솔직히 말하면, 저도 처음엔 "터미널이 다 거기서 거기지"라고 생각했습니다. 그런데 AI 코딩 에이전트 전용으로 설계된 CMUX를 접하고 나서 생각이 바뀌었습니다. 출시된 지 얼마 되지 않았는데도 GitHub 스타가 6,800개를 넘어섰다는 건, 단순한 유행이 아니라 실제로 개발자들이 느끼는 불편함을 건드린 도구라는 의미로 읽혔습니다. AI 시대에는 어떤 모델을 쓰느냐만큼, AI가 일하기 좋은 환경을 어떻게 만드느냐가 생산성을 가르는 기준이 될 수 있습니다.워크스페이스 단위 관리, 왜 이게 필요한가개발할 때 창을 몇 개나 띄워두는지 세어본 적 있으신가요. 제 경우엔 보통 다섯 개를 넘겼습니다. 프론트엔드 개발 서버 하나, 빌드 터미널 하나, Git 작업 터미널 하나, 그리고 Claude Code 세션까지..

AI에게 "예쁘게 만들어줘" 한마디면 웹사이트가 뚝딱 나온다는 말, 반은 맞고 반은 틀렸습니다. 제가 직접 써봤는데, 결과물은 나왔지만 어디서 많이 본 보라색 그라데이션에 "혁신적인 솔루션"이라는 문구가 박혀 있었습니다. AI가 만든 티가 너무 선명하게 났습니다. 카피와 디자인, 구현을 분리하는 워크플로우가 이 문제의 실질적인 해법으로 주목받고 있습니다.AI 디자인이 다 비슷해 보이는 이유AI로 웹사이트를 만들면 처음에는 꽤 그럴듯해 보입니다. 그런데 조금만 들여다보면 레이아웃도, 폰트 조합도, 심지어 헤드라인 문구까지 어디서 본 것 같은 느낌이 납니다. 저도 처음엔 "AI가 이 정도면 충분하지 않나?"라고 생각했는데, 실제로 결과물을 클라이언트에게 보여줬을 때 "뭔가 AI가 만든 것 같아요"라는 피드백..

솔직히 저는 꽤 오래 "이 기능 만들어줘" 한 줄로 AI 코딩을 시작했습니다. 결과물이 빠르게 나오니까 좋았는데, 작업 범위가 커질수록 AI가 기존 구조를 무시하고 제멋대로 코드를 쌓는 상황이 반복됐습니다. 리서치부터 계획, 주석, 구현까지 단계를 나눠 진행하는 방식이 이 문제를 어떻게 해결하는지 직접 확인해봤습니다.리서치 없이 시작하면 왜 무너질까제가 AI 코딩을 처음 쓰기 시작했을 때 가장 많이 겪었던 문제가 뭔지 아십니까? 이미 프로젝트 안에 공통 컴포넌트가 있는데도, AI가 그걸 모르고 비슷한 기능을 처음부터 새로 만들어버리는 상황이었습니다. 결국 제가 다시 코드를 뒤져서 중복 로직을 정리해야 했고, 오히려 시간이 더 걸렸습니다.이 문제의 근본 원인은 단순합니다. AI에게 코드베이스를 제대로 파악..