마라, 90년대에 컴퓨터 쓰지마라, 2000년대에 엑셀 팡션 쓰지마라, 2010년에 스마트폰 쓰지마라는 말과 같다는 생각이다.

인터넷 초기에는 이메일과 하이퍼링크(웹)가 집중력과 사고력을 저하시킨다는 말도 있었다. 😇

2025년의 보통의 인간이 1980년으로 가서 ChatGPT를 사용한다면 어떤 대우를 받을까?

인간은 적응의 동물이며, 도구를 통해 사고를 넓혀왔다. 안 쓰는게 아니라 잘 쓰는게 관건이다.

사람들이 요즘 AI, ChatGPT에게 의존하여 사고력이 저하되고 있다는 이야기가 많이 나온다. 두뇌 발달에 안 좋으니, 80년대에 계산기 쓰지마라, 90년대에 컴퓨터 쓰지마라, 2000년대에 엑셀 팡션 쓰지마라, 2010년에 스마트폰 쓰지마라는 말과 같다는 생각이다. 인터넷 초기에는 이메일과 하이퍼링크(웹)가 집중력과 사고력을 저하시킨다는 말도 있었다. 😇 2025년의 보통의 인간이 1980년으로 가서 ChatGPT를 사용한다면 어떤 대우를 받을까? 인간은 적응의 동물이며, 도구를 통해 사고를 넓혀왔다. 안 쓰는게 아니라 잘 쓰는게 관건이다.

바이브 코딩 - 개발자들이 하는거

바이브 개발 - 일반사람이 하는거

이렇게 구분할 필요가 있고, 1~2년 이내에 바이브 개발로도 본격적인 소프트웨어 개발을 할 수 있다고 본다.

즉, 미래는 바이브 코딩이 아니라 바이브 개발에 있음. 폰 노이만에 따르면 코딩(프로그래밍)은 뇌 없이 하는 단순 업무일뿐이라..(제가 한 얘기 아닙니다. 😏)

하지만 개발자가 사라지느냐면 그건 아니고, 전문직으로써 개발자들은 지금의 플랫폼 엔지니어, SRE 같은 역할을 할 것이라고 본다.

바이브 코딩 - 개발자들이 하는거 바이브 개발 - 일반사람이 하는거 이렇게 구분할 필요가 있고, 1~2년 이내에 바이브 개발로도 본격적인 소프트웨어 개발을 할 수 있다고 본다. 즉, 미래는 바이브 코딩이 아니라 바이브 개발에 있음. 폰 노이만에 따르면 코딩(프로그래밍)은 뇌 없이 하는 단순 업무일뿐이라..(제가 한 얘기 아닙니다. 😏) 하지만 개발자가 사라지느냐면 그건 아니고, 전문직으로써 개발자들은 지금의 플랫폼 엔지니어, SRE 같은 역할을 할 것이라고 본다.

내가 알고 있는 지식과 경험이 내일이면 쓸모없어질 수도 있는 시대가 되었다.

내가 알고 있는 지식과 경험이 내일이면 쓸모없어질 수도 있는 시대가 되었다.

앞으로의 코테는 설명을 주고 코드를 짜라고 하는 것이 아니라, 코

1. 제품은 보통 세 가지 질문의 답을 찾는 과정으로 만들어진다. 왜(why), 무엇으로(what), 그것을 어떻게(how) 그리고 이 단계별로 PM이 푸는 문제의 본질은 다르다.

2. 첫 번째 why. 풀려는 문제를 정의한다. 즉, 사람의 문제를 푸는 것이다. 제품은 수단이며 솔루션이다. 사람이 겪는 문제를 풀거나, 없던 가치를 만드는 게 제품의 미션이다.

3. 모든 사람이 겪고 있는 문제 중에 정말 불편한 것은 무엇일까. 풀었을 때 가치와 임팩트는 어느 정도지? 어떤 문제를 풀어야 하는가. 그것을 날카롭게 정의하는 데서 모든 것이 시작된다.

4. 두 번째 what. 문제를 해결할 도구로써 제품을 정의한다. 사용자의 문제를 푼다.

5. 보편적인 사람의 문제 중에 특정 타겟으로 범위를 좁혔다. 사람에서 사용자로. what은 그 사용자의 문제를 푸는 것이다. 목적을 달성하기 위해 가장 효과적인 방법은 무엇인가. 어떤 제품이 필요할까. 상상하고 구체화하며, 가설을 세우고 검증하는 단계를 거친다.

6. 세 번째 how. 정의한 제품을 만든다. 이제는 인간관계의 문제를 푼다.

7. 제품의 사용자도 사람이고, 만드는 사람도 사람이다. 만드는 사람들의 머릿속에 '하나의 제품'에 대한 같은 그림을 그려 넣어야 한다. 그리고 그것을 원활하게 잘 만들어갈 수 있게 조율해야 한다.

8. 이때의 어려움은 시간과 리소스도 있지만, 결국 만드는 사람 간의 문제로 귀결된다. 같은 그림을 그리고 있는가, 서로 협업은 잘 이뤄지는가. 생각의 차이와 갈등은 어떻게 해결할 것인가.

9. PM의 커리어는 보통 이 순서의 역으로 성장한다. 처음에는 만드는 방법(how)을 고민하다가, 점차 만들 제품(what)을 상상하게 되고, 마침내 풀어야 할 문제와 목적(Why)을 정의하는 자리로 나아간다.

10. 지금 내가 풀고 있는 문제는 무엇인가. 만드는 사람들의 인간관계를 풀고 있나. 사용자의 문제를 풀고 있나. 아님 보편적인 인간의 문제를 풀고 있나. 지금 내가 싸우고 있는 문제의 진짜 이름과 위치를 아는 것. 그것이 위대한 제품을 향한 가장 첫걸음이다.

