X에서 “90일 안에 연봉 20만 달러 AI 엔지니어 역할에 가까워지고 싶다면 학위보다 이 10개 GitHub 저장소를 익히라”는 식의 글이 화제가 됐다. 과장은 섞여 있지만, 목록 자체는 꽤 흥미롭다.
핵심은 저장소 10개를 외우라는 게 아니다. 앱 예제, 에이전트 프레임워크, 로컬 모델 실행, MCP, 벡터 검색, 시스템 설계, Claude Code 생태계까지 한 번에 훑는 로드맵으로 읽으면 의미가 있다.
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Addy Osmani의 글 「Agent Harness Engineering」은 요즘 코딩 에이전트를 볼 때 시선을 어디에 둬야 하는지를 아주 선명하게 정리한다. 핵심은 간단하다. 에이전트의 성능은 모델만으로 설명되지 않는다. 모델 주위에 어떤 하네스를 설계했는지가 실제 결과를 더 크게 바꾼다.
즉, “어떤 모델이 더 똑똑한가?”라는 질문만으로는 부족하다.
실전에서는 프롬프트, 파일 구조, 도구 설명, 훅, 샌드박스, 메모리, 검증 루프, 서브에이전트 분리 같은 주변 설계물 전체가 에이전트의 품질을 결정한다.
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