# 만약 당신이 클로드 블루 때문에 힘들다면 > Clean Markdown view of GeekNews topic #28252. Use the original source for factual precision when an external source URL is present. ## Metadata - GeekNews HTML: [https://news.hada.io/topic?id=28252](https://news.hada.io/topic?id=28252) - GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/28252.md](https://news.hada.io/topic/28252.md) - Type: news - Author: [kciter1](https://news.hada.io/@kciter1) - Published: 2026-04-06T13:52:22+09:00 - Updated: 2026-04-06T13:52:22+09:00 - Original source: [kciter.so](https://kciter.so/posts/feeling-claude-blue/) - Points: 18 - Comments: 17 ## Topic Body - AI의 급격한 발전으로 전문성이 대체되는 데서 오는 심리적 우울감을 느끼는 개발자들이 많아짐 - 이러한 우울감을 느끼는 개발자가 많아지면서 **클로드 블루**라는 이름이 붙게됨 - 또한 매일 쏟아지는 신조어가 개발자들의 **FOMO와 불안**을 가중시키고 있음 - 공포를 극복하는 핵심은 **이해하는 것**에 있음 - 수많은 '엔지니어링'은 전부 **"API에 적절한 입력을 보내고 응답을 처리하는 과정"의 변형**일 뿐이며, 이는 개발자가 이미 잘해왔던 일임 - FOMO를 유발하는 콘텐츠에 휘둘리지 말고 **본질을 이해하면 새로운 용어가 나와도 기존 지식 체계에 대입하여 냉정하게 판단**할 수 있음 --- #### 공포의 구조와 극복법 - 사람은 **정체를 모르는 것** 앞에서 공포를 느낌. AI에 대한 두려움도 AI 자체보다 "어떻게 동작하는지 모른다"는 사실에서 비롯됨 - 정체를 이해하면 마법이 기술로 보이기 시작하고, 기술이란 **배울 수 있고 한계가 있는 것**임 - 직장인의 24%가 AI로 인한 정보 과부하로 정신 건강이 악화됐다는 조사 결과도 있음 #### LLM의 정체 - LLM은 **"주어진 입력에 대해 가장 적절한 출력을 생성하는"** 다음 단어 예측 모델임 - ChatGPT, Claude, Gemini 모두 동일한 원리로 동작하며, 서비스의 실체는 **클라이언트가 메시지를 보내고 모델이 토큰을 스트리밍으로 반환하는 HTTP API 호출**임 - AI 에이전트의 강력한 코딩 능력도 이 API 호출을 감싸고 있는 것 #### AI 에이전트가 똑똑해진 과정 - **프롬프트 엔지니어링**: 역할 부여, Few-Shot, Chain-of-Thought 등은 결국 입력 텍스트의 문맥을 구체적으로 만들어 출력 방향을 유도하는 방법임 - **출력 형식 제어**: JSON Schema 지정, Function Calling 등으로 모델의 출력을 프로그램이 파싱 가능한 구조로 만듦. Function Calling을 통해 모델이 도구를 호출하고 런타임이 실행하는 구조가 가능해짐. MCP, RAG도 도구 호출의 한 형태임 - **컨텍스트 엔지니어링**: 어떻게 질문할까가 아니라 **모델이 추론 전에 무엇을 볼 것인가**를 설계하는 것. 입력이 길어지면 집중력이 떨어지므로, 적절한 정보를 적절한 위치에 넣는 것이 핵심임 - **프롬프트 분할**: 하나의 거대한 프롬프트 대신 **작고 집중된 여러 프롬프트로 나누어 처리**. Sub-Agent(서브 에이전트), Skill(스킬) 등이 이 범주에 해당함 - **하네스 엔지니어링**: 모델을 둘러싼 실행 환경 전체를 설계하는 것. **가이드**(행동 전 방향 설정)와 **센서**(행동 후 결과 검증)로 구성됨 - **랄프 루프**: 완료 기준 미충족 시 같은 프롬프트를 반복 주입하는 기법. 