Ai

MiroFish-Ko는 어떻게 미래를 리허설하나: 군집 지능 예측 엔진 구조 읽기

AI Development Simulation
MiroFish-Ko는 저장소 소개 문구만 보면 꽤 과감합니다. “무엇이든 예측한다” 는 표현을 전면에 두고, 뉴스나 정책 초안, 금융 신호 같은 현실 세계의 시드 정보를 넣으면 수천 개의 에이전트가 상호작용하는 병렬 디지털 세계를 만들어 미래를 리허설할 수 있다고 설명합니다. 공개 저장소 기준으로 보면 이 프로젝트는 단순한 챗봇이 아니라, 입력 문서를 그래프와 에이전트 환경으로 바꾸고 시뮬레이션을 돌린 뒤 보고서와 후속 상호작용까지 이어지는 멀티 에이전트 예측 애플리케이션 으로 읽는 편이 더 정확합니다. 더보기

Agency Agents: AI 전문가 팀을 손끝에서 조립하는 오픈소스 에이전트 컬렉션

AI
Reddit 커뮤니티에서 탄생해 수개월간 반복 개선된 Agency Agents 는 112개 이상의 전문화된 AI 에이전트 페르소나를 제공하는 오픈소스 프로젝트다. 단순한 프롬프트 템플릿이 아니라, 각 에이전트가 고유한 성격 , 워크플로우 , 구체적인 산출물 , 성공 지표 를 갖춘 완전한 에이전트 시스템이다. Claude Code, Cursor, Aider, Windsurf, Gemini CLI, OpenCode 등 주요 에이전틱 코딩 도구에서 즉시 사용할 수 있다. 더보기

AI는 왜 똑똑한데 일관되지 않을까: 폴더형 스킬이 팀 전문성을 만드는 방식

AI Development Automation
AI를 오래 써 본 팀일수록 비슷한 불만을 말합니다. 모델은 분명 똑똑한데, 세금 처리 같은 도메인 업무나 팀 내부 절차처럼 맥락이 중요한 일로 가면 매번 설명을 다시 해야 하고 결과 기준도 흔들립니다. 이 영상은 그 문제를 “지능은 높지만 경험은 없는 상태"로 설명하고, 해결책으로 스킬을 제시합니다. 더보기

Claude Code에서 oh-my-claudecode, pm-skills, superpowers, ui-ux-pro-max를 함께 쓰는 방법

AI Development
Claude Code에서 oh-my-claudecode, pm-skills, superpowers, ui-ux-pro-max-skill 을 같이 보면, 같은 종류의 도구 4개라기보다 서로 다른 층을 맡는 조합으로 이해하는 편이 훨씬 쉽습니다. 핵심은 “무엇이 더 좋은가"보다 “누가 어느 단계에서 책임을 지는가"를 분리해서 보는 것입니다. 더보기

Claude Code 에이전트 팀 비용 50% 줄이는 4가지 비법 정리

AI Development
Claude Code의 에이전트 팀은 분명 강력하지만, 아무 생각 없이 팀원 수를 늘리고 바로 구현에 들어가면 토큰이 빠르게 소모됩니다. 이 영상의 핵심은 단순합니다. 에이전트 팀이 비싼 이유를 구조적으로 이해하고, 그에 맞는 운영 규칙을 프롬프트와 워크플로에 먼저 심어야 한다 는 것입니다. 영상은 특히 네 가지를 강조합니다. 첫째, 팀원과 서브에이전트는 태어나는 방식이 다르며, 둘째, 구현 전에 계획 승인을 강제해야 낭비를 막을 수 있고, 셋째, 리드와 팀원의 모델을 섞어 써야 비용이 내려가며, 넷째, 훅을 이용해 완료 시점의 품질 게이트를 자동화해야 한다는 점입니다. 이 네 가지를 이해하면 “팀을 쓸수록 더 비싸고 더 불안정해진다”는 감각을 꽤 많이 줄일 수 있습니다. 근거 영상 더보기