데이터 엔지니어링의 미래를 예측하는 글은 많지만, 실제 데이터에 기반한 분석은 드뭅니다. Joe Reis는 2025년 12월부터 2026년 1월까지 1,101명의 데이터 실무자와 리더를 대상으로 설문을 진행했고, 그 결과를 바탕으로 2026년 데이터 엔지니어링의 방향성을 제시했습니다. 핵심 메시지는 분명합니다: 과거에 갚지 않은 빚은 이자가 붙고, 그 이자율은 사채 수준이라는 것입니다.
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AI 코딩 도구를 쓰는 대부분의 개발자는 프롬프트를 입력하고, 에러를 고치고, 반복합니다. 하지만 Boris Tane은 Claude Code를 약 9개월간 주력 개발 도구로 사용하면서 전혀 다른 패턴에 도달했습니다. 핵심 원칙은 단 하나입니다: 검토하고 승인한 서면 계획이 있기 전까지는 절대 코드를 작성하지 않는다.
이 계획과 실행의 분리가 낭비되는 노력을 방지하고, 아키텍처 결정의 통제권을 유지하며, 최소한의 토큰으로 훨씬 나은 결과를 만들어낸다고 합니다.
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이번 Shorts의 요지는 명확합니다. 1:1 대화에서는 크게 필요하지 않을 수 있지만, 여러 고객을 동시에 상대하는 AI 에이전트 SaaS에서는 “고객별 기억 분리"가 필수이며 그 지점에서 Mem0가 유용하다는 주장입니다. (영상 근거) 이 글에서는 그 메시지를 출발점으로, Mem0 공식 문서/공식 레포 근거로 기능과 활용법을 실무 관점에서 정리합니다.
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여러 LLM을 “각자 잘 쓰는 것"과 “팀처럼 같이 일하게 만드는 것"은 완전히 다른 문제입니다. 이번 영상은 Antigravity를 중심으로 GPT, Claude Code, Codex(그리고 내부 Gemini)를 동시에 돌리며, 뉴스 수집부터 지표 대시보드까지 이어지는 멀티 에이전트 실행 구조를 보여 줍니다. 핵심은 모델 성능 비교가 아니라 역할 분해 + 오케스트레이션 설계입니다. (영상 근거)
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“CLAUDE.md를 열심히 쓰면 에이전트가 더 똑똑해질 것"이라는 직관은 꽤 강합니다. 하지만 영상에서 소개된 논의는 반대 방향의 경고를 던집니다. 핵심은 컨텍스트 파일의 존재 자체가 아니라, 현재 작업과 무관한 지시가 상시 주입되는 구조가 탐색 비용과 추론 비용을 밀어 올릴 수 있다는 점입니다.
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