이것은 Google I/O Writing Challenge

의 제출물입니다

🎬 장면 Google I/O 2026은 두 시간 안에 수많은 발표들을 내놓았습니다.

🔥 Gemini 3.5 Flash
🤖 Antigravity 2.0
🛡️ Firebase AI Logic
🌐 WebMCP
🎨 Stitch
🧠 줄스
👁️ 제미나이 오미니

주요 발표의 당황스러움은 정말였습니다.

나 읽은 모든 회고는 하나 발표를 선택하고 설명합니다. 그것은 유용합니다. 하지만 그것은 생중계가 끝난 후 제가 실제로 질문했던 질문을 답해주지 않습니다:

🤔 오늘 실제 프로젝트에서 어떤 것을 사용할 수 있을까요, 폭발하지 않고요?

그래서 나는 지난 48시간 동안 네개의 I/O 2026에서 가장 최신 도구들을 사용해 개발했습니다. 데모 프로젝트가 아니고요. "hello world"도 아니에요.실제 워크플로우에 실제로 통합하려는 시도들이에요.

여기 무슨 일이 일어났는지 보여드릴게요. 👇

🛠️ 테스트한 네 도구들

나는 스택의 다양한 부분을 다루는 도구들을 선택했습니다.

나는 각각을 특정 작업에 시도했습니다. 튜토리얼은 아닙니다. 실제로 배포할 것을 위한 진짜 일입니다. 🚀

1️⃣ Antigravity CLI: 아무도 이야기하지 않는 129가지 기술

모두가 Antigravity의 다중 모델 라우팅(Gemini + Claude + GPT-OSS를 하나의 CLI에서)에 대해 쓰고 있습니다. 멋지군요. 🆒

하지만 제가 업무 방식을 실제로 바꾼 것은 /skills.

Antigravity는 129개의 내장 기능을 제공합니다. 자동 완성 규칙이 아니라 실제 에이전트 동작입니다. 예를 들어:

• 🔍agency-code-reviewer — 커밋 전 변경 사항을 검토합니다
• 🤖 agency-agentic-search-optimizer — AI 에이전트가 웹사이트에서 작업을 완료할 수 있는지 검토합니다
• 📖 agency-codebase-onboarding-engineer — 신규 개발자가 낯선 리포지토리를 이해하는 데 도움을 줍니다

🧪 테스트

나는 실제 React/TypeScript 프로젝트에서 스킬 생성 워크플로우를 테스트했습니다. 한 가지 프롬프트:

"Create a skill that enforces TypeScript strict mode violations before any PR merge"

⚡ What Antigravity Actually Did

Step 1: Read tsconfig.json and package.json → understood the stack ✅
Step 2: Scanned src/ for existing type patterns ✅
Step 3: Ran git status → understood current state ✅
Step 4: Proposed SKILL.md + checker script + pre-commit hook ✅
Step 5: Asked for approval, then built all three ✅
Step 6: Created mock violations, ran hook against itself, verified ✅

✅ 좋은 점

하나의 프롬프트. 수동으로 작성된 설정 파일 없음. 프리커밋 훅은 현재 활성화되어 다음 TypeScript 위반을 차단합니다.

⚠️ 나쁜 점

해당 기술은 프로젝트 디렉토리에 있지 않고 전 세계적으로 ~/.gemini/config/skills/에 살아있습니다. 이는 이 컴퓨터의 모든 ALL 프로젝트에서 사용할 수 있다는 의미입니다. 60개의 기술이 서로 충돌할 때까지는 편리하지만. 😬

❌ 더러운 것

Gemini CLI (오픈 소스, 10K+ 기여자)는 6월 18일에 중단됩니다. Antigravity는비공개 Google는 개발 도구를 자사의 수익화 스택으로 이전했습니다.

그것은 인정할 가치가 있는 거래입니다. 🫠

🏆 판결

스킬 시스템은 정말 강력합니다. 비공개 이전은 정말 우려되는 일입니다. 둘 다 참真합니다.

