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# 주요 AI 코딩 도구 비교 (2025년 9월 기준)## 1. GPT‑5‑Codex (OpenAI)- **개요**: 2025년 9월 출시된 GPT‑5‑Codex는 실질적인 소프트웨어 엔지니어링 작업에 특화된 대까라 언어 모델로, 실시간 협어과 자체적인 실행을 강조합니다. Codex는 터미내·IDE·웹·모바일(iOS) 등 다양한 환경에서 동작하며, ChatGPT Plus/Pro/Business/Edu/Enterprise 구독자에게 기본 제공됩니다.- **주요 장점**: - **에이전트형 작업 수행**: 계획·코딩·테스트·디버깅·PR 리뷰를 독립적으로 수행하는 ‘변동적 생각(variable grit)’ 기능. - **툴 통합**: 샌드박스 환경에서 코드를 실행하고, 디버거·프로파일러·문서 검색·GUI ..

최근에 FastAPI 프로젝트를 하면서 .env 파일을 기반으로 설정을 관리하고 있었는데, os.getenv()와 load_dotenv()가 어떻게 동작하는지 헷갈리는 일이 많았다. 그래서 gpt랑 대화를 하면서 하나하나 정리했고, 이 글은 그 대화를 내가 이해한 순서 그대로 정리한 내용이다.  1. 내가 처음 가졌던 궁금증def __init__(self, **kwargs): super().__init__(**kwargs, _env_file=Path(f".env.{kwargs.get('env', 'dev')}"))이렇게 설정했는데, make run-local 실행했을 때 .env.dev를 읽더라. 왜 .env.local이 안 읽히는 거지? 2. 문제 원인: kwargs에는 ENV가 들어오지 않는다m..

1. Images (이미지)(1) 디졸버(dissolver) 개념 필요: 왜냐하면, 이미지는 템플릿, 컨테이너의 블루프린트가 될 것이기 때문에. (2) 이미지는 실제로 코드와 코드를 실행하는데 필요한 도구를 포함  2. Containers (컨테이너)(1) 이미지를 기반으로 컨테이너가 실행되어 코드를 실행  (1) 이미지와 컨테이너에서 이미지는 블루프린트.(2) 템플릿은 코드와 애플리케이션을 포함.(3) 컨테이너는 실행 어플리케이션이 된다. 3. 그래서 도커 이미지가 필요해!1. 기존에 존재(누군가 만든) 이미지 사용 (e.g. via Docker Hub)    4. 우리만의 custom Image 생성 가능!Write our own Dockerfile(based on another Image)  5. ..

- 컨테이너: 피크닉 바구니와 같은 느낌(하나의 가방으로 섞이지 않고, 자체 처리 가능)- 도커의 사용이유   1. 독립적인 패키지(동일한 것을 제공한다는 것은 배포할때 큰 가치를 지닌다.)   2. 다양한 프로젝트 정리 가능 - 도커(container)와 가상 머신(Virtual Machines)의 차이점 캡슐화라는 개념 자체는 동일하다. 하지만, VM: OS내부에 설치(애초에 OS에 종속적 -> 메모리, cpu, 하드 공간 낭비 -> 동일하게 복제되는 것이 많아짐)그래서 디폴트로 설치되지만 사용하지 않는 어플리케이션도 많아서, 낭비가 많아진다. 즉, 공유할 수 있는 단일 구성 파일이 없다. 도커 = 단지 관리하기 위한 사실상의 표준도구컨테이너 = 도커의 표준도구위에서 설정되는 하나의 App (Libr..