Mihail Eric의 Stanford CS146S, AI 네이티브 엔지니어 양성

Stanford대학의 Mihail Eric은 강의 CS146S에서 AI 네이티브 엔지니어링을 가르치고 있다. Latent Space가 2026년 11월 9일 보도한 내용으로, 강의와 Monaco에서의 실천이 소개되었다. 코딩 에이전트가 전년도 과제를 한 번에 풀 수 있게 되자 수업 설계를 다시 검토했다고 한다. CS146S는 10주 과정이다. 1주차는 코딩 에이전트의 하네스를 직접 만드는 내용으로, 약 200줄로 에이전트 루프를 구성할 수 있다고 설명한다. 이후에는 컨텍스트 엔지니어링, MCP와 도구 설계, 스킬, AGENTS.md와 hooks 등 커스터마이즈, 에이전트 대응 코드베이스, 에이전트에 의한 코드 리뷰, 보안, 백그라운드 에이전트, 팀 기반, 소프트웨어 팩토리로 이어진다. 첫 과제는 학생이 AI 코드 리뷰어를 실행해 평가하는 형태였으나, 이번에는 한 번의 프롬프트로 풀리는 과제가 많았다. Eric이 학부생에게 묻자 전원이 이미 코딩 에이전트를 사용하고 있었다. 이에 2회차에는 오픈소스 메인테이너를 초청해, 학생들이 익숙하지 않은 리포지터리를 이해하고 변경을 제안한 뒤, 병합할 가능성이 있는 사람에게 패치를 설명하도록 했다. 메인테이너의 리뷰를 통해 좋은 소프트웨어 설계 감각을 전달하려는 목적이다. Monaco에서는 여러 코드 리뷰 제품을 시험해 보았고, 대부분의 용도에서 Devin을 선택했다. 반면 백그라운드 에이전트가 제품을 실행하고 장애를 재현하며 수정을 시도하는 환경은 클라우드 구성에 의존하기 때문에 자체 개발했다. 방침은 '사서 배우고, 직접 만들어 유지한다'이다. 온콜용 에이전트에는 Datadog과 GitHub 접근 권한을 부여했다고 한다. 대담에서는 코드 리뷰가 새로운 병목이 되고 있다는 점, Stripe Minions 같은 백그라운드 에이전트 사례, MCP 포털, 소프트웨어 팩토리에서 사람에게 남는 일 등이 화제에 올랐다. Geoffrey Litt의 explain-diff 스킬은 차이를 시각화하고 퀴즈로 이해를 확인하는 예로 소개되었다. 이 회차는 AI Engineer YouTube 채널 구독자 100만 명 달성을 기념한 것이며, 다음 주 AIE Code의 예습으로도 자리매김하고 있다.

보도를 바탕으로 AI가 작성 · 22분 전 업데이트

추이를 그릴 만큼 연속 관측 데이터가 아직 부족합니다.