에이전트가 코드를 만드는 속도가 사람이 읽는 속도를 넘어서면 무엇이 남는가를 다룬 글이 논의를 모았습니다. 저자는 검증을 위한 이해에서 참여를 위한 이해로 목표를 옮기자고 제안하고 세 가지 장치를 내놓습니다. 그런데 댓글에서 나온 가장 강한 반론은 그 설명 자체를 모델이 쓴다면 검증이 성립하느냐는 순환 지적이었습니다. 제안된 장치 중 어느 것이 이 반론을 견디고 어느 것이 견디지 못하는지 구분해 봅니다.
Scarf는 7년간 프로덕션에서 돌리던 하스켈을 파이썬으로 옮기고 있습니다. 흥미로운 건 그 이유입니다. 창업자 Avi Press는 하스켈이 신뢰성·타입 안전성·성능이라는 약속을 대부분 지켰다고 인정하면서도, 결정적 비용은 컴파일 시간과 에코시스템 마찰이었다고 말합니다. 여러 AI 에이전트가 브랜치를 병렬로 탐색하는 개발 방식에서, 콜드 빌드 대기 시간이 사소한 불편에서 가장 큰 비용으로 바뀌었다는 것입니다. 이 글은 아직 존중하는 언어를 팀이 떠나게 만드는 진짜 비용과, 언어의 적합성이 시대와 작업 방식에 따라 달라진다는 교훈을 정리합니다.