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
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