2024년 말부터 AI 코딩 도구가 질적으로 달라졌다고 함.

예전엔 AI가 만든 코드를 사람이 고쳐가며 썼는데,
어느 순간부터는 계속 시켜도 결과가 꽤 잘 나왔고,
직접 고치는 일이 확 줄었다고 함.

카파시는 소프트웨어를 이렇게 구분함.

• Software 1.0
사람이 직접 코드를 씀

• Software 2.0
데이터와 학습으로 모델을 만듦

• Software 3.0
LLM에게 문맥과 프롬프트를 주고 일을 시킴

즉 앞으로 프로그래밍은
코드를 직접 쓰는 일보다,
LLM이 잘 일하게 지시하고 문맥을 설계하는 일이 중요해짐.

예전에는 OCR, 이미지 생성, UI, 배포 같은 파이프라인이 필요했던 일도,
이제는 모델에게 바로 시키면 끝날 수 있음.

AI는 기존 일을 빠르게 하는 수준이 아니라,
기존 앱 구조 자체를 없앨 수도 있음.

AI는 정답을 검증하기 쉬운 영역에서 특히 빨리 발전함.

예를 들면:

• 수학
• 코딩
• 테스트 가능한 작업
• 보상/검증 환경을 만들 수 있는 업무

하지만 여전히 들쭉날쭉함.
어려운 코딩은 잘하면서도 단순한 상식 문제는 틀릴 수 있음.

그래서 사람의 검증과 감독은 계속 필요함.

• Vibe Coding
누구나 말로 앱을 만들 수 있게 되는 것

• Agentic Engineering
전문적인 품질, 보안, 설계를 유지하면서
AI 에이전트로 더 빠르게 만드는 것

즉 진짜 중요한 건
AI에게 맡기되, 품질과 책임은 사람이 가져가는 것임.

앞으로 중요한 능력은 이런 것들임.

• 문제 정의
• 좋은 스펙 작성
• 설계와 아키텍처 감각
• 보안과 품질 검증
• AI 에이전트 조율
• 결과물을 판단하는 감각

세부 API를 외우는 능력보다,
무엇을 만들지와 결과가 좋은지를 판단하는 능력이 더 중요해짐.

카파시는 LLM을 생명체처럼 보면 안 된다고 함.

AI는 욕망이나 호기심이 있는 존재가 아니라,
데이터와 강화학습으로 만들어진 통계적 시뮬레이션에 가까움.

그래서 의인화하기보다,
어떤 조건에서 잘 작동하는지 이해하는 게 중요함.

가장 인상적인 문장:

“생각은 아웃소싱할 수 있지만,
이해는 아웃소싱할 수 없다.”

AI가 많은 일을 대신해도,
무엇을 만들지, 왜 중요한지, 결과가 맞는지는
사람이 이해해야 함.

AI 코딩은 단순 생산성 향상이 아니라
새로운 컴퓨팅 패러다임임.

앞으로 좋은 개발자는
코드를 많이 치는 사람이 아니라,
AI 에이전트를 잘 지휘하고 검증하고 설계하는 사람이 됨.

- 가입 즉시 100달러 지급
- 5가지 미션 완료 시 = 100달러 추가
- 총 200달러 = 약 27만원 상당

콘솔 홈 > 익스플로러 AWS 위젯에서 진행하셔야
크레딧이 정상 반영됩니다

1. AWS Budgets 예산 알림 설정
2. EC2 인스턴스 시작
3. 아마존 베드락 플레이그라운드 사용
(프롬프트 한 번 실행만으로 20달러 획득)
4. Lambda로 웹 앱 구축
5. 아마존 RDS 데이터베이스 생성

- Amazon Bedrock으로 Claude, Llama 모델 API 바로 테스트
- EC2에 MCP 서버 직접 올려서 에이전트 인프라 구성 가능
- Lambda로 AI 백엔드 서버리스 배포까지
- Cursor / Claude로 짠 코드 실제 서버에 올려보는 비용 제로