#pm학개론

1. 제품은 보통 세 가지 질문의 답을 찾는 과정으로 만들어진다. 왜(why), 무엇으로(what), 그것을 어떻게(how) 그리고 이 단계별로 PM이 푸는 문제의 본질은 다르다. ​2. 첫 번째 why. 풀려는 문제를 정의한다. 즉, 사람의 문제를 푸는 것이다. 제품은 수단이며 솔루션이다. 사람이 겪는 문제를 풀거나, 없던 가치를 만드는 게 제품의 미션이다. ​3. 모든 사람이 겪고 있는 문제 중에 정말 불편한 것은 무엇일까. 풀었을 때 가치와 임팩트는 어느 정도지? 어떤 문제를 풀어야 하는가. 그것을 날카롭게 정의하는 데서 모든 것이 시작된다. ​4. 두 번째 what. 문제를 해결할 도구로써 제품을 정의한다. 사용자의 문제를 푼다. ​5. 보편적인 사람의 문제 중에 특정 타겟으로 범위를 좁혔다. 사람에서 사용자로. what은 그 사용자의 문제를 푸는 것이다. 목적을 달성하기 위해 가장 효과적인 방법은 무엇인가. 어떤 제품이 필요할까. 상상하고 구체화하며, 가설을 세우고 검증하는 단계를 거친다. ​6. 세 번째 how. 정의한 제품을 만든다. 이제는 인간관계의 문제를 푼다. ​7. 제품의 사용자도 사람이고, 만드는 사람도 사람이다. 만드는 사람들의 머릿속에 '하나의 제품'에 대한 같은 그림을 그려 넣어야 한다. 그리고 그것을 원활하게 잘 만들어갈 수 있게 조율해야 한다. ​8. 이때의 어려움은 시간과 리소스도 있지만, 결국 만드는 사람 간의 문제로 귀결된다. 같은 그림을 그리고 있는가, 서로 협업은 잘 이뤄지는가. 생각의 차이와 갈등은 어떻게 해결할 것인가. ​9. PM의 커리어는 보통 이 순서의 역으로 성장한다. 처음에는 만드는 방법(how)을 고민하다가, 점차 만들 제품(what)을 상상하게 되고, 마침내 풀어야 할 문제와 목적(Why)을 정의하는 자리로 나아간다. ​10. 지금 내가 풀고 있는 문제는 무엇인가. 만드는 사람들의 인간관계를 풀고 있나. 사용자의 문제를 풀고 있나. 아님 보편적인 인간의 문제를 풀고 있나. 지금 내가 싸우고 있는 문제의 진짜 이름과 위치를 아는 것. 그것이 위대한 제품을 향한 가장 첫걸음이다. #pm학개론 ​

< 일 잘하는 PM은 문제의 ‘이름’부터 정의한다 >

스프링 팀의 주요 개발자들이 2025년 9월에 출시 예정된 자바 25로의 업그레이드를 강하게 권장하고 있습니다. 이러한 권고의 배경에는 클라우드 환경에서 자바가 겪어온 성능 문제를 해결하는 핵심적인 개선 사항들이 집약되어 있기 때문입니다.

곧 출시될 자바 25는 가능한 빨리 도입하세요

스프링 팀의 주요 개발자들이 2025년 9월에 출시 예정된 자바 25로의 업그레이드를 권장하고 있다. 이러한 권고의 배경에는 클라우드 환경에서 자바가 겪어온 성능 문제를 해결하는 핵심적인 개선 사항들이 집약되어 있기 때문이다.

자바가 마주했던 과제와 이를 해결하기 위한 자바 및 스프링 생태계의 기술적 발전을 정리해봤다.


https://www.linkedin.com/pulse/%EA%B3%A7-%EC%B6%9C%EC%8B%9C%EB%90%A0-%EC%9E%90%EB%B0%94-25%EB%8A%94-%EA%B0%80%EB%8A%A5%ED%95%9C-%EB%B9%A8%EB%A6%AC-%EB%8F%84%EC%9E%85%ED%95%98%EC%84%B8%EC%9A%94-springrunner-5017c

스프링 팀의 주요 개발자들이 2025년 9월에 출시 예정된 자바 25로의 업그레이드를 권장하고 있다. 이러한 권고의 배경에는 클라우드 환경에서 자바가 겪어온 성능 문제를 해결하는 핵심적인 개선 사항들이 집약되어 있기 때문이다. 자바가 마주했던 과제와 이를 해결하기 위한 자바 및 스프링 생태계의 기술적 발전을 정리해봤다. https://www.linkedin.com/pulse/%EA%B3%A7-%EC%B6%9C%EC%8B%9C%EB%90%A0-%EC%9E%90%EB%B0%94-25%EB%8A%94-%EA%B0%80%EB%8A%A5%ED%95%9C-%EB%B9%A8%EB%A6%AC-%EB%8F%84%EC%9E%85%ED%95%98%EC%84%B8%EC%9A%94-springrunner-5017c

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자바 25를 사용해야 하는 이유

경력 기술에서 가장 중요한 것은 정량적 성과입니다. 단순히 업무 내용을 나열하는 것만으로는 차별화된 지원자로 어필할 수 없습니다. 직무 관련 역할은 누구나 수행할 수 있는 일이기 때문에, 그 일을 통해 창출한 구체적인 성과를 수치로 표현해야 합니다.


