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AGENTS.md 표준 규칙 파일 운영 가이드: 분산된 에이전트 규칙을 하나로 묶는 방법

AI Development Engineering
Intro 코딩 에이전트를 여러 개 병행해서 쓰기 시작하면, 규칙 파일이 가장 먼저 운영 비용으로 돌아옵니다. 어떤 도구는 CLAUDE.md, 어떤 도구는 자체 규칙 포맷을 요구하다 보니, 같은 팀 규칙이 파일 이름만 바꿔 중복 관리되는 상황이 반복됩니다. 이번 영상은 이 문제를 AGENTS.md라는 공통 규칙 파일로 정리하자는 제안이며, 핵심은 “파일을 하나 더 늘리는 것"이 아니라 “규칙의 기준면을 하나로 맞추는 것"입니다. 더보기

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

Prompt-Level Distillation(PLD): 미세튜닝 없이 추론 성능을 끌어올리는 비파라메트릭 접근

AI LLM
Chain-of-Thought(CoT) 는 정확도를 올리지만, 추론 토큰이 길어질수록 지연과 비용이 함께 증가합니다. 이 논문은 이 문제를 “모델 가중치"가 아니라 “시스템 프롬프트"에 추론 규칙을 컴파일하는 방식으로 풀며, 이를 Prompt-Level Distillation(PLD) 이라고 정의합니다 (근거: https://arxiv.org/html/2602.21103v1#S1, https://arxiv.org/html/2602.21103v1#S3). 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