동감. 항공우주,의료,정밀제어분야 등에서 고도화된 도메인의 핵심 데이터들은 철저하게 폐쇄된 내부망에 있고 접근하려면 핵심 내부자이거나, 외부라면 상당한 비용과 NDA 서명을 거쳐야 겨우 오픈됨. AI가 학습하는 데이터의 대부분은 인터넷에 공개된 것들이고 Python, JavaScript 기반 웹/앱 서비스라면 Full Automation이 어느 정도 가능.
고도화된 도메인에서 쓰이는 3D 그래픽스, CAD 기반 알고리즘들은 인터넷에 파편적으로 흩어져 있거나 아예 없기 때문에 AI 역시도 바이브 코딩으로는 피상적인 결과를 만들어 줄수 밖에 없다. 하나의 메인 에이전트를 두고, 도메인 맥락을 마이크로 매니징 수준으로 지속 주입하면서 Planning → Redirection → Review 사이클로 개발자가 직접 주도하는 풀 자동화가 아닌 지속적증폭의 방식으로 개발하는것이 안전하고 현실성 있는 접근이라고 생각
전 개인적으로 제 전문분야에서 AI가 형편없다는 걸 뼈저리게 느끼고 있습니다. 아마 다른 분야의 전문가도 마찬가지일 것이리라 짐작합니다. 물론 큰 도움은 됩니다. 하루 종일 잔소리 문서들을 써야하긴 하지만 결코 이전의 생산성과 비할 바는 아니지요.
어텐션은 다수결로 형성됩니다.
검증 에이전트는 평가함수만 통과하면 됩니다.
훌륭한 산업 코드는 대부분 공개되어있지 않습니다.
오픈 소스는 보여주기 위한 코드 입니다.
이 점을 항상 기억하고 사용해야 합니다.