많은 분들이 "루틴한 업무가 대부분인데 어떻게 정량적 성과로 표현하느냐"고 질문합니다. 제안서 작성, 회계 비용 정산, 교육 운영 등은 얼핏 정량적 성과와 무관해 보입니다.
하지만 모든 역할은 회사의 매출과 이익에 기여합니다. 비즈니스 모델을 가진 회사에서 근무했다면, 담당 직무에 관계없이 회사의 성장에 기여한 것입니다. 전년 대비 매출이나 이익이 성장했다면, 해당 지표를 자신의 성과로 표현할 수 있습니다.
일부 회사는 직무에 관계없이 모든 구성원에게 매출과 이익 목표를 부여하기도 합니다. 이는 모든 업무가 회사의 정량적 목표와 연결되어 있음을 보여줍니다.


회사에서 정량적 지표를 목표로 제시하지 않더라도, 우리는 능동적으로 매출과 이익 등 회사 성장에 기여한 바를 경력에 기술할 수 있습니다.
측정 가능한 핵심 결과 지표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 액션 플랜을 수립하는 것이 개인과 조직 성장에 기여하는 방식입니다. 조직이 이런 방식으로 업무를 조정하지 않더라도, 우리는 스스로 정량적 목표를 세우고 구체적인 계획에 따라 일해야 합니다.


정량적 성과를 어필하는 것만큼 중요한 것은 성과를 만든 방법을 구체적으로 설명하는 것입니다. 단순히 "업무를 수행했더니 성과가 나왔다"고 설명한다면 설득력이 떨어집니다. 아무리 대단한 성과라도 그것을 만들어낸 핵심 역량이나 방법을 소개하지 않으면 임팩트가 약해집니다.
예를 들어:
 * 매출 00억 달성에 기여한 자신만의 업무 노하우
 * 사용자 수 00명 증가에 기여한 업무 역할의 특징
 * 전년 대비 주문 건수 00건 증가에 대한 구체적 기여 방식
이러한 업무 노하우와 특정 역할 설명이 바로 역량에 대한 증명입니다. 역량을 증명해야 정량적 성과를 일으킨 사람이라고 믿을 수 있고, 최소한 면접에서 만나보고 싶다는 피드백을 받을 수 있습니다.


효과적인 경력 기술은 역할 - 성과 - 역량의 구조로 이루어져야 합니다. 이 명칭은 '목적 - 역할 - 성과' 등으로 대체할 수도 있습니다. 중요한 것은 구조적으로 경험을 통해 역량을 증명하는 것입니다.
이전에 한 일과 그 일을 통해 발휘한 역량, 역량으로 만든 성과로 경력을 설명한다면 매력적인 인재로 어필할 수 있습니다.


경력이 있는 지원자는 경험을 잘 설명할 수 있다면, 다른 내용들은 과감히 생략해도 됩니다. 자격증, 대외활동 등 시선을 분산시키는 내용들은 오히려 생략하는 것이 좋습니다.
다만, 자기소개는 반드시 포함해야 합니다. 회사를 선택한 이유와 핵심 역량을 소개하는 내용이 필요합니다. 여기서 핵심 역량은 소통이나 협업 관련 소프트 스킬, 즉 보이지 않는 태도적 능력을 의미합니다.
이력서를 읽고 나면 지원자가 보유한 직무 기술과 지향하는 가치적 태도를 모두 파악할 수 있어야 합니다.


좋은 지식과 노하우를 갖고 있어도 자신에게 적용하는 것은 항상 어려운 법입니다. 하지만 오늘 이 내용에 공감하신다면 이력서에 반영해보시기 바랍니다. 분명 이전과는 확실히 다른 이력서로 변신할 수 있을 것입니다.

﻿경력 기술에서 가장 중요한 것은 정량적 성과입니다. 단순히 업무 내용을 나열하는 것만으로는 차별화된 지원자로 어필할 수 없습니다. 직무 관련 역할은 누구나 수행할 수 있는 일이기 때문에, 그 일을 통해 창출한 구체적인 성과를 수치로 표현해야 합니다. 많은 분들이 "루틴한 업무가 대부분인데 어떻게 정량적 성과로 표현하느냐"고 질문합니다. 제안서 작성, 회계 비용 정산, 교육 운영 등은 얼핏 정량적 성과와 무관해 보입니다.하지만 모든 역할은 회사의 매출과 이익에 기여합니다. 비즈니스 모델을 가진 회사에서 근무했다면, 담당 직무에 관계없이 회사의 성장에 기여한 것입니다. 전년 대비 매출이나 이익이 성장했다면, 해당 지표를 자신의 성과로 표현할 수 있습니다.일부 회사는 직무에 관계없이 모든 구성원에게 매출과 이익 목표를 부여하기도 합니다. 이는 모든 업무가 회사의 정량적 목표와 연결되어 있음을 보여줍니다. 회사에서 정량적 지표를 목표로 제시하지 않더라도, 우리는 능동적으로 매출과 이익 등 회사 성장에 기여한 바를 경력에 기술할 수 있습니다.측정 가능한 핵심 결과 지표를 설정하고, 이를 달성하기 위한 액션 플랜을 수립하는 것이 개인과 조직 성장에 기여하는 방식입니다. 조직이 이런 방식으로 업무를 조정하지 않더라도, 우리는 스스로 정량적 목표를 세우고 구체적인 계획에 따라 일해야 합니다. 정량적 성과를 어필하는 것만큼 중요한 것은 성과를 만든 방법을 구체적으로 설명하는 것입니다. 단순히 "업무를 수행했더니 성과가 나왔다"고 설명한다면 설득력이 떨어집니다. 아무리 대단한 성과라도 그것을 만들어낸 핵심 역량이나 방법을 소개하지 않으면 임팩트가 약해집니다.예를 들어:<ul ><li>매출 00억 달성에 기여한 자신만의 업무 노하우</li><li>사용자 수 00명 증가에 기여한 업무 역할의 특징</li><li>전년 대비 주문 건수 00건 증가에 대한 구체적 기여 방식</li></ul>이러한 업무 노하우와 특정 역할 설명이 바로 역량에 대한 증명입니다. 역량을 증명해야 정량적 성과를 일으킨 사람이라고 믿을 수 있고, 최소한 면접에서 만나보고 싶다는 피드백을 받을 수 있습니다. 효과적인 경력 기술은 역할 - 성과 - 역량의 구조로 이루어져야 합니다. 이 명칭은 '목적 - 역할 - 성과' 등으로 대체할 수도 있습니다. 중요한 것은 구조적으로 경험을 통해 역량을 증명하는 것입니다.이전에 한 일과 그 일을 통해 발휘한 역량, 역량으로 만든 성과로 경력을 설명한다면 매력적인 인재로 어필할 수 있습니다. 경력이 있는 지원자는 경험을 잘 설명할 수 있다면, 다른 내용들은 과감히 생략해도 됩니다. 자격증, 대외활동 등 시선을 분산시키는 내용들은 오히려 생략하는 것이 좋습니다.다만, 자기소개는 반드시 포함해야 합니다. 회사를 선택한 이유와 핵심 역량을 소개하는 내용이 필요합니다. 여기서 핵심 역량은 소통이나 협업 관련 소프트 스킬, 즉 보이지 않는 태도적 능력을 의미합니다.이력서를 읽고 나면 지원자가 보유한 직무 기술과 지향하는 가치적 태도를 모두 파악할 수 있어야 합니다. 좋은 지식과 노하우를 갖고 있어도 자신에게 적용하는 것은 항상 어려운 법입니다. 하지만 오늘 이 내용에 공감하신다면 이력서에 반영해보시기 바랍니다. 분명 이전과는 확실히 다른 이력서로 변신할 수 있을 것입니다.﻿

