AI 코딩 세션이 끊겼을 때 작업을 이어가는 방법
새 대화에서 처음부터 설명하지 않도록 목표, 결정, 검증 결과, 다음 행동을 짧게 인계하는 방법.
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Codex와 Claude Code를 함께 쓸 때 작업을 나누는 법
두 AI를 번갈아 쓰는 대신 기획·구현·검토의 책임과 인계 기준을 정하는 실전 흐름.
AI가 만든 코드, 배포 전에 확인할 7가지
AI의 완료 보고를 실제 동작과 대조하기 위한 코드·데이터·오류·권한 점검 목록.
잘된 프롬프트를 버전으로 남기는 방법
한 번 잘 나온 요청을 복사해 두는 데서 끝내지 않고 목적·수정 이유·결과와 함께 관리하는 법.
AI 산출물의 초안과 채택본을 구분하는 방법
여러 번 수정한 문서·코드에서 어느 버전을 믿고 써야 하는지 검토 상태와 결정 이유를 남기는 법.
여러 AI에서 만든 결과를 날짜별로 찾는 법
서비스별 대화 목록을 뒤지는 대신 저장한 산출물·프롬프트를 날짜와 서비스 기준으로 찾는 방법.
AI 대화에서 무엇을 저장해야 할까
대화 전체를 모으기보다 다음 작업에서 다시 필요할 결정·산출물·프롬프트를 고르는 기준.
MCP가 어려운 사람을 위한 AI 작업 연결 설명
MCP를 설치 명령 대신 ‘AI가 내 기록 도구를 쓰는 연결’로 이해하고 Wellnote에 첫 결과를 저장하는 흐름.
AI 개발에서 실패한 시도를 기록하면 좋은 이유
고치다 되돌아가는 반복을 줄이기 위해 실패 원인, 확인한 증거, 다음 시도를 짧게 남기는 법.
혼자 만든 AI 앱을 공개하기 전 점검할 것
데모가 된 뒤 실제 사용자에게 열기 전 로그인, 데이터, 모바일, 오류, 권한, 복구를 확인하는 순서.
AI로 개발을 시작했는데, 왜 완성 앞에서 멈출까
설문, 개발 실험, 에이전트 PR 분석, 실제 사고에서 반복되는 막힘을 살펴보고 끝까지 만들기 위한 작업 기준을 정리했습니다.
Codex와 Claude를 함께 쓸 때, 중간 산출물을 검토해야 하는 이유
여러 AI가 이어서 작업할수록 초안과 코드 변경을 중간에 확인해야 합니다. 실제 작업 흐름과 검토 질문을 정리했습니다.