진행 상황은 파일 시스템과 git에 저장하여 매번 새 컨텍스트에서도 이어갈 수 있음. 하네스의 하위 전략 중 하나일 뿐 하네스 자체와는 다른 개념임 #### FOMO에서 벗어나기 - 지식이 있어도 불안한 것은 FOMO 유발자들로 인해 우리가 마치 아무것도 모르는 것처럼 느껴지기 때문 - FOMO를 느끼지 않는 좋은 방법 중 하나는 FOMO 유발자들이 실제로 무엇을 해결했는지 살펴보는 것 - 대부분 **과정을 압축한 것**이지 문제를 해결한 것은 아님 - 본질을 이해하고 있으면 새로운 정보를 접했을 때 **새 패러다임인지, 기존 개념의 변형인지 과장인지를 스스로 판단**할 수 있게 됨 #### 앞으로 무엇을 해야하는가 - 꼭 무언가를 해야 할 필요는 없음. AI가 내 문제에 도움이 안 되면 지금 하던 대로 살면 됨. **결국 도구일 뿐**이고 필요하면 쓰고 필요 없으면 안 쓰면 그만임 - 모든 것에 정답이 있지는 않음. 따라서 답지를 찾으려고 노력할 필요는 없음. - 지식이 있다면 앞으로 새 용어가 나와도 **무엇에 대한 이야기인지 파악할 수 있는 눈**이 생김 ## Comments ### Comment 54826 - Author: pjs102793 - Created: 2026-04-07T13:50:32+09:00 - Points: 4 FOMO를 느끼지 않는 좋은 방법 하나는 FOMO 유발자들이 실제로 AI를 이용해서 무엇을 해결했는지를 살펴보는 것이다. 이 말이 매우 공감이 되는군요 ㅋㅋ ### Comment 55167 - Author: bluekai17 - Created: 2026-04-13T09:43:10+09:00 - Points: 1 "AI가 내 문제에 도움이 안 되면 지금 하던 대로 살면 됨. 결국 도구일 뿐이고 필요하면 쓰고 필요 없으면 안 쓰면 그만임" 쉽지 않네요 ㅠ ### Comment 54832 - Author: limhasic - Created: 2026-04-07T14:19:31+09:00 - Points: 1 히히 나 이제 뭐하지 ### Comment 54786 - Author: savvykang - Created: 2026-04-06T21:29:07+09:00 - Points: 1 전문성 전체가 대체 가능한게 아니지 않나요? 조어 과정부터가 이상합니다 ### Comment 54789 - Author: kciter1 - Created: 2026-04-06T22:05:14+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 54786 - Depth: 1 원문에서 AI가 전문성 전체를 대체할 수 있다고 주장한 적은 없습니다. 저 또한 그렇게 생각하지는 않아요... ### Comment 54751 - Author: brainer - Created: 2026-04-06T14:27:47+09:00 - Points: -1 > LLM은 "주어진 입력에 대해 가장 적절한 출력을 생성하는" 다음 단어 예측 모델임 GPT-3 얘기네요. ### Comment 54767 - Author: jmg008 - Created: 2026-04-06T16:52:43+09:00 - Points: 3 - Parent comment: 54751 - Depth: 1 GPT 이후의 시중에 나온 대형 언어 모델들은 확산 모델 사용한 것 몇몇 제외하곤 모두 다음 토큰을 예측하는 형식인줄 알고 있었는데 다른 방식으로 작동하는 모델이 있으면 알려주시면 고마울 것 같습니다 ### Comment 54753 - Author: kciter1 - Created: 2026-04-06T14:45:10+09:00 - Points: 2 - Parent comment: 54751 - Depth: 1 그러면 최신 모델은 다른걸까요? 만약 잘못된 내용이 있다면 가르쳐주시면 저를 포함해 다른 분들께도 도움이 될 것 같습니다 ㅎㅎ ### Comment 54773 - Author: brainer - Created: 2026-04-06T18:46:35+09:00 - Points: -1 - Parent comment: 54753 - Depth: 2 현대의 LLM을 "다음 단어 예측" 이라고 치부 할거라면 AlphaGo도 "다음 수 예측"에 불구해요. ChatGPT 부터 다음 단어 예측은 단순 pre-trained에 불구하고요. 