효과적인 경력 기술 가이드

2024년 생활시간조사 결과 | 전체 | 보건 · 사회 · 복지 | 보도자료 | 새소식 : 통계청

2024년 한국인의 하루, 무엇이 달라졌을까?

2019년에 이어 5년 만에 발표된 통계청 2024년 생활시간조사는 한국 사회가 집단 중심에서 개인 중심으로, 시간 투입에서 효율성 중심으로 패러다임이 전환되고 있음을 보여줍니다.

1. 수면의 질 저하로 인한 생산성 위기

 * 수면시간 8시간 4분으로 8분 감소 (1999년 조사 이래 최초)
 * 불면 경험자 11.9% (2019년 대비 4.6%p 증가)
   * 60세 이상이 19.6%로 가장 높고, 50대(11.1%), 40대(8.2%) 순
   * 모든 연령층에서 2019년 대비 증가: 60세 이상(+6.1%p), 50대(+4.3%p), 40대(+2.9%p) 등

사용자의 인지적 부하가 증가하고 있습니다. 수면 부족은 의사결정 능력과 집중력을 저하시켜 업무 효율성에 직접적 영향을 미칩니다. 디지털 기기 사용 증가와 야간 업무로 인한 수면 패턴 교란이 주요 원인으로 보입니다.

2. 개인화된 소비 패턴의 가속화

 * 혼자 식사하는 비율
   * 아침 41.7%(2019년 대비 +2.9%p) - 20대가 58.5%로 가장 높음
   * 점심 26.9%(2019년 대비 +1.4%p) - 20대가 32.1%로 가장 높음
   * 저녁 25.7%(2019년 대비 +2.5%p) - 20대가 34.8%로 가장 높음
 * 아침 식사 비율은 20대가 36.9%로 가장 낮고, 60세 이상이 85.8%로 가장 높음

코로나19 이후 정착된 재택근무와 개인 중심 라이프스타일이 식습관에도 반영되었습니다. 전통적인 집단 식사 문화에서 개인 맞춤형 소비로 패러다임이 전환되고 있습니다.

 3. 디지털 미디어 소비의 구조적 변화

 * 미디어 이용시간 2시간 43분으로 2019년 대비 17분 증가
 * CT기기 사용시간이 필수·의무·여가시간 모든 영역에서 2019년 대비 증가

멀티태스킹이 일상화되면서 콘텐츠 소비 패턴이 파편화되고 있습니다. 짧은 시간 내 핵심 정보를 전달하는 형태의 콘텐츠가 선호되는 구조입니다.

4. 업무 효율성 중심 문화로의 전환

 * 평일 오후 5시 이후 근무자 비율 2019년 대비 남녀 모두 감소
 * 일 관련 시간 2019년 대비 6분 감소
   * 남자: 6시간 36분(2019년 6시간 56분 → 2024년 6시간 36분, -20분)
   * 여자: 5시간 32분(2019년 5시간 38분 → 2024년 5시간 32분, -6분)

워라밸 가치관과 팬데믹 이후 효율성 중심 업무 문화가 확산되고 있습니다. 시간 투입보다 성과 중심 평가 시스템이 정착되는 과정입니다.

5. 성역할 인식 변화와 평등한 파트너십

 * 맞벌이 남편의 가사노동시간 2019년 대비 13분 증가
 * 맞벌이 아내의 가사노동시간은 2019년 대비 17분 감소

전통적 성역할 고정관념이 해체되면서 가정 내 역할 분담이 보다 평등해지고 있습니다. 이는 소비 결정권과 브랜드 선호도에도 영향을 미치는 구조적 변화입니다.

6. 주류가 된 웰빙과 셀프케어 문화

 * 스포츠 및 레포츠 2019년 대비 5분 증가
 * 건강·위생 등 개인유지 2019년 대비 7분 증가

건강에 대한 투자를 당연시하는 문화가 확산되었습니다. 단순한 치료 개념을 넘어 예방과 관리, 나아가 최적화에 대한 니즈가 증가하고 있습니다.

