https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000217570241 https://product.kyobobook.co.kr/detail/S000221191848 https://www.aladin.co.kr/shop/wproduct.aspx?ItemId=364507859&start=pgooglemc

https://github.com/coleam00/excalidraw-diagram-skill

https://apps.apple.com/kr/app/%EC%93%94%EC%93%94%EB%8B%9B%EC%B8%A0-%EB%9C%A8%EA%B0%9C%EC%A7%88%EC%9D%98-%EB%AA%A8%EB%93%A0-%EA%B2%83%EC%9D%84-%ED%95%9C-%EB%B2%88%EC%97%90/id6814114693

안녕하세요 아는개발자 입니다. 많은 분들이 바이브코딩을 어려워 하십니다. 오늘 그 이유를 명쾌하게 설명 드리겠습니다. 결론부터 말씀드리면 인지부채 때문입니다. 인지부채가 생기는 이유는 현대인들의 뇌가 망가져있기 때문입니다. 우선 인지부채가 뭔지부터 살펴보겠습니다. 인지부채는 AI가 만든 결과물을 이해하지 못한 채 AI로 계속 무언가를 생산하는 상태 입니다. 말 그대로 인지(이해)에 빚이 생기는 겁니다. 우리가 돈을 빌리면 당장은 편하죠? 그런데 언젠가 이자와 함께 더 큰 대가를 치뤄야 합니다. 마찬가지로 AI로 딸깍 무언가를 만들면 당장은 편합니다. 하지만 인지부채 쌓인 상태로 프로젝트가 점점 커지면 100% 망합니다. 다시 만들어야 합니다. 상담하신 분의 실제 사례이니 꼭 읽어보시길 바랍니다. https://geekus.kr/aneundev/post/17730 이렇게 되지 않으려면 우리는 의식적으로 AI가 뱉어내는 결과물을 이해하려고 노력해야 합니다. 인지부채가 생기면 바로 제거해야합니다. 절대 타협하면 안됩니다. 이 인지부채는 눈덩이 처럼 불어납니다. 그럼 인지부채는 어떻게 쌓일까요? 바이브코딩할 때 '그냥 해줘' 같은 자연어 프롬프트 넣고 AI가 해준 설명 읽지도 않고 엔터만 누르고 있는 분들 많을겁니다. 버그나 오류가 생기면 될 때까지 자연어 프롬프트 덕지덕지 바르실겁니다. 인지부채는 이때 쌓입니다. 이렇게 하면 프로젝트 진짜 골로 갑니다. 다시 만들어도 결과는 똑같습니다. 인풋이 똑같이 쓰레기인데 황금이 나오길 기대하면 안됩니다. LLM은 확률적으로 동작합니다. 내 프로젝트의 생사를 운에 맡기는 겁니다. 주사위 던지는 것과 무엇이 다를까요? 이 현상은 점점 더 심해지고 있는데요, AI가 생산하는 속도가 점점 빨라지고 있는데 우리는 점점 더 멍쳐해져가고 있습니다. 이 정보를 소화하는 뇌 근육 자체가 퇴화하고 있습니다. 영화 월E를 보면 머지 않은 미래에 모든것이 자동화 되어서 인간의 다리 근육과 뼈가 퇴화해서 걸어다니지도 못합니다. 저는 월E에 나오는 사람들이 그냥 상상이라고 생각했지만 정말 빠르게 현실이 되어가고 있습니다. 우리는 왜 이렇게 생각하고 정보를 학습하는 능력이 약해졌을까요? 숏폼, 릴스, 포르노, 당류, 니코틴, 알콜 등 뇌에 해로운 요소들을 너무 쉽게 접할 수 있습니다. 현대인들의 뇌에 가해지는 부하가 너무 큽니다. 저는 이걸 '부하율' 이라고 부릅니다. 엎친데 덮친격으로 LLM이 대중화 되고 자연어 한마디면 논문급 정보랑 그럴싸한 결과물을 만들어주죠. 직접 정보를 찾고 비교하고 시행착오 끝에 내것으로 만드는 이 프로세스를 훈련할 기회가 박탈된겁니다. 뇌가 망가져가고 훈련도 못하니 최악의 상황으로 가고 있는겁니다. 우리의 뇌는 결과가 바로 안 나오거나, 긴 글을 천천히 읽고 생각하고 어려운 문제를 해결하는 힘이 너무나도 약해졌습니다. 저희는 의식적으로 의도적으로 AI가 주는 정보를 이해하고 인지부채를 줄여가는 훈련을 해야 합니다. 5가지 팁을 드리고 마무리 하겠습니다. 1. 모르는 용어는 그자리에서 이해하기 저희 수업때 꼬리질문이랑 질문 5세트 계속 연습하죠? 끊임없이 연습해서 모르고 낯선 용어가 나오면 그자리에서 1초도 고민하지 말고 AI에게 물어보세요. 어려우면 쉽게 설명해달라고 하거나 예시를 달라고 하세요. 이해가 안되면 며칠뒤에 다시 보세요. 기술은 도구일 뿐이며 인간이 다 이해할수 있는 내용입니다. 2. AI에게 짧게 요청하기 길면 읽을 엄두가 안나죠 짤라서 설명해달라고 요청하세요. 3. 내가 설명할 수 있는지 체크하기 설명하지 못하면 이해하지 못한겁니다. 완벽하지 않아도 내 언어로 표현할 수 있는지 확인해보세요. 4. 유튜브나 인스타 앱 지우기 온전히 집중할 때 스마트폰을 멀리 하거나 아예 앱을 삭제해보세요. 5. 독서 습관 만들기 진짜 10분이라도 좋으니까 긴 글을 끝까지 읽는 연습을 해보세요. 그리고 그 생각을 AI 도움없이 글로 써보세요. AI는 점점 더 좋아지고 빨라질겁니다. 새로운 도구나 모델이 나왔다고 우르르 몰려가면 안됩니다. AI FOMO로 조회수 빨아먹고 강의 팔아먹는 사람들에게 탄식을 느낍니다. REA로 딸깍 복제 하고, 에이전트 수백개 돌리는게 중요한게 아닙니다. 이렇게 해서 나온 결과물을 이해를 못하면 그냥 쓰레기일 뿐입니다. 진짜 중요한건 새로운 정보나 기술을 어떻게 학습할 것인가? 인지부채를 어떻게 하면 줄일 수 있을까? 입니다. AI가 아무리 좋아져도 얘가 생산하는 정보를 따라갈 수 있어야 합니다.

