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AI 에이전트가 대규모 성능 최적화를 자동화하면서 인간 엔지니어와 협력하는 새로운 개발 방식을 보여주는 실례로, 측정 가능성이 최적화의 출발점이 되는 원칙을 실무에서 입증했다.

뛰어난 AI 모델도 실제 개발 작업에는 불필요한 코드 생성, 낮은 가독성, 비효율적인 문제 해결이라는 근본적 한계를 드러내고 있다.

하드웨어 개발과 임베디드 디버깅 시 복잡한 장비 대신 저가 ESP32 보드 하나로 다양한 프로토콜을 브라우저에서 직접 다룰 수 있어, 개발 효율성이 크게 향상된다.