7. 행복의 본질적 가치 재발견

 * 가장 기분 좋은 행동 3가지
   * 1위: 식사하기 (평일 14.7%, 토요일 14.6%, 일요일 13.2%)
   * 2위: 대면교제 (평일 7.0%, 토요일 8.1%, 일요일 7.6%)
   * 3위: 걷기와 산책 (평일 5.3%, 토요일 6.2%, 일요일 7.0%)

복잡하고 자극적인 활동보다는 기본적이고 자연스러운 행위에서 만족감을 느끼는 경향이 강화되었습니다. 이는 과도한 디지털 자극에 대한 피로감의 반영일 수 있습니다.

[ 큐레이터의 문장 🎒 ]

"피로사회"에서 "회복사회"로

한국인들은 더 이상 무한 경쟁과 과로를 당연시하지 않습니다. 수면 시간 감소와 불면증 증가라는 역설적 현상은 사회적 피로감이 한계점에 도달했음을 시사합니다. 이는 단순한 개인의 선택이 아닌, 사회 시스템 전반의 지속가능성에 대한 경고 신호입니다.

"연결"에서 "자율성"으로

혼밥 문화의 확산은 개인주의 심화로만 해석할 수 없습니다. 오히려 타인의 시선과 기대에서 벗어나 자신만의 페이스로 살아가고자 하는 자율성 추구로 봐야 합니다. 이는 집단 동조성이 강했던 한국 사회의 근본적 변화를 의미합니다.

"역할 고정"에서 "유연성"으로

성역할 변화는 단순한 가사분담을 넘어 개인의 정체성을 사회적 역할로 규정하지 않겠다는 의지로 해석됩니다. 이는 모든 영역에서 기존 규범과 관습에 대한 재평가로 이어지고 있습니다.

https://sri.kostat.go.kr/board.es?mid=a10301060100&bid=220&act=view&list_no=437764&tag=&nPage=1

2024년 한국인의 하루, 무엇이 달라졌을까? 2019년에 이어 5년 만에 발표된 통계청 2024년 생활시간조사는 한국 사회가 집단 중심에서 개인 중심으로, 시간 투입에서 효율성 중심으로 패러다임이 전환되고 있음을 보여줍니다. 1. 수면의 질 저하로 인한 생산성 위기 <ul ><li>수면시간 8시간 4분으로 8분 감소 (1999년 조사 이래 최초)</li><li>불면 경험자 11.9% (2019년 대비 4.6%p 증가)<ul ><li>60세 이상이 19.6%로 가장 높고, 50대(11.1%), 40대(8.2%) 순</li><li>모든 연령층에서 2019년 대비 증가: 60세 이상(+6.1%p), 50대(+4.3%p), 40대(+2.9%p) 등</li></ul></li></ul> 사용자의 인지적 부하가 증가하고 있습니다. 수면 부족은 의사결정 능력과 집중력을 저하시켜 업무 효율성에 직접적 영향을 미칩니다. 디지털 기기 사용 증가와 야간 업무로 인한 수면 패턴 교란이 주요 원인으로 보입니다. 2. 개인화된 소비 패턴의 가속화 <ul ><li>혼자 식사하는 비율<ul ><li>아침 41.7%(2019년 대비 +2.9%p) - 20대가 58.5%로 가장 높음</li><li>점심 26.9%(2019년 대비 +1.4%p) - 20대가 32.1%로 가장 높음</li><li>저녁 25.7%(2019년 대비 +2.5%p) - 20대가 34.8%로 가장 높음</li></ul></li><li>아침 식사 비율은 20대가 36.9%로 가장 낮고, 60세 이상이 85.8%로 가장 높음</li></ul> 코로나19 이후 정착된 재택근무와 개인 중심 라이프스타일이 식습관에도 반영되었습니다. 전통적인 집단 식사 문화에서 개인 맞춤형 소비로 패러다임이 전환되고 있습니다. <ol start="3"><li>디지털 미디어 소비의 구조적 변화</li></ol> <ul ><li>미디어 이용시간 2시간 43분으로 2019년 대비 17분 증가</li><li>CT기기 사용시간이 필수·의무·여가시간 모든 영역에서 2019년 대비 증가</li></ul> 멀티태스킹이 일상화되면서 콘텐츠 소비 패턴이 파편화되고 있습니다. 짧은 시간 내 핵심 정보를 전달하는 형태의 콘텐츠가 선호되는 구조입니다. 4. 업무 효율성 중심 문화로의 전환 <ul ><li>평일 오후 5시 이후 근무자 비율 2019년 대비 남녀 모두 감소</li><li>일 관련 시간 2019년 대비 6분 감소<ul ><li>남자: 6시간 36분(2019년 6시간 56분 → 2024년 6시간 36분, -20분)</li><li>여자: 5시간 32분(2019년 5시간 38분 → 2024년 5시간 32분, -6분)</li></ul></li></ul> 워라밸 가치관과 팬데믹 이후 효율성 중심 업무 문화가 확산되고 있습니다. 시간 투입보다 성과 중심 평가 시스템이 정착되는 과정입니다. 5. 성역할 인식 변화와 평등한 파트너십 <ul ><li>맞벌이 남편의 가사노동시간 2019년 대비 13분 증가</li><li>맞벌이 아내의 가사노동시간은 2019년 대비 17분 감소</li></ul> 전통적 성역할 고정관념이 해체되면서 가정 내 역할 분담이 보다 평등해지고 있습니다. 이는 소비 결정권과 브랜드 선호도에도 영향을 미치는 구조적 변화입니다. 6. 주류가 된 웰빙과 셀프케어 문화 <ul ><li>스포츠 및 레포츠 2019년 대비 5분 증가</li><li>건강·위생 등 개인유지 2019년 대비 7분 증가</li></ul> 건강에 대한 투자를 당연시하는 문화가 확산되었습니다. 단순한 치료 개념을 넘어 예방과 관리, 나아가 최적화에 대한 니즈가 증가하고 있습니다. 7. 행복의 본질적 가치 재발견 <ul ><li>가장 기분 좋은 행동 3가지<ul ><li>1위: 식사하기 (평일 14.7%, 토요일 14.6%, 일요일 13.2%)</li><li>2위: 대면교제 (평일 7.0%, 토요일 8.1%, 일요일 7.6%)</li><li>3위: 걷기와 산책 (평일 5.3%, 토요일 6.2%, 일요일 7.0%)</li></ul></li></ul> 복잡하고 자극적인 활동보다는 기본적이고 자연스러운 행위에서 만족감을 느끼는 경향이 강화되었습니다. 이는 과도한 디지털 자극에 대한 피로감의 반영일 수 있습니다. [ 큐레이터의 문장 🎒 ] "피로사회"에서 "회복사회"로 한국인들은 더 이상 무한 경쟁과 과로를 당연시하지 않습니다. 수면 시간 감소와 불면증 증가라는 역설적 현상은 사회적 피로감이 한계점에 도달했음을 시사합니다. 이는 단순한 개인의 선택이 아닌, 사회 시스템 전반의 지속가능성에 대한 경고 신호입니다. "연결"에서 "자율성"으로 혼밥 문화의 확산은 개인주의 심화로만 해석할 수 없습니다. 오히려 타인의 시선과 기대에서 벗어나 자신만의 페이스로 살아가고자 하는 자율성 추구로 봐야 합니다. 이는 집단 동조성이 강했던 한국 사회의 근본적 변화를 의미합니다. "역할 고정"에서 "유연성"으로 성역할 변화는 단순한 가사분담을 넘어 개인의 정체성을 사회적 역할로 규정하지 않겠다는 의지로 해석됩니다. 이는 모든 영역에서 기존 규범과 관습에 대한 재평가로 이어지고 있습니다. https://sri.kostat.go.kr/board.es?mid=a10301060100&amp;bid=220&amp;act=view&amp;list_no=437764&amp;tag=&amp;nPage=1