https://documentation.swing2app.co.kr/knowledgebase/playstore/playstore-apprelease

안녕하세요 아는개발자입니다. 오늘은 최근에 이슈가 된 REA라는 도구에 대해서 얘기 해보겠습니다. 수강생분들께 이런 질문을 받았습니다 "REA로 쓰고있는 구독하고 있는 SaaS 복제해도 써도 되나요?" "REA로 빨리 만들 수 있나요?" 결론부터 말씀드리면 REA는 복제해주는 도구가 아닙니다. 전문성 부족한 AI 유튜버들이 자극적인 후킹을 하여 오해가 생긴것 같아 안타깝습니다. REA를 모르시는 분들 위해 간단하게 설명드리겠습니다. REA는 Reverse Engineer Anything의 약자입니다. 2026년 4월에 공개된 오픈소스 프로젝트로, 깃헙 스타 23만개를 받았고 "모든 것은 역분석(리버스 엔지니어링)할 수 있다"는 슬로건만 보면, 그대로 복제할 수 있을것 같은 기대를 주긴 합니다. 여기서 나오는 개념이 Reverse Engineering 입니다. 말 그대로 리버스는 역방향이라는 뜻이고 결과물을 보고 소스코드를 추론하는 것입니다. 완성된 요리를 통해 레시피를 유추한다고 이해하면 쉽습니다. 원래 악성코드 분석, 보안 취약점 점검, 이미 단종된 소프트웨어를 유지보수 하기 위해서 등을 위해 쓰였습니다. 핵심은 그대로 복제해주는 도구가 아니라 이미 만들어진 앱을 분석해주는 도구입니다. 곧 앱을 복붙 해주는게 아니라 "이 기능은 이런 구조로 동작한다"는 설명 + 그 설명을 뒷받침하는 근거(코드 위치, 디컴파일 조각들)입니다. 이 뜻은 REA를 활용하려면 분석 결과를 정확히 이해할 수 있는 문해력과 기본기가 필요하다는 뜻입니다. 이 분석 결과를 그대로 클로드 코드에 붙여넣고 만들어 달라고 해도 되지 않나요? 라고 하실 수 있습니다. 그렇게 해서 만들어진 앱을 어떻게 운영하실건가요? 그 앱을 유지보수 하실 수 있나요? 내부를 더 나은 구조로 개선하실 수 있나요? 보안은요? 인프라는 어떻게 구성하실건가요? 개인정보처리법에 대해서 알고 계신가요? 서비스 원작자 라이선스 문제는 어떻게 하실건가요? 화면 구성이나 디자인을 그대로 따라 하면 디자인권, 부정경쟁방지법의 성과물 도용 조항이 문제될 수 있습니다. 딸깍으로 만드는건 환상입니다. 서비스를 만들어보시면 아시겠지만 REA로 분석해서 어떻게 해서 복제 했더라도 실제 유저가 들어오는건 또 다른 차원의 얘기입니다. AI가 아무리 발전해도 결국 이걸 다루는 사람의 기본기가 중요합니다. 오늘도 결국 기본기입니다.