창업자 Phil Chen은 에이전트가 명확한 문제를 더 잘 풀수록 무엇을 풀지 선택하고 시간과 토큰을 배분하는 능력이 중요해진다고 썼다. 희소한 자원으로 시간, 관계, 평판을 꼽고 실제 환경을 이해하는 경험과 마지막 세부 완성도를 강조했다. 별도 채용 소개에서도 문제 발견과 해결을 각각 평가한다고 밝혔지만 평가의 보편적 타당성을 입증한 자료는 아니다. 고성장 조직과 개인 프로젝트에서 의미 있는 문제를 끝까지 다뤄 보라는 개인적 커리어 조언이다.
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AI 시대 커리어 조언, 문제 발견과 자원 배분 역량 강조
채용자의 경험에 따른 제안이므로 코딩 학습을 버리기보다 목표 선택과 결과 완성 능력을 함께 길러야 한다.