⭐⭐⭐⭐ (4/5)

2️⃣ Gemini 3.5 Flash: 빠르고 저렴하지만 하나 빠졌습니다

AI Studio를 통해 Gemini API를 사용하여 콘텐츠 요약 기능을 제공했습니다. 간단한 작업: 3,000자의 기사를 입력하고 구조화된 요약을 받아오는 것.

⚡ 속도

대부분의 입력에 대해 초 이하의 응답 시간입니다. 동일한 작업에 대해 Gemini 1.5 Pro보다 눈에 띄게 빠릅니다.

Gemini 1.5 Pro:   ~2.3s average
Gemini 3.5 Flash: ~0.8s average  ← 3x faster 🚀

🎯 품질

추출 및 요약에 능숙합니다. 미묘한 점에서는 어려움을 겪습니다 — 의견 기사에서 "논쟁적인 시각"을 식별하라고 요청했을 때, 그는 종종 가장 두드러진 주장보다는 가장 도발적인 주장을 선택하지 않았습니다.

💰 비용

여기서 흥미로운 점이 있습니다. Gemini 3.5 Flash는 가격 경쟁적으로 설정되어 있습니다 고용량 사용을 위해. 만약 당신이 일일 1000개의 문서를 처리하는 도구를 만들고 있다면, 경제성이 현실적입니다. 📈

🚨 아무도 언급하지 않는 일

컨텍스트 창 동작. 128K 토큰에서는 기술적으로 긴 입력을 처리할 수 있습니다. 하지만 ~60K 토큰 이상에서는 품질 저하를 관찰했습니다. — 모델이 긴 문서 중간에 숨겨진 세부 사항을 놓치기 시작했습니다.

다른 개발자들이 보고한 것과 일치하지만 누구도 이에 대해 쓰고 있지 않습니다..

🏆 판결

고부하, 구조화된 추출 작업에 탁월합니다. 검색 레이어가 없이 긴 문서의 미묘한 분석에 신뢰하지 마세요.

⭐⭐⭐⭐ (4/5)

3️⃣ Firebase AI Logic: 보안 모델은 이야기다

Firebase AI Logic는 Gemini 추론을 직접 클라이언트에서 실행할 수 있게 해줍니다— 웹 앱이나 모바일 앱이 백엔드 프록시 없이 Google의 API와 통신합니다.

I/O 키노트는 이를 마술처럼 들렸습니다. 🪄

현실은 더 복잡합니다.

🛡️ 진정으로 새로운 점: 4계층 보안 모델

┌─────────────────────────────────┐
│  Layer 1: App Check             │  ← Verifies requests from YOUR app
├─────────────────────────────────┤
│  Layer 2: Firestore Rules       │  ← Controls who can call the model
├─────────────────────────────────┤
│  Layer 3: Rate Limiting         │  ← Per-user throttling
├─────────────────────────────────┤
│  Layer 4: Output Filtering      │  ← Content safety on responses
└─────────────────────────────────┘

이유는 클라이언트 측 AI가 항상 신뢰 문제를 가지고 있기 때문입니다: API 키가 브라우저에 있으면 누구나 이를 남용할 수 있습니다. Firebase의 접근 방식은 그 위험을 제거하지 않지만, 일반적인 남용을 비현실적으로 만드는 충분한 마찰을 추가합니다. 🔒

🤷 새로운 점은 아닙니다

추론 자체입니다. 이미 AI 스튜디오 API를 사용하여 프론트엔드에서 Gemini를 호출할 수 있었습니다. Firebase AI Logic은 이를 Firebase의 인증 및 보안 생태계에 래핑합니다.

Firebase에 이미 사용 중이시라면 → 깔끔한 통합 ✅
Firebase를 사용하지 않는다면 → 이전 마이그레이션 비용이 실제입니다 ❌

🕵️ 핵심 요약

클라이언트 측 추론은 당신의 프롬프트 구조가 브라우저 네트워크 탭에 표시됩니다. 프롬프트 엔지니어링이 경쟁 우위의 일부인 모든 애플리케이션에서도 여전히 백엔드 프록시를 원합니다. 👀

🏆 판결

Firebase 네이티브 앱에 AI 기능이 필요하지만 백엔드 복잡성이 없는 경우에 좋습니다. 보안이 중요한 애플리케이션에서 서버 측 추론의 대체품은 아닙니다.

