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GPU·LLM·MLOps·쿠버네티스, 그리고 마음가짐에 관한 글 · 3 편
맡기면서 잃는 것 — 자동화가 실력을 깎는 방식은 균일하지 않습니다
계산기를 쓰면서 죄책감을 느끼는 사람은 없는데, AI가 써 준 문서를 보낸 뒤에는 대부분 조금 찜찜해합니다. 그 비대칭이 이 글의 질문입니다. 오프로딩이 순수한 이득인 영역, 실제로 능력을 깎는다고 측정된 영역, 그리고 지금 대부분의 지식노동이 놓여 있는 애매한 중간을 나눠 봅니다. 항공 분야의 자동화 의존 연구는 통념과 다른 것을 발견했고, 자동화 편향 연구는 훈련으로 막히지 않는다고 말합
2026-08-02 · 26 분 읽기 #humanities#ai#cognition#automation#skill내공의 깊이 — 2500점과 3000점의 차이
겉으로는 작아 보이는 차이가, 실제로는 실력의 심연을 가르는 경우가 있습니다. 탁구 점수 2500과 3000의 비유를 빌려, 내공이란 무엇이며 그 깊이는 어떻게 드러나는지, 그리고 그 수준에 이르는 길을 개발자의 시선으로 풀어봅니다.
2026-06-19 · 58 분 읽기 #mastery#deliberate-practice#skill#growth#self-improvement의도적 연습 — 경력만으로는 늘지 않는다
10년을 일해도 실력이 멈추는 이유와, 그것을 깨는 의도적 연습의 원리를 다룹니다. 코드 읽기, 재구현, 코드 카타, 포스트모템 같은 개발자를 위한 구체적 연습법과 주간 루틴, 피드백 루프 설계, 정체기 돌파법까지 실천 가능한 프레임워크로 정리합니다.
2026-06-16 · 34 분 읽기 #career#deliberate-practice#growth#learning#engineering-culture