기록을 많이 남겼는데 더 찾기 어려워졌다 — 파일을 옮기지 않고 Retrieval Layer를 만든 이유
History가 커지자 기록 부족보다 검색 비용이 문제가 됐다. 원문을 프로젝트별로 재배치하는 대신 provenance를 보존하고 catalog, query, purpose-specific projection을 위에 얹은 과정을 정리한다.
프로젝트가 많아서 힘든 게 아니었다 — 아키텍처를 그려보고 알게 된 인지 부하의 정체
PaaS, PhotoGram, CharaWeave, Workspace Ops를 한꺼번에 아키텍처로 펼쳐보니 문제는 프로젝트 개수가 아니었다. 서로 다른 상태 모델과 authority를 머릿속에서 반복해 재구성하던 비용이 실제 병목이었다.
AI가 만든 작은 예외는 어떻게 새로운 아키텍처가 되는가
문제는 Python 자체가 아니었다. 작은 구현 편의가 현재 코드에 남고, 다음 AI가 그것을 정상 아키텍처로 해석하면서 Human이 승인하지 않은 선례가 누적되는 과정을 정리한다.
자동 테스트가 통과해도 디자인은 통과한 게 아니었다
빌드와 브라우저 테스트가 모두 통과한 UI가 실제로는 부자연스러웠다. 기술적 correctness와 perceptual coherence를 분리하고, AI의 첫 구현과 Human review 사이에 self-review를 넣게 된 과정을 정리한다.
AI와 개발하면서 내가 직접 코드를 덜 쓰게 된 대신 더 많이 하게 된 일들
코드를 직접 쓰는 시간은 줄었는데 개발한다는 감각은 오히려 강해졌다. CharaWeave와 workspace-ops를 만들던 하루를 돌아보며 AI가 구현량을 맡은 뒤 내가 더 많이 하게 된 일을 정리했다.
Ghost를 편집기로 쓰되 원본으로 두지 않은 이유 — Git-first Publishing Factory
Ghost는 훌륭한 CMS지만, 글의 원본과 발행 권한까지 CMS 하나에 묶을 필요는 없다. Git을 canonical source로 두고 Ghost는 Draft delivery surface로 사용한 publishing pipeline의 경계와 이유를 정리한다.
여러 AI를 쓴다고 AI Gateway가 필요한 건 아니었다
여러 AI를 하나의 최적 응답으로 수렴시키는 대신, 서로 다른 관점을 의도적으로 보존하고 충돌시킨 뒤 실제 실행 단계에서 강하게 통제하는 개발 방식을 정리한다.
Java 17에서 Java 25로: 숫자가 좋아 보여도 빨라졌다고 말하지 않은 이유
PhotoGram을 Java 17에서 Java 25로 옮기며 실제 워크로드를 비교했다. 여러 지표가 좋아졌지만 결론은 NO CLEAR DIFFERENCE였다. 측정값과 해석을 분리한 이유를 정리한다.