AI로 차트를 읽는다고 할 때 많은 사람이 떠올리는 방식은 비슷합니다. TradingView 화면을 캡처해서 AI에 올리고, 거기서 해석을 받는 방식입니다. 그런데 Lewis Jackson의 영상은 이 접근 자체가 이미 늦고 부정확하다고 지적합니다. 대신 Claude가 TradingView의 화면 이미지를 보는 것이 아니라, 차트 뒤에서 바뀌는 코드와 값 자체를 읽게 만들자 는 쪽으로 갑니다. 영상 2:17 영상 3:17
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Andrej Karpathy가 공개한 LLM Wiki 문서는 구현체가 아니라 패턴 문서에 가깝습니다. 핵심 주장은 단순합니다. 대부분의 RAG는 질문할 때마다 원문에서 관련 조각을 다시 찾고 다시 합성하지만, LLM이 직접 유지하는 영속적 위키를 하나 두면 지식이 누적되고 복리처럼 쌓일 수 있다 는 것입니다. Karpathy gist GeekNews도 이 포인트를 잘 요약하면서, 개인 지식 저장소·연구·독서·팀 위키 등으로 확장 가능한 패턴으로 소개했습니다. GeekNews
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AI 에이전트를 써보면 자꾸 같은 실수를 반복하는 경험을 해본 적 있을 것이다. 프롬프트에 “이렇게 하지 마라"고 써놔도 에이전트는 또 그 실수를 한다. 2026년 2월, 개발자 미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto)가 이 문제에 이름을 붙였다. 하네스 엔지니어링(Harness Engineering). 이 글은 castlestudio의 영상을 바탕으로, 하네스 엔지니어링이 무엇인지, 왜 필요한지, 어떻게 구성하는지를 체계적으로 정리한다.
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AGENTS.md가 AI 에이전트에게 프로젝트를 어떻게 빌드할지 알려준다면, DESIGN.md는 어떻게 보여야 할지 를 알려준다. Google Stitch가 도입한 이 개념은 Figma 익스포트도, JSON 스키마도, 특별한 툴링도 없이 마크다운 파일 하나로 AI 에이전트에게 완전한 디자인 시스템을 전달한다.
VoltAgent의 awesome-design-md 리포지터리는 이 개념을 실용적으로 구현했다. Claude, Vercel, Stripe, Figma 등 55개 이상의 실제 서비스 디자인 시스템을 DESIGN.md 형식으로 추출해 누구나 프로젝트에 즉시 적용할 수 있도록 제공한다.
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Claude Code 관련 저장소가 빠르게 늘어나면서, 이제는 “무엇이 유명한가"보다 “내 워크플로우에 어떤 레이어를 추가해 주는가"가 더 중요해졌습니다. 이 글은 커뮤니티에서 돌던 추천 목록을 바탕으로, 링크 오류와 중복 항목을 바로잡고 실제 GitHub 저장소 기준으로 다시 정리한 큐레이션입니다.
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Claude Code를 쓰다 보면 한 가지 패턴이 반복된다. 아이디어를 바로 코드로 던지면 Claude가 빠르게 무언가를 만들어 내지만, 이후 20분을 엣지 케이스 디버깅과 놓친 세부 사항 보정에 쓰게 된다. Superpowers 플러그인은 이 패턴을 근본적으로 바꾼다. 코드를 작성하기 전에 브레인스토밍하고, 계획을 세우고, 테스트를 먼저 작성하고, 자체 검토까지 수행하도록 Claude를 구조화된 워크플로우 안에 넣는다.
GritAI Studio의 Alex가 제작한 이 영상은 Superpowers 플러그인의 모든 기능을 실전 중심으로 소개한다. 비주얼 컴패니언이라는 신기능부터 14개 스킬의 철학까지, 이 가이드로 완전히 정리해 보자.
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RAG를 이야기할 때 우리는 보통 벡터 DB, 임베딩, 검색 파이프라인부터 떠올립니다. 그런데 Chase AI의 영상은 완전히 다른 출발점을 제안합니다. Obsidian vault의 파일 구조만 잘 잡으면, Claude Code가 꽤 많은 문서를 다루는 지식베이스를 사실상 RAG처럼 사용할 수 있다 는 것입니다. 영상은 이걸 Andrej Karpathy의 Obsidian 기반 개인 지식 시스템에서 가져와 설명합니다. 영상 0:00 영상 1:01
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