All Notes
Vibe Coding
에이전트 하나한테 다 안 시킵니다. 13개로 쪼갠 이유
AI 에이전트를 통짜 하나로 돌리지 않고 13개 전문 에이전트로 쪼갠 이유를 작업 노트로 적었습니다. 역할 분리와 체이닝 순서, 에이전트를 나눌 때 생기는 비용과 한계까지 솔직하게 정리했습니다.
Team & Culture
AI 에이전트 도입했는데 누가 관리하죠
기업의 70% 넘는 곳이 AI 에이전트를 프로덕션에 올렸지만 절반 넘는 수가 관리 책임자가 없습니다. 도입보다 거버넌스가 어려운 이유와, 띄우기 전에 주인을 먼저 정해야 하는 이유를 정리했습니다.
AI & Automation
사장님이 ChatGPT 로 검색하는 시대, SEO 와 GEO 의 분기점
2026 년 사장님들은 외주 후보를 ChatGPT·Claude·Perplexity 에 물어봅니다. SEO 만으로는 그 답변에 인용되지 못합니다. GEO (Generative Engine Optimization) 가 무엇이고 SEO 와 어떻게 다른지, 베비투스랩 블로그가 적용하는 GEO 패턴 5 가지를 정리했습니다.
Team & Culture
개발자 채용 vs 외주 vs AI 자동화, 2026년의 의사결정 프레임
스타트업 대표가 개발이 필요할 때 채용·외주·AI 자동화 셋 중 무엇을 골라야 하는지 헷갈립니다. 2026년에는 선택지가 셋으로 늘었습니다. 각각의 진짜 비용과 적합한 상황을 의사결정 프레임으로 정리한 노트입니다.
Engineering Notes
외주 코드 인계받을 때 봐야 할 5가지, 개발사가 안 알려주는 것
외주 개발이 끝나고 코드를 받았는데 다음 개발자가 못 만지는 경우가 많습니다. 인계 시점에 확인해야 할 5가지를 기술 디테일까지 정리했습니다. 이걸 계약서에 넣으면 6개월 뒤 재개발 함정을 피할 수 있습니다.
AI & Automation
AX 도입 후 6 개월 뒤 직원이 안 쓰는 5 가지 패턴
사장님들이 가장 자주 묻는 질문이 'AI 도입했는데 직원이 안 쓰면 어떡하나요' 입니다. 베비투스랩이 본 5 가지 정착 실패 패턴과 그것을 막는 5 가지 원칙을 정리했습니다. 도입이 아니라 정착이 진짜 게임입니다.
Team & Culture
1인 시니어 풀스택이 주니어 5명 팀보다 나은 이유와 안 나은 이유
AI 시대에 1인 시니어 풀스택이 주니어 팀을 대체할 수 있다는 말이 많습니다. 절반은 맞고 절반은 과장입니다. 1인 시니어가 진짜 강한 영역과 솔직히 약한 영역을 가르고 외주를 맡길 때 무엇을 봐야 하는지 정리한 노트입니다.
Product Building
MVP 개발 기간과 비용, 2주짜리와 3개월짜리의 진짜 차이
스타트업 대표가 MVP를 만들 때 가장 헷갈리는 게 2주면 된다는 곳과 3개월 걸린다는 곳입니다. 둘은 다른 물건입니다. MVP의 진짜 정의부터 기간·비용 구간별 차이, 그리고 MVP 이후 재개발 함정까지 정리한 노트입니다.
AI & Automation
LLM 할루시네이션이 사내 AX 의 진짜 함정인 이유, 5가지 방어 패턴
Karpathy 가 'LLM 은 본질적으로 dream machine' 이라고 한 표현이 사내 AX 도입의 핵심 함정을 정확히 짚습니다. 할루시네이션은 데모에서는 가끔, production 에서는 매번 일어납니다. 베비투스랩이 운영 중에 직접 본 환각 사례 1 건 포함, 사내 시스템에서 막는 5 가지 방어 패턴을 정리했습니다.
Product Building
앱·웹 개발 외주 비용, 1천만원과 1억은 무엇이 다른가
같은 앱을 만든다는데 견적이 1천만원부터 1억까지 갈립니다. 가격대별로 실제 무엇이 들어가고 무엇이 빠지는지, 견적서를 정직하게 해부한 노트입니다. 싼 견적이 1년 후 더 비싸지는 메커니즘까지 정리했습니다.
AI & Automation
Headroom 으로 LLM 컨텍스트 60% 압축, 사내 AX 에 붙일 때 평가
LLM 토큰 비용을 60-95% 줄이는 오픈소스 Headroom 을 사내 AX 컨텍스트에서 평가한 노트입니다. Karpathy 의 LLM OS 비유에서 RAM 압축 layer 역할이고 사내 시스템 AI 도입의 컨텍스트 윈도우 한계를 정면으로 풉니다. 강점 4 가지와 한계 4 가지를 정리했습니다.