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AGENTS.md는 정말 도움이 될까: AGENTbench 논문으로 본 컨텍스트 파일의 실제 효과

AI Development Engineering
Intro AGENTS.md 같은 저장소 수준 컨텍스트 파일은 이제 많은 팀의 기본 관행이 되었습니다. 하지만 “권장된다"는 사실과 “실제로 성능이 좋아진다"는 사실은 다를 수 있습니다. 이 글은 Evaluating AGENTS.md: Are Repository-Level Context Files Helpful for Coding Agents?(arXiv:2602.11988v1)의 실험 설계와 결과를 중심으로, 언제 컨텍스트 파일이 도움이 되고 언제 오히려 비용만 키우는지 정리합니다. 더보기

찐 개발자 바이브 코딩 워크플로우: Claude Code를 사람 주도 루프로 운용하는 방법

AI Development
복잡한 작업에서 바이브 코딩이 흔들리는 이유는 모델이 코드를 못 써서가 아니라, 무엇을 써야 하는지 결정하는 단계와 실제 타이핑 단계가 섞이기 때문입니다. 이 영상은 그 문제를 “기획과 코딩의 분리"라는 단일 원칙으로 정리하고, 이를 문서 기반 루프로 실행하는 방법을 보여줍니다 (근거: t=55, t=63). 더보기

Toward Expert Investment Teams: 세밀한 태스크 분해가 LLM 트레이딩 팀 성능을 끌어올리는 방식

AI Quant Finance
최근 LLM 기반 트레이딩 연구는 에이전트 수를 늘리는 데서 한 단계 더 나아가, 각 에이전트가 실제로 어떤 단위 작업을 수행해야 하는지까지 설계하는 방향으로 이동하고 있습니다. 이 논문은 바로 그 지점을 검증하며, “역할 이름"만 주는 coarse-grained 프롬프트보다, 분석 단계를 잘게 쪼갠 fine-grained 프롬프트가 위험 조정 수익률과 중간 추론 품질을 함께 개선한다고 보고합니다. 더보기

2026 웹 개발 전환점: Frameworks Don't Matter Anymore의 핵심 정리

Web Development JavaScript
2026년 웹 개발 담론에서 가장 흥미로운 변화는 “프레임워크 선택 자체의 중요도"가 내려가고, 애플리케이션 구조를 어떻게 설계하는지가 더 중요해졌다는 주장입니다. 영상은 이 변화를 React 비판, AI 코드 생성 편향, 그리고 isomorphic-first 재정렬이라는 세 축으로 풀어냅니다 (근거: t=35, t=299). 더보기

Spark AQE, 왜 체감 성능이 크게 달라질까: 동적 쿼리 최적화 핵심 정리

Data Engineering Spark
Spark SQL 성능을 다루다 보면 같은 쿼리인데도 실행 시간이 크게 달라지는 순간을 자주 보게 됩니다. 이번 영상은 그 차이를 만드는 핵심 축으로 AQE(Adaptive Query Execution)를 설명하고, 실제 데모에서 AQE on/off 차이를 보여줍니다. 이 글에서는 영상 내용을 기준으로 AQE를 “왜 빨라지는지” 중심으로 재구성하고, 공식 문서 기준으로 운영에서 바로 확인할 설정까지 연결하겠습니다. 더보기

cmux: AI 코딩 에이전트를 위한 네이티브 macOS 터미널

Tool macOS Developer-Experience
AI 코딩 에이전트(Claude Code, OpenCode 등)를 사용할 때 가장 큰 문제점 중 하나는 어떤 세션이 나를 필요로 하는지 알기 어렵다는 것입니다. macOS 기본 알림은 항상 “Claude is waiting for your input"이라는 맥락 없는 메시지만 보여주고, 여러 개의 분할 패널과 탭이 열려 있으면 탭 제목조차 읽기 힘듭니다. 더보기