- 가입 시 Free Plan 선택 필수
(크레딧 소진 시 자동 정지, 추가 과금 없음)
- 결제 정보 입력은 본인인증 용도만
- 루트 계정 MFA 이중 인증 필수 설정
- 일상 사용은 하위 IAM 유저로 운영 권장

- AWS Organizations / Control Tower / IAM Identity Center
활성화하면 크레딧 즉시 만료되니 건드리지 마세요
- 6개월 후 계정 자동 종료, 90일 내 유료 전환 안 하면 프로젝트 데이터 영구 삭제됩니다

Linux VPS (Ubuntu/Debian 계열) 초기 보안 셋팅을 진행한다.
클라우드 제공자: [AWS/Vultr/DO/Linode/etc - 명시]
용도: [봇 운영 / 웹서버 / 일반]

명령어와 함께 각 단계의 목적, 검증 방법을 같이 설명한다.
중요한 변경 전에는 롤백 방법도 안내한다.

[1. 시스템 기본]
- apt update && apt upgrade -y
- timezone 설정 (Asia/Seoul)
- hostname 변경
- swap 파일 생성 (메모리 < 4GB인 경우)
- unattended-upgrades 설치 (보안 패치 자동)

[2. 유저 관리]
- 신규 sudo 유저 생성 (adduser, usermod -aG sudo)
- SSH 키 복사 (.ssh/authorized_keys, 권한 700/600)
- root 계정 직접 로그인 차단

[3. SSH 강화 (/etc/ssh/sshd_config)]
- PermitRootLogin no
- PasswordAuthentication no
- PubkeyAuthentication yes
- Port [임의 5자리, 10000~65535]
- AllowUsers [신규유저]
- MaxAuthTries 3
- ClientAliveInterval 300

[4. 방화벽 - 이중 구성]
OS 레벨 (ufw):
- default deny incoming, allow outgoing
- 변경된 SSH 포트만 allow
- 필요한 서비스 포트만 추가 (예: 80, 443)

클라우드 제공자 레벨:
- AWS: Security Group (인바운드 SSH 포트, 내 IP만 권장)
- Vultr/DO/Linode: Firewall Group / Cloud Firewall
- 두 레이어 모두 동일 정책으로 구성

[5. 침입 방지]
- fail2ban 설치 + sshd jail 활성화
- 변경한 SSH 포트 반영 필수

[6. 민감 정보 관리]
- .env 파일 권한 600
- API 키 절대 git 커밋 금지 (.gitignore 점검)
- 환경변수 또는 secret manager 사용
- bash history에 키 노출 차단 (HISTCONTROL=ignorespace)

[7. 운영 베스트 프랙티스]
- 프로세스는 root 아닌 일반 유저로 실행
- 로그 디렉토리 분리 + logrotate
- 정기 백업 (스냅샷 또는 별도 스토리지)
- 모니터링 (htop, netdata, 또는 클라우드 제공자 기본 모니터링)

[8. 검증]
각 단계 후 점검 명령:
- ss -tlnp (열린 포트 확인)
- ufw status verbose
- fail2ban-client status sshd
- last / lastb (로그인 시도 이력)
- 새 터미널에서 SSH 재접속 테스트 (재부팅 전 필수)

[9. 클라우드별 추가 권장사항]
- AWS: IAM Role 사용 (인스턴스에 액세스 키 저장 금지), VPC + 프라이빗 서브넷 고려, CloudWatch 로그
- GCP: Service Account, OS Login 활성화
- 공통: 정적 IP 할당, 거래소/외부 API 화이트리스트에 IP 등록

AI agents가 Masters/PhD 금융 전문가들이 수주~수개월 걸려 하던 고난도 업무(리서치·모델링·보고서 등)를 몇 시간~며칠 만에 해내고 있다.