GitHub Copilot은 월 10달러, Cursor Pro는 월 20달러입니다. Ollama v0.18.3은 같은 일을 내 컴퓨터에서, VS Code 안에서, 구독료 0원으로 합니다.
ollama launch vscode 명령어 한 줄이면 채팅 사이드바에서 Qwen3-Coder, DeepSeek, Gemma3 같은 오픈소스 모델을 바로 쓸 수 있습니다. 코드는 외부 서버로 나가지 않고, 인터넷이 끊겨도 동작합니다.
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400~500명 규모의 기수제 AI 스터디 커뮤니티를 단 2명이 운영한다면? 지피터스(GPTers)의 송다혜님은 Claude Code(오픈클로)로 만든 뽀짝이 에이전트를 통해 그 불가능에 가까운 운영을 실제로 해내고 있습니다.
이 글은 빌더 조쉬 채널의 인터뷰를 바탕으로, 뽀짝이가 어떻게 만들어졌고 어떻게 동작하며, 그 경험에서 AI 네이티브 조직을 만들려는 분들이 무엇을 배울 수 있는지를 정리합니다.
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Anthropic Labs의 Prithvi Rajasekaran이 공개한 이 엔지니어링 포스트는 장기 실행 AI 코딩 에이전트의 하네스 설계 에 대한 실전 경험을 담고 있습니다. 단순히 “좋은 프롬프트를 쓰면 된다"는 수준을 넘어서, GAN(Generative Adversarial Network) 에서 영감을 받은 멀티 에이전트 구조가 왜 필요하고, 어떻게 진화하는지를 구체적인 실험 데이터와 함께 보여줍니다.
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AI 코딩 에이전트로 대규모 프로젝트를 진행하다 보면 누구나 겪는 문제가 있습니다. 처음 몇 턴은 모델이 완벽하게 동작하지만, 컨텍스트가 쌓이면서 답변이 짧아지고, 이전 결정을 잊어버리고, 엉뚱한 코드를 변경하기 시작합니다. GSD (Get Shit Done)는 바로 이 컨텍스트 붕괴 (Context Rot) 문제를 정면으로 해결하려는 오픈소스 워크플로우 시스템입니다. 이미 GitHub에서 수만 개의 스타를 받으며 빠르게 확산되고 있습니다.
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AI로 이미지나 영상을 생성할 때 가장 큰 난관 중 하나는 캐릭터 일관성 입니다. 같은 캐릭터를 여러 장면에서 반복 생성하면 얼굴, 체형, 의상 등이 매번 미묘하게 달라지는 문제가 생기죠. 이 문제를 해결하는 핵심 도구가 바로 캐릭터 시트 입니다. 이 글에서는 마스터 프롬프트를 활용해 정밀한 캐릭터 시트를 만드는 전체 워크플로우를 정리합니다.
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LLM의 컨텍스트 윈도우는 계속 커지고 있습니다. 그런데 실무에서는 이상한 장면이 자주 나옵니다. 자료를 더 많이 넣었는데 답이 더 좋아지기는커녕, 엉뚱한 파일을 집거나 이미 결정한 사항을 다시 뒤집는 경우입니다.
이 현상을 최근 실무권에서는 컨텍스트 로트(context rot) 라는 말로 자주 부릅니다. 중요한 점은 이 표현이 엄밀한 학술 용어라기보다, 긴 문맥이 쌓일수록 모델의 주의력과 일관성이 서서히 망가지는 현상을 묶어 부르는 실무 용어라는 점입니다.
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