헌재는 목표를 달성하는 모델이죠 ### Comment 54783 - Author: cafedead - Created: 2026-04-06T21:05:25+09:00 - Points: 2 - Parent comment: 54773 - Depth: 3 AlphaGo도 가장 승률이 높게 계산되는 다음 수를 예측하는거 아닌가요????? ### Comment 54784 - Author: cafedead - Created: 2026-04-06T21:06:04+09:00 - Points: 2 - Parent comment: 54783 - Depth: 4 혼란스럽네요. 농담이신건지 아니면 무언가 제가 모르는 새로운 기법이나 기술이 나온걸까요?? ### Comment 54791 - Author: brainer - Created: 2026-04-06T23:22:07+09:00 - Points: -1 - Parent comment: 54783 - Depth: 4 "승률"이 핵심이죠. 단순히 다음 단어 예측으로는 쓸만한 문장은 커녕 코딩이나 수학을 제대로 하지못해요. 이런 기법은 60~70년대에 나온거고요. (엄밀히는 단어도 아니죠) ### Comment 54780 - Author: kciter1 - Created: 2026-04-06T19:38:13+09:00 - Points: 2 - Parent comment: 54773 - Depth: 3 음.. 어쩌면 제 의도와 다르게 글이 전달된 걸지도 모르겠다는 생각이 드네요. 만약 이 글에서 LLM의 기술적인 가치를 폄하하는 것 같이 느껴졌다면 사죄드립니다. 다만, 이 글의 의도는 과장된 포장과 신비화를 걷어내고 냉정하게 보자는 뜻이었습니다. 그래서 개인적으로 '목표를 달성하는 모델'이라고 표현하면 신비화가 된 것으로 느껴집니다. 결국 일반 소프트웨어든 모델이든 어떠한 '목표'를 달성하기 위함이기도 하구요. 그래서 개인적인 궁금함을 더해서 말씀하신 표현이 좀 더 기술적으로 정확한건지 다시 여쭈어보고 싶습니다. ### Comment 54787 - Author: h0422ys - Created: 2026-04-06T21:39:15+09:00 - Points: 3 - Parent comment: 54780 - Depth: 4 gpt 3 : 다음 단어 예측 -> 맞음 gpt 3 이후 트랜스포머 기반 모델 : 다음 단어 예측 -> 맞음. AlphaGo, AlphaZero, MuZero, ... : 다음 수 예측 -> 맞음. (특정)목표를 달성하는 모델 -> 맞음. 이야기 중에 틀린 말 없습니다 ### Comment 54790 - Author: rlaaudgjs5638 - Created: 2026-04-06T23:08:19+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 54787 - Depth: 5 그런것도 같네요. 다만 모델 자체는 결국 입출력 함수일 뿐이니까요. 적절한 하네스와 에이전트 루프가 주어진다는 가정 하에, 모델이 목표를 달성한다라는 말이 성립되는것 같습니다. ### Comment 54782 - Author: blacksocks - Created: 2026-04-06T20:11:58+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 54751 - Depth: 1 “다음 토큰 예측”은 구현 수준의 설명으로는 정확하지만, 모델의 능력이나 목적을 설명하는 방식으로는 불완전하다로 정리? 할 수 있나요? ### Comment 54781 - Author: ng0301 - Created: 2026-04-06T19:40:10+09:00 - Points: 1 - Parent comment: 54751 - Depth: 1 그러면 더 잘 예측하는 모델이라고 중간에서 만나면 될거같아요 😄