⭐⭐⭐ (3/5)

4️⃣ WebMCP: 가장 중요한 발표 중 하나 (하지만 아직은 아닙니다)

WebMCP는 웹 애플리케이션이 구조화된 정보를 AI 에이전트에 노출시키는 프로토콜입니다. 이를 robots.txt처럼 생각해보세요.агент와의 상호작용 — 이는 AI 크롤러에게 앱이 무엇을 할 수 있는지 알려주는 것이지, 그냥 앱에 어떤 페이지가 있는지 알려주는 것이 아닙니다.할 수 있는지 알려줍니다.

🤔 왜 중요한가요

전체 에지스틱 스택(Gemini 에이전트, Antigravity, Jules 등)은 웹 애플리케이션을 이해하여 그들과 상호작용할 수 있어야 합니다. WebMCP는 구글이 그것을 표준화하려는 시도입니다.

😐 왜 아직 흥분하지 않는가요

나는 작은 웹 앱에 WebMCP를 구현해 보았고 다음을 발견했습니다:

• 📚 문서화는 희박하다 — I/O 세션에서는 약 4분 동안 다루었습니다
• 🔧 도구는 최소 — CLI 템플릿이 없고, 유효성 검사기가 없으며, 테스트 프레임워크가 없습니다
• 📉 채택은 없다 — 아직 주요 프레임워크가 이를 지원하지 않습니다
• ❓ 이것은 구글의 제안이지 표준이 아님 — W3C/IETF 참여는 추후 결정됨

🏆 판결

이곳을 주시하세요. 아직 구축하지 마세요.

⭐⭐ (2/5)

📊 최종 스코어보드

💡 제 생각을 바꾼 한 가지 사항

기술 파일입니다. 분명히 말해요. 🏆

I/O 2026 이전에는 제 AI 워크플로우가 다음과 같았습니다:

Open chat → Paste context → Get answer → Copy result
Open chat → Paste context → Get answer → Copy result
Open chat → Paste context → Get answer → Copy result
...forever 😩

기술 파일 이 반전합니다:

Define behavior once (SKILL.md) → Agent executes autonomously → Forever ♾️

그건 기능 향상이 아닙니다.그건 다른 프로그래밍 모델입니다.

나가 만든 접근성 리뷰어는 지금 내 컴퓨터에서 #130 능숙합니다. 그것은 다음 위치에 있습니다:

~/.gemini/config/skills/soilsense-accessibility-reviewer/SKILL.md

모든 미래의 Antigravity 세션에서 이를 호출할 수 있습니다. 하나의 프롬프트로 만들었습니다. 오케스트레이션 코드가 없습니다.

💬 제미니 3.5 플래시 벤치마크는 6개월 안에 폐지될 것입니다. 매 커밋마다 팀의 표준을 강제하는 기술 파일 — 그것이 복합됩니다.

🎯 당신은 무엇을 구축할 것인가요?

다른 사람들이 무엇을 발견하고 있는지 궁금합니다. 이 도구들을 실제 프로젝트에서 테스트해 보셨습니까? 무엇이 작동했습니까? 무엇이 깨졌습니까? 🤔

특히 관심이 많은 것은:

• 🐧 Linux에서 Antigravity CLI를 실행하는 사람들 (Windows에서 테스트했습니다)
• 🔥 Firebase AI 로직이 생산 환경에서 작동 중 (데모만이 아님)
• 야외의 WebMCP 구현

아래에 당신의 경험을 남겨주세요!👇

가장 좋은 I/O 커버리지는 사람들로부터 옵니다.실제로 물건을 만들었습니다, 키노트를 보는 사람들에게는 아니에요. 📺➡️🔨

읽어주셔서 감사합니다! 만약 이것이 어떤 I/O 도구를 시도할지 결정하는 데 도움이 되었다면, ❤️를 놓고 댓글에 자신의 경험을 공유해주세요.