meng shao(@shao__meng)의 스레드

최근 제 개발을 위해 AI 툴체인을 선택해 왔는데, Claude Code/Codex와 같은 AI 에이전트가 전반적으로 뛰어난 계획 및 아키텍처 기능을 제공하지만 프런트엔드 개발에는 충분히 활용되지 않는다는 점을 발견했습니다. 예를 들어, 디자인 팀의 Figma 디자인 초안을 다시 만들거나 프런트엔드 컴포넌트 라이브러리 및 CSS 스타일을 기반으로 제품 디자인을 추가하고 수정하는 데는 적합하지 않습니다. 적절한 사양, 계획, 기술, 에이전트 빌드 세부 정보, 그리고 여러 번의 반복 작업을 통해 만족스러운 결과를 얻을 수 있을 것 같습니다. 하지만 모기를 죽이는 데 대포를 사용하는 것과 같은 느낌입니다. 토큰 비용이 불필요하게 높습니다! 프런트엔드 중심 지능형 에이전트인 Kombai를 지난 며칠 동안 사용해 봤는데, 프런트엔드 개발에 꼭 시도해 볼 만한 가치가 있습니다. 도메인 최적화(30개 이상의 내장 RAG 라이브러리 및 작업별 계획)와 자체 개발한 Figma 디자인 엔진을 통해 Kombai는 컴파일 오류 감소, 높은 코드 검토 통과율, 브라우저 미리보기 기능 등 고품질의 결과물을 직접 생성합니다. 사용자는 컨텍스트를 제어하여 스택에 맞게 조정할 수 있습니다. 200개 이상의 작업을 대상으로 한 벤치마크 테스트 결과, UI 구현 및 오류율 측면에서 일반 지능형 에이전트보다 약 두 배 높은 성능을 보였으며, 특히 중대형 컴포넌트에 적합합니다. 여러 프로젝트에서 사용해 본 결과, 효율성은 매우 높았지만, 계획 패턴에 대한 이해가 여전히 필요합니다. https://t.co/dSOvfD53YF