통계청

⟪통계청 2024년 생활시간조사로 본 7가지 핵심 데이터⟫

PRD를 입력하면 DDD기법에의해 해석문서를 만드는 툴로 툴소개와 작동소스 오픈합니다. 실무에 적용가능한 수준의 문서를 만들기보다. 구현에 필요한 직전단계의 최소문서를 만드는 프로세스에 고민을 해본 생성툴입니다.

https://wiki.webnori.com/x/4oGtBg

PRD를 입력하면 DDD기법에의해 해석문서를 만드는 툴로 툴소개와 작동소스 오픈합니다. 실무에 적용가능한 수준의 문서를 만들기보다. 구현에 필요한 직전단계의 최소문서를 만드는 프로세스에 고민을 해본 생성툴입니다. https://wiki.webnori.com/x/4oGtBg

PRD분석 AI툴

성과지표부터 가설까지, PM의 제품 설계 인사이트

📈 성과지표(KPI), 이렇게 설정하고 관리합니다

이번 뉴스레터에서는 ‘성과지표(KPI) 설정과 관리’라는 주제로, 팀이 같은 방향을 보고 움직이기 위해 기획자가 어떻게 지표를 설계하고 공유해야 하는지에 대한 이야기를 나눠보려 해요. KPI는 단순한 숫자가 아니라, 제품이 어떤 가치를 만들고 있는지를 증명하는 나침반 같은 존재니까요.


12년차 PM이 직접 전하는 실전 KPI 설정 노하우부터, 허영 지표를 피하고 팀 전체를 정렬시키는 구체적인 사례가 담겨있어요. 인터뷰 본문부터 영상 콘텐츠까지 재밌게 봐주세요.

이번 뉴스레터에서는 ‘성과지표(KPI) 설정과 관리’라는 주제로, 팀이 같은 방향을 보고 움직이기 위해 기획자가 어떻게 지표를 설계하고 공유해야 하는지에 대한 이야기를 나눠보려 해요. KPI는 단순한 숫자가 아니라, 제품이 어떤 가치를 만들고 있는지를 증명하는 나침반 같은 존재니까요. 12년차 PM이 직접 전하는 실전 KPI 설정 노하우부터, 허영 지표를 피하고 팀 전체를 정렬시키는 구체적인 사례가 담겨있어요. 인터뷰 본문부터 영상 콘텐츠까지 재밌게 봐주세요.

앤디의 마음챙김 레터

자주 사용하는 공통기능을 하나의 모듈로 만들어 놓고, 필요할때 마다 참고 하는 성향이 있어서 개인적인 공간에 작업물을 정리 하거나, 나만의 모듈로 만드는 것을 종종 진행하고 있어요.


어찌 보면 저만의 toy 모듈같은 것인데요.
개인적인 작업 공간이긴 하지만, 오늘은 기능 정의가 중요하다는 것을 다시 한번 알게 되었어요.


아무리 저만을 위한 모듈을 만들어 보는 것이더라도, 습관에 의해서 사용성에 대해서 생각을 하게 되는데요. 코드에 먼저 손을 대면서 이렇게 해볼까? 저렇게 해볼까? 하면서 혼란?의 상태에 빠지는 저 자신을 보면서 "아직도 나는 부족하구나..." 라는 생각이 문득 들었습니다.


아마 저도 마음이 급해서, 무조건 코드에 먼저 손이 가능 습관 때문인거 같은데요.


