신규하 블로그

이 영상의 핵심은 GStack 이나 Harness Engineering 이라는 이름 자체를 외우는 데 있지 않습니다. 발표자는 두 개념 모두 결국 AI 에이전트를 실제 프로젝트에 투입할 때 반복해서 부딪히는 문제, 즉 컨텍스트 한계, 자기 평가의 부정확함, 프로젝트 규칙 전달 부족을 해결하려는 시도라고 설명합니다. 그래서 이 글도 용어 소개보다, 각 방식이 어떤 문제를 겨냥하고 어떤 식으로 풀려 하는지에 초점을 맞춰 정리해 보겠습니다 (근거: t=18, t=78, t=270). 더보기

이 영상이 흥미로운 이유는 단순히 “Claude에 NotebookLM을 붙일 수 있다” 는 데 있지 않습니다. 발표자는 Claude의 짧은 세션 기억 문제를 NotebookLM의 RAG 기반 저장소로 우회하면서, 동시에 비용을 줄이고, 리서치·에셋 생성·세션 요약까지 하나의 워크플로우로 묶을 수 있다고 주장합니다. 즉 이 영상의 핵심은 메모리 기능 하나가 아니라, Claude는 실행과 오케스트레이션을 맡고, NotebookLM은 장기 기억과 대규모 문맥 검색을 맡는 분업 구조 에 있습니다 (근거: t=4, t=211, t=913). 더보기

이 영상의 핵심은 Claude Code에 에이전트를 많이 만드는 법 자체보다, 마케팅 업무를 skill -> agent -> team 계층으로 조직하는 방법을 보여 준다는 데 있습니다. Grace Leung은 Go Travel 이라는 예시 브랜드를 두고, 반복 가능한 작업은 스킬로 만들고, 서로 다른 사고방식이 필요한 일만 에이전트로 분리한 뒤, 마지막에는 하나의 캠페인을 거의 자율적으로 굴리는 흐름까지 시연합니다 (근거: t=5, t=128, t=491, t=766). 더보기

GitHub 스타 192개의 작은 프로젝트지만, 개념은 단순하고 강력합니다. Claude Code를 이미 쓰고 있다면, 그 세션을 Telegram에서 그대로 이어받을 수 있습니다. cokacdir는 AI 에이전트가 아닙니다 — 이미 사용 중인 코딩 에이전트에 위임하고, 그 결과를 Telegram으로 스트리밍해주는 원격 제어 브릿지입니다. 더보기

“하네스 구성해줘” 한 마디면 도메인에 맞는 전문 에이전트 팀과 스킬을 자동 생성해주는 Claude Code 플러그인 Harness. 1.1k GitHub 스타를 받은 이 도구는 단순한 편의 도구를 넘어, 구조화된 사전 설정이 LLM 출력 품질에 미치는 영향을 통제 실험으로 검증한 연구 결과까지 제시한다. 더보기

최근 AI 에이전트 생태계에서 Model Context Protocol(MCP)은 도구 연결의 표준으로 자리 잡았습니다. 하지만 모든 도구를 MCP로 연결하는 것이 항상 최선은 아닙니다. 특히 개발자 개인의 워크플로우에서는 MCP의 과도한 토큰 소모와 성능 저하가 문제가 될 수 있습니다. 이번 글에서는 VibeLabs 공유게시판에 2026년 3월 27일 올라온 글과, 그 글이 기대는 공개 벤치마크·엔지니어링 문서를 함께 읽으면서, 왜 CLI와 Skills의 결합이 더 효율적인 대안이 될 수 있는지, 그리고 어떤 상황에서 MCP를 유지해야 하는지 살펴보겠습니다. 참고로 VibeLabs 원문은 제목과 날짜는 확인되지만 작성자 표기는 명확하지 않습니다. 더보기

누군가 유출된 Claude Code 소스코드 51만 줄을 읽었습니다. 본인 말로는 “내가 읽었다기보다 Claude Code한테 읽혔다"고. 그렇게 해서 나온 결론은 하나입니다. “대부분의 사람이 Claude Code를 ‘프롬프트 치고, 기다리고, 다시 치는’ 방식으로 쓰고 있는데, 소스코드를 보면 이건 페라리를 1단 기어로만 모는 거다.” 조회 3.1만 회를 기록한 이 Threads 스레드(@unclejobs.ai)에서 정리한 9가지를 상세히 분석합니다. 더보기