티키타카 개발 노트의 개발 컨셉은 다음과 같습니다. 막무가내로 바이브 코딩만 하면 빠르게 만들 수는 있습니다.

하지만 기본기를 무시하면 결국 부실한 타워크레인, 약한 거북선, 잘고장나는 전차가 될 수 있습니다.

묻지마 코딩의 결과로 진격의 거인 같은 버그들이 떼로 나타나게 될수도 있습니다.

AI가 강력할수록, 그것을 판단하고 통제하는 개발자의 기본기가 더 중요합니다.
그래서 티키타카 개발 노트는 학습 50 : 툴링 50 의 균형을 추구합니다.
기본기를 공부하고, 직접 만들어보고, 막히면 Agent에게 물어보고, 결과를 다시 검증합니다.
그리고 그 과정에서 얻은 코드, 지식, 실패 경험, 설계 이유를 노트에 남깁니다.



발성의 요령이 공기반 소리반 이라면 agent 활용은 학습반 툴링반

이렇게 축적한 지식을 다시 Agent와 연결하여 다음 개발에 재사용합니다. 기본기 + 실전 + Agent + 지식 자산화 이 네 가지를 계속 반복하면서 Agent Engineering을 추구합니다.



1. 기본기부터 쌓는다

AI가 코드를 만들어줘도 내가 이해하지 못하면 좋은 코드인지 나쁜 코드인지 판단하기 어렵습니다.

그래서 기본기를 계속 공부합니다.

• 프론트엔드

• 백엔드

• DB

• API

• 아키텍처

• 테스트

• 운영

모든 세부사항을 외울 필요는 없습니다.

하지만 전체 시스템이 어떻게 돌아가는지는 알아야 합니다.

Agent가 있어도 개발의 주인은 사람입니다.



2. Agent와 같이 공부한다

Agent는 단순한 코드 생성기가 아닙니다.

모르는 개념을 물어보고, 코드를 리뷰시키고, 잘못된 부분을 찾고, 더 좋은 구현 방법을 비교합니다.

그리고 배운 내용은 다시 노트로 정리합니다. (with agent)

공부 → 실습 → 질문 → 검증 → 정리

이 과정을 계속 반복합니다.

Agent를 코딩 대행자가 아니라 학습 파트너이자 학습 내용 생성자이자 정리자이자 수정자이자 리뷰어로 활용합니다.



3. 큰 기능을 한 방에 맡기지 않는다

Agent에게

“이 기능 전부 만들어줘.”

하고 끝내지 않습니다.

작업을 작게 나눕니다.

목표 정하기 → 작은 기능 구현 → 확인 → 다음 기능

작게 구현하면 사람이 이해하기 쉽습니다.

Agent도 작업 범위를 더 정확하게 이해할 수 있습니다.

문제가 발생해도 어디에서 잘못됐는지 찾기 쉽습니다.



4. 잘 만든 것은 팀의 자산으로 만든다

한 번 어렵게 알아낸 것을 다음 프로젝트에서 다시 처음부터 찾으면 아깝습니다.

그래서 계속 기록합니다.

• 잘 만든 코드

• 코딩 컨벤션

• API 패턴

• DB 설계

• 공통 컴포넌트

• 디버깅 방법

• 장애 원인

• 신기술 사용법

• 실패했던 방법

• 기술 부채

한 번 해결한 문제를 개인의 경험으로 끝내지 않습니다.

개인의 경험을 팀의 지식으로 바꾸고, 팀의 지식을 다시 다음 개발에 사용합니다.



5. 쌓은 지식을 다시 Agent에게 준다

노트를 사람만 읽고 끝내지 않습니다.

MCP 같은 방식으로 Agent도 읽고 활용할 수 있게 합니다.

그러면 Agent가 매번 처음부터 추측할 필요가 없습니다.

우리 팀의

• 코딩 방식

• 설계 방식

• 과거 경험

• 기술 선택

• 문제 해결 방법

을 참고하면서 작업할 수 있습니다.

결국 다음과 같은 순환이 만들어집니다.

사람이 공부한다
→ Agent와 구현한다
→ 사람이 검증한다
→ 결과를 기록한다
→ 팀의 지식이 된다
→ Agent가 다시 그 지식을 활용한다
→ 더 좋은 결과가 나온다

그리고 다시 반복합니다.



핵심 철학

학습 50
기본기, 기술 원리, 아키텍처, 코드 이해 능력을 계속 키웁니다.


툴링 50
Agent, MCP, 자동화, 코드 생성, 문서화를 적극적으로 활용합니다.
둘 중 하나만으로는 부족합니다.


강한 개발자 + 강한 Agent

이 조합을 만드는 것이 티키타카 개발 노트의 목표입니다.



현재 구현된 기능

MES LOT 관리 학습 노트

Agent를 활용해 기본적인 MES LOT 관리 개념과 구현 과정을 노트로 정리합니다.



Agent 기반 계층형 노트 관리

Agent가 Lexical 기반 노트에 1차 메뉴 → 2차 주제 → 본문 → 하위 문서 구조로 새로운 문서를 추가하고

기존 문서를 수정할 수 있습니다.



앞으로 만들 기능

• MCP를 통한 Agent 연동

• 디자인 노트 관리

• 프롬프트 라이브러리

• 개발 패턴 / 코딩 컨벤션 노트

• 디버깅 지식 베이스

• 기술 부채 관리

• Agent가 팀 지식을 직접 참조하는 구조
  
  

릴리즈 주소:

https://github.com/dota-pilot1/pkt-study-fullstack/releases/latest