사용성을 정의하고, 확장성을 고려하여, 좀 더 쉽게 사용할 수 있도록 만들기 위하여, 생각을 정의를 내리고 만들어나가는 습관을 다시 한번 들여야 할꺼 같아요.


사이드 프로젝트나, 토이 프로젝트를 하시는 많은 분들이 그 짧은 시간에 기능정의를 하고, 체계화 하시는 습관을 가지고 있으 실 것이라 생각이 되는데요. 부럽기도 하고, "나는 부족하구나.." 라는 생각이 교차되는 아침인거 같아요.

자주 사용하는 공통기능을 하나의 모듈로 만들어 놓고, 필요할때 마다 참고 하는 성향이 있어서 개인적인 공간에 작업물을 정리 하거나, 나만의 모듈로 만드는 것을 종종 진행하고 있어요. 어찌 보면 저만의 toy 모듈같은 것인데요.개인적인 작업 공간이긴 하지만, 오늘은 기능 정의가 중요하다는 것을 다시 한번 알게 되었어요. 아무리 저만을 위한 모듈을 만들어 보는 것이더라도, 습관에 의해서 사용성에 대해서 생각을 하게 되는데요. 코드에 먼저 손을 대면서 이렇게 해볼까? 저렇게 해볼까? 하면서 혼란?의 상태에 빠지는 저 자신을 보면서 "아직도 나는 부족하구나..." 라는 생각이 문득 들었습니다. 아마 저도 마음이 급해서, 무조건 코드에 먼저 손이 가능 습관 때문인거 같은데요. 사용성을 정의하고, 확장성을 고려하여, 좀 더 쉽게 사용할 수 있도록 만들기 위하여, 생각을 정의를 내리고 만들어나가는 습관을 다시 한번 들여야 할꺼 같아요. 사이드 프로젝트나, 토이 프로젝트를 하시는 많은 분들이 그 짧은 시간에 기능정의를 하고, 체계화 하시는 습관을 가지고 있으 실 것이라 생각이 되는데요. 부럽기도 하고, "나는 부족하구나.." 라는 생각이 교차되는 아침인거 같아요.

기능 정의의 중요성

The 2025 Developer Survey is the definitive report on the state of software development. In its fifteenth year, Stack Overflow received over 49,000+ responses from 177 countries across 62 questions focused on 314 different technologies, including new focus on AI agent tools, LLMs and community platforms. This annual Developer Survey provides a crucial snapshot into the needs of the global developer community, focusing on the tools and technologies they use or want to learn more about.

2025 Stack Overflow Developer Survey

15주년을 맞이한 스택 오버플로우 개발자 설문조사 결과가 올해도 어김없이 발표되었습니다. 전 세계 177개국에서 무려 49,000명 이상의 개발자가 참여해 총 314가지 기술 분야에 대한 62개의 질문에 답변했습니다. 설문 결과가 최근 개발 트렌드와 분위기를 그대로 보여주는 것 같습니다.


뭐니뭐니해도 가장 눈에 띄는 건 대중화 되고 있는 AI입니다. 응답자의 84%가 이미 AI 도구를 사용하고 있다고 답했는데, 단순히 실험해보는 수준을 넘어 실제 업무 흐름에 깊이 자리 잡았다는 뜻이죠. 하지만 아이러니하게도 신뢰도는 낮아졌습니다. 절반 가까운 46%가 AI 출력 결과를 믿지 않는다고 했고, 66%는 "거의 맞긴 한데 뭔가 부족한" 답변이 가장 답답하다고 했어요. 심지어 45%는 AI 코드 디버깅에 더 많은 시간을 쓴다고 답했죠. 😅 국가별로는 인도 개발자들의 신뢰도가 56%로 가장 높았지만, 대부분 국가에서는 25~31% 대에 머물렀습니다.


AI 에이전트 도입은 이제 막 시작 단계입니다. 31%가 사용 중이고, 17%는 도입을 준비 중이라고 답했지만, 여전히 38%는 계획이 없다고 했어요. 그렇다고 비관적이진 않습니다. AI 에이전트를 사용 중인 개발자 중 69%는 "생산성이 확실히 올라갔다"고 느낀다고 하니까요.


기술 트렌드에서도 변화가 뚜렷합니다. Docker 사용률이 전년보다 17%나 급증해 이제는 개발자의 표준 도구라고 불러도 될 만큼 당연해졌고, Python 역시 꾸준히 강세를 유지하고 있습니다. Rust의 Cargo는 가장 사랑받는 빌드 도구로 꼽혔고, 협업 도구 부문에선 GitHub(81%)가 1위를, Jira(46%)와 GitLab(36%)이 뒤를 이었습니다.


자세한 결과와 기술 스택별 사용률, 국가/직군별 상세 데이터는 공식 설문 페이지를 참고 바랍니다. https://survey.stackoverflow.co/2025/

