AI 글을 정리하는 기준

AI 기술을 따라가다 보면 링크와 데모가 금방 쌓인다. 모든 도구를 깊게 볼 수는 없으니, 글로 남길 때 확인할 기준을 먼저 정리해 둔다.

수집

수집 채널은 넓게 가져간다.

• GitHub Trending과 릴리스 노트
• 모델 제공사의 공식 문서와 changelog
• Hugging Face, arXiv, Papers with Code
• Hacker News, Reddit, Threads, X의 개발자 반응
• 실제 제품에 붙일 수 있는 에이전트, RAG, MCP, observability 도구

하지만 수집과 채택은 다르다. 수집은 넓게, 검증은 좁게 한다.

1차 필터

새 도구를 보면 먼저 네 가지를 본다.

기준	확인할 것
문제	기존 방식으로 해결하기 어려운 문제인가
실행	30분 안에 로컬 또는 샌드박스에서 돌릴 수 있는가
연결	API, SDK, CLI, Docker 중 하나로 쉽게 붙는가
유지	최근 커밋, 이슈 응답, 라이선스가 건강한가

여기서 막히면 깊게 보지 않는다. 멋진 데모보다 재현 가능한 실행이 중요하다.

2차 검증

실행이 되는 도구는 백엔드 관점으로 다시 본다.

• 인증 정보가 어디에 저장되는가?
• 요청 실패와 재시도 정책은 있는가?
• 비용이 요청량에 따라 어떻게 증가하는가?
• 로그, trace, metric을 남길 수 있는가?
• 멀티테넌트 서비스에 넣을 때 격리할 수 있는가?
• 벤더 종속이 심한가?

AI 도구는 데모에서 좋아 보이기 쉽다. 하지만 서비스는 데모가 아니라 장애와 비용, 권한과 데이터 보존 정책 위에서 돌아간다.

글의 결론 형식

AI 글의 결론은 가능하면 세 가지 중 하나로 끝낸다.

판단	의미
Adopt	지금 작은 프로젝트에 넣어볼 만하다
Watch	방향은 좋지만 아직 운영 리스크가 크다
Skip	문제 정의가 약하거나 기존 도구 대비 장점이 부족하다

이렇게 해야 나중에 글을 다시 봤을 때 당시의 판단을 검증할 수 있다.

첫 번째 목표

처음에는 거창한 리뷰보다 짧은 메모를 꾸준히 쌓는 것이 목표다. 써볼 만한 도구는 따로 예제 코드나 프로젝트 글로 확장한다.