AI

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. 더보기

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. 더보기

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. 더보기

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. 더보기

Claude Code에 Remote Control 기능이 추가되었습니다. 터미널에서 코딩 작업을 시작한 뒤, 노트북을 두고 자리를 떠나도 휴대폰에서 세션을 그대로 제어할 수 있는 기능입니다. 더보기

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. 더보기

Marmelab의 “Agent Experience” 글이 흥미로운 이유는, 코딩 에이전트의 성능 차이를 모델 자체보다 코드베이스가 얼마나 에이전트 친화적으로 설계되어 있는가 로 설명하기 때문입니다. 글은 “좋은 프롬프트를 어떻게 쓸까” 보다 한 단계 더 들어가서, 에이전트가 검색하고, 이해하고, 실행하고, 검증하는 전 과정을 코드베이스 차원에서 어떻게 돕느냐를 묻습니다. 즉 이 글은 에이전트를 잘 쓰는 법을 말하는 사용법 가이드라기보다, 에이전트가 잘 일할 수 있는 저장소를 만드는 운영 원칙 모음 에 가깝습니다. 다만 이때의 Agent Experience는 아직 널리 합의된 표준 용어라기보다, Developer Experience의 문제의식을 에이전트 실행 환경으로 확장한 실무적 framing으로 보는 편이 더 정확합니다. 특히 대형 프로젝트에서 사람이 반복해서 채팅으로 설명하던 규칙과 문맥을 파일, 테스트, 도구, 훅, 문서로 옮겨 두면 에이전트의 자율성과 정확도가 함께 올라간다는 점을 아주 실무적으로 보여 줍니다. 더보기