AI-native engineer daily loop

용어를 외우지 말고, 카드 하나를 동료에게 설명할 수 있게 만든다.

AI 시대에도 무너지는 사람은 보통 기본 단어를 못 잡아서 무너진다. API, runtime, thread, transaction, p99 같은 단어를 즉시 설명해야 한다.

서비스 하나를 요구사항, 병목, 장애, 지표, 롤아웃까지 말한다.

시스템디자인은 예쁜 박스 그리기가 아니다. p99, retry, idempotency, backpressure, cache staleness, DLQ, rollback을 실제 질문으로 검증해야 한다.

코드를 읽고, 작은 설계를 만들고, AI가 만든 버그를 잡는다.

바이브코딩으로 빨라져도 코드 소유권은 사라지지 않는다. 자료구조, 객체 경계, 테스트, 예외, 동시성 버그를 직접 설명해야 한다.

LLM/agent/MCP/RAG를 제품과 운영 관점으로 설명한다.

AI를 그냥 쓰는 사람과 AI-native engineer의 차이는 검증이다. token, context, tool call, trace, eval, permission, run ledger를 구조로 설명해야 한다.

내 생각, 업무상황, 면접 답변을 자연 영어로 꺼낸다.

기술을 알아도 말이 안 나오면 면접과 회사 대화에서 못 쓴다. 쉬운 표현, collocation, pushback, clarification을 매일 입에 붙여야 한다.

읽은 내용을 실제 압박 질문으로 방어한다.

카드를 본 것은 입력일 뿐이다. 면접은 공격받고도 구조를 유지하는 출력 게임이다. 여기서 틀린 부분이 내일의 학습 순서를 정한다.

오늘의 빈틈 하나와 내일의 첫 클릭을 남긴다.

하루종일 많이 본 것보다 중요한 건 다음 루프의 시작점을 잃지 않는 것이다. 약점 하나를 명명해야 다음날 헤매지 않는다.