AI 정보의 90%는 3개월 뒤 쓸모없어진다.

AI 정보의 90%는 3개월 뒤 쓸모없어진다. 나머지 10%에만 집중하기로 했다.

“요즘 AI 뭐가 좋다더라” “이거 미쳤다” 소셜 미디어는 당연하고. 요즘 사내, 친구들 사이에서도 AI 팁 공유가 일상이 됐다.

쏟아지는 정보를 전부 따라잡으려 했다. 번아웃이 왔다. 그래서 나만의 필터를 만들었다. Agent를 크게 3개로 나눴다.

1. 모델 - 새 모델 출시, 벤치마크, 어떤 게 잘하고 못하고.. 어차피 3개월 뒤엔 바뀐다. 아 모르겠고. 남들 쓰는 최신 유료 모델 쓰기.

2. 인터페이스 - 더 편한 터미널, GUI, 시각화 도구. 단축키.. 개발자라면 다 끌리는 영역. 그러나 생산성을 드라마틱하게 올려주지 않는다. 의도적으로 관심을 끈다.

3. 하네스 - Skill, Hook, Agent.md, CLI/MCP 등.

여기도 전부 중요하진 않다. 예를 들어. memory, 멀티모델 오케스트레이션 같은 ‘모델 한계 보완용’. 모델이 좋아지면 스르르 사라진다.

그럼 뭐가 남을까? 내 생각엔 두 가지다. SPEC과 TEST.

무엇을 만들지 구체화하고, 제대로 됐는지 검증하는 하네스.

이건 모델이 아무리 똑똑해져도 내 맥락과 암묵지 없이는 풀리지 않는다. AI가 자율주행하는데 가장 key다. 투자할 가치가 있다.

특히 TEST (검증) 하네스가 요즘 가장 흥미롭다. 멀티 에이전트 리뷰, 브라우저 자동화, AI-friendly 디버깅 로그.. 직접 써보고 깎는 데 에너지를 많이 쓰고 있다.

최근 재밌게 보는 건 Vercel의 dev3000.ai. UI 테스트에 써먹으려고 열심히 짜보는 중이다.