#AI
「AI」 태그가 붙은 글 20편이다.
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20편 중 1–20
프롬프트를 다듬던 시대에서 루프를 짜는 시대로
모델과 앱이 주고받는 건 중간에 어떻게 돌까? 매일 알아서 도는 에이전트는 cron 일까? 답은 프롬프트 문장 안이 아니라 while 문 하나와 트리거 한 줄에 있었다.
에이전트 셋에게 블로그 127편 감사를 나눠 맡겼다
127편을 혼자 다시 읽을 수는 없어서 41, 41, 45편으로 나눠 맡겼다. 돌아온 표에는 82편에 붙은 같은 꼬리말과, 본문이 42자뿐인 HTML 이 있었다.
게임 그림 AI, 하나만 쓴다면 무엇을 고를까
폰 방치형 RPG 에 동료 60명, 돈은 스킨에서 나온다. 그림 한 장을 영상으로 움직이면 프레임마다 얼굴이 흔들릴 수 있다. 결국 SD 그림 한 장에 뼈대를 넣는 쪽으로 정했다.
AI 그림 몇 장과 코드로 돈 안 들이고 숏폼 만들기
머리 위 「Lv.25 오리」 이름표, 맞는 순간의 흔들림과 번쩍, 파란 번개. 게임 숏폼의 문법은 편집 앱 없이 Pillow 와 ffmpeg, 대본 JSON 한 장으로도 나온다.
AI에게 짧게 시키면 얕게 나온다
「자세하게 써 줘」라고만 하면 AI 는 적당한 데서 멈춘다. 혼자 한 번에 쓴 판은 얕았고, 조사·바이블·집필·검토를 에이전트 약 40개에 나눈 판은 달랐다.
내 블로그가 AI처럼 읽힌 이유를 숫자로 세 봤다
글이 기계 같다는 느낌만으로는 어디부터 고칠지 못 정한다. 패턴을 세어 보니 description 127건 중 111건이 같은 두 마디로 끝나고 있었다.
AI에게 디컴파일러를 쥐여 주면 무슨 일이 생길까
30년 묵은 벽돌깨기 게임의 함수를 AI 에이전트가 C 로 되살렸다. 다시 컴파일하니 63바이트가 원본과 한 바이트도 안 틀렸다. 그럴듯한 오답을 걸러 낸 건 AI 가 아니라 컴파일러였다.
AI 컷만화의 한글 대사는 왜 깨질까
컷만화 요청서에 「오리는 항상 왼쪽」이라고 적었더니 친구가 먼저 말하는 칸마다 대답부터 읽혔다. 말풍선 속 한글도 불안했다. 이미지 AI 는 한글을 글자가 아니라 그림으로 그린다.
AI 앱은 대부분 남의 모델을 부른다
광고 속 「업계 1위 AI」를 뜯어 보면 대개 남이 만든 모델 여러 개를 순서대로 부르는 파이프라인이다. 답변 한 건 원가는 0.3원인데 구독료는 만 원이다. 그 차이는 어디로 갈까?
블로그 디자인 시안 3개, 에이전트 심사위원이 골랐다
시안 b 의 첫 화면은 316KB 였다. 카드마다 인라인 SVG 가 박혀 있었다. 심사를 따로 시켰더니 c 를 표준으로 고르고 a 와 b 에서는 좋은 부분만 떼어 왔다.
AI 는 파이썬으로 짜는데 인프라는 왜 Rust 로 가나
요즘 AI 쪽에서 파이썬 코드 밑을 Rust 로 바꾸는 경우가 부쩍 많아졌다. 모델은 여전히 파이썬으로 짜는데도. 비싼 GPU 가 데이터를 기다리며 노는 시간이 생각보다 길어서다.
REA는 무엇을 이어주는가
프로그램의 화면은 보이는데, 그 안에서 무슨 일이 일어나는지는 잘 안 보인다. REA 는 그 안쪽을 조사할 도구를 코딩 에이전트에게 이어 준다.
파일 종류에 따라 달라지는 조사
같은 프로그램이라도 남아 있는 정보가 다르다. 글자가 그대로 남은 JavaScript 묶음과 기계어로 바뀐 실행 파일에 같은 방법을 쓸 수는 없다.
그럴듯한 답과 확인된 답 사이
분석 결과에 함수 이름이 붙어 있어도 그게 개발자가 지은 원래 이름은 아니다. 디컴파일러가 만든 의사 코드는 기계어를 읽기 쉽게 옮긴 표현일 뿐이다. 원본의 주석, 설계 의도, 변수 이름까지 돌려준다는 보장은 없다.
사례 1 · 게임 속 소리의 위치
벽돌깨기 게임에서 왼쪽 벽돌을 맞히면 소리도 왼쪽에서 난다. REA 공식 DX-Ball 사례는 화면의 가로 좌표가 좌우 음향 값으로 바뀌는 작은 함수를 파고든다.
사례 2 · 복사 버튼 뒤의 네 단계
Notion 에서 글을 복사하면 텍스트뿐 아니라 서식도 따라온다. 공식 사례는 Notion Desktop 7.6.1 의 클립보드 경로를 캔다. 화면에서 보이는 복사 한 번이 여러 층을 지나가는 좋은 예다.
설치보다 먼저, 작은 대상 하나
처음에는 직접 만든 작은 JavaScript 앱이 좋다. 원본을 알고 있으니 분석이 맞았는지 대 볼 수 있고, 네이티브 분석 엔진 없이도 시작할 수 있다. 아래 안내는 문서에 기댄 것이고, 이 글을 쓰면서 명령을 실제로 돌려 보지는 않았다.
첫 실험 · 내가 만든 저장 기능
이 강은 ORI 의 학습용 실험 제안이다. REA 가 알아서 성공시켜 준다는 보장이 아니라, 도구가 얼마나 도움이 되는지 가늠하려고 짠 작은 과제다.
가능한 일과 남는 한계
REA 가 프로그램 구조를 읽는 걸 도와도, 사라진 Git 이력이나 개발자의 생각까지 되살리지는 못한다. 원본을 갖고 있는 프로젝트라면 Git 기록과 빌드 과정부터 보는 게 더 빠른 길이다. 역공학은 소스 관리를 대신하지 않는다.
다음에 읽을 공식 자료
확인일: 2026년 10월 16일 . 공식 문서의 main 브랜치와 공개 사례를 기준으로 썼다. 설치된 배포본과 문서 사이에는 차이가 있을 수 있다.
조건에 맞는 글이 없다. 브루니가 숨었나 보다.