15주년을 맞이한 스택 오버플로우 개발자 설문조사 결과가 올해도 어김없이 발표되었습니다. 전 세계 177개국에서 무려 49,000명 이상의 개발자가 참여해 총 314가지 기술 분야에 대한 62개의 질문에 답변했습니다. 설문 결과가 최근 개발 트렌드와 분위기를 그대로 보여주는 것 같습니다. 뭐니뭐니해도 가장 눈에 띄는 건 대중화 되고 있는 AI입니다. 응답자의 84%가 이미 AI 도구를 사용하고 있다고 답했는데, 단순히 실험해보는 수준을 넘어 실제 업무 흐름에 깊이 자리 잡았다는 뜻이죠. 하지만 아이러니하게도 신뢰도는 낮아졌습니다. 절반 가까운 46%가 AI 출력 결과를 믿지 않는다고 했고, 66%는 "거의 맞긴 한데 뭔가 부족한" 답변이 가장 답답하다고 했어요. 심지어 45%는 AI 코드 디버깅에 더 많은 시간을 쓴다고 답했죠. 😅 국가별로는 인도 개발자들의 신뢰도가 56%로 가장 높았지만, 대부분 국가에서는 25~31% 대에 머물렀습니다. AI 에이전트 도입은 이제 막 시작 단계입니다. 31%가 사용 중이고, 17%는 도입을 준비 중이라고 답했지만, 여전히 38%는 계획이 없다고 했어요. 그렇다고 비관적이진 않습니다. AI 에이전트를 사용 중인 개발자 중 69%는 "생산성이 확실히 올라갔다"고 느낀다고 하니까요. 기술 트렌드에서도 변화가 뚜렷합니다. Docker 사용률이 전년보다 17%나 급증해 이제는 개발자의 표준 도구라고 불러도 될 만큼 당연해졌고, Python 역시 꾸준히 강세를 유지하고 있습니다. Rust의 Cargo는 가장 사랑받는 빌드 도구로 꼽혔고, 협업 도구 부문에선 GitHub(81%)가 1위를, Jira(46%)와 GitLab(36%)이 뒤를 이었습니다. 자세한 결과와 기술 스택별 사용률, 국가/직군별 상세 데이터는 공식 설문 페이지를 참고 바랍니다. https://survey.stackoverflow.co/2025/

survey.stackoverflow.co

📊 스택 오버플로우 2025년 개발자 설문조사 결과 💡

애자일한 팀의 PRD는 "요구사항 정의서"가 아닌, 프레임워크입니다. | 원문 The PRD That Actually Works: 15 Years of Product Lessons in 5 Minutes by Aakash Gupta (2024)  REVISITED PRD(Product Requirements Document)는 제품이 만들어가야 하는 과정에서 어떤 문제를 어떤 방식으로 해결해 나갈 것인지를 정의하는 문서다.  국

The PRD That Actually Works

PRD를 직역하면 "제품 요구사항 정의서"이다. 다만 실제로 PRD를 작성하다보면 지금까지 내가 한국에서 보는 PRD와 해외에서 정의하고 작성하는 문서와는 다른 형태로 정의되고 표현된다.

대부분의 PRD가 실패하는 이유는:
1. PRD 문서 전체를 hand-off(내 손을 떠나서 끝난) 문서로 간주하고
2. 문제에 대한 Root cause를 점검하지 않고 진행 해 새롭게 발견되는 문제에 주요 목적이 흔들리고
3. 먼저 정의하지 않아도 되는 디테일을 너무 빨리 정해놔서 돌릴 수 없는 상황을 만들고
4. 고객에게 제품을 전달한 후의 회고가 없이 끝나버려
좋은 제품을 만들기 위한 "지식의 공유처(shared intelligence)"의 역할을 하지 못해서라고 생각한다.

또한, 제품을 만드는 과정에서 명확하게 정의하고 정리하는것은 PRD가 아닌, 실제 고객이 만족할 수 있고 임팩트를 만들어 낼 수 있는 상세한 유저 스토리의 Acceptance Criteria와 고객에게 어떤 전략으로 이터레이션을 통해 제공할지 논의하고 결정하는 스프린트 플래닝이 더 적합하다.

https://brunch.co.kr/@tsp/76

PRD를 직역하면 "제품 요구사항 정의서"이다. 다만 실제로 PRD를 작성하다보면 지금까지 내가 한국에서 보는 PRD와 해외에서 정의하고 작성하는 문서와는 다른 형태로 정의되고 표현된다. 대부분의 PRD가 실패하는 이유는: 1. PRD 문서 전체를 hand-off(내 손을 떠나서 끝난) 문서로 간주하고 2. 문제에 대한 Root cause를 점검하지 않고 진행 해 새롭게 발견되는 문제에 주요 목적이 흔들리고 3. 먼저 정의하지 않아도 되는 디테일을 너무 빨리 정해놔서 돌릴 수 없는 상황을 만들고 4. 고객에게 제품을 전달한 후의 회고가 없이 끝나버려 좋은 제품을 만들기 위한 "지식의 공유처(shared intelligence)"의 역할을 하지 못해서라고 생각한다. 또한, 제품을 만드는 과정에서 명확하게 정의하고 정리하는것은 PRD가 아닌, 실제 고객이 만족할 수 있고 임팩트를 만들어 낼 수 있는 상세한 유저 스토리의 Acceptance Criteria와 고객에게 어떤 전략으로 이터레이션을 통해 제공할지 논의하고 결정하는 스프린트 플래닝이 더 적합하다. https://brunch.co.kr/@tsp/76

Brunch Story

실제로 동작하는 PRD란

Claude 너.. 아주 실망이야.. 😑 돈을 저렇게 처묵처묵하고는.. 에잉~

Codex랑 동일한 걸 항상 같이 시켜보는데, 코드베이스 규모가 좀 큰 프로젝트는 OpenAI Codex가 잘하네요.

그러고보니 Claude로 만족할만한 결과가 나온 적이 없는데.. 혹시 Claude 너.. 나 싫어하니.. 😥

Claude 너.. 아주 실망이야.. 😑 돈을 저렇게 처묵처묵하고는.. 에잉~ Codex랑 동일한 걸 항상 같이 시켜보는데, 코드베이스 규모가 좀 큰 프로젝트는 OpenAI Codex가 잘하네요. 그러고보니 Claude로 만족할만한 결과가 나온 적이 없는데.. 혹시 Claude 너.. 나 싫어하니.. 😥

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안승지

https://github.com/s-ja
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이지섭

골빈해커

Code addict, AI/ML believer, 25+ years’ coding experienced start-up guy, Built a unicorn and building another big one!

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