AI 에이전트를 만들려고 검색하면 정말 다양한 도구들이 터져 나옵니다. 랭체인, 랭그래프, 구글 ADK, 파이덴틱 AI, 클로드 에이전트 SDK까지. 하지만 이 중에서 아무거나 골라서 시작했다가 6개월 뒤에 갈아엎는 팀이 정말 많습니다. 겉보기엔 다 똑같아 보이지만, 속을 열어보면 완전히 다른 문제를 풀고 있기 때문입니다.
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Claude Code가 이제 24/7 AI 직원이 되었습니다. Anthropic이 드디어 Claude Code에 네이티브 Scheduled Tasks 기능을 추가했기 때문입니다. 이 기능이 의미하는 바는 단순합니다. 여러분이 자고 있을 때도, 회의 중일 때도, Claude Code는 정해진 시간에 자동으로 깨어나 작업을 수행합니다.
기존에 구축한 모든 스킬, 워크플로우, 자동화가 이 한 번의 업데이트로 10배 더 강력해졌습니다. 그리고 설정은 놀라울 정도로 간단합니다.
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Java 21에서 정식 도입된 Virtual Threads(JEP 444) 는 “가벼운 스레드를 수백만 개 만들 수 있다"는 개념만으로도 관심을 끌었습니다. 하지만 실제 프로덕션에서 어떤 문제가 생기고, 프레임워크 수준에서 어떻게 설계해야 하는지를 다루는 자료는 많지 않습니다. 이 글은 Oracle Helidon 팀 Joe DiPalma의 발표를 기반으로, Virtual Threads를 프레임워크 설계 중심 에 놓았을 때 무엇이 달라지는지, 그리고 운영에서 반드시 알아야 할 핀닝·동시성 제어·Thread Local 이슈를 정리합니다.
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최근 AI 코딩 도구가 발전하면서 단일 에이전트 워크플로우를 넘어 여러 AI 에이전트를 병렬로 실행하는 방식이 주목받고 있습니다. Manuel Schipper가 공개한 병렬 코딩 에이전트(Parallel Coding Agents) 접근법은 tmux와 Feature Design(FD) 파일을 조합해 4-8개의 Claude Code 에이전트를 동시에 활용하는 독창적인 워크플로우입니다.
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Claude Code는 강력한 리서치 에이전트지만, 단독으로 사용하면 웹 검색 결과에 의존하는 수준에 머물기 쉽습니다. Chase AI 채널의 영상에서는 Claude Code와 Google NotebookLM을 결합하여 YouTube 자동 스크래핑 → RAG 분석 → 시각화 산출물까지 처리하는 무료 워크플로우를 소개합니다. 이 글은 해당 영상을 바탕으로 전체 파이프라인을 단계별로 정리한 노트입니다.
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Claude Code는 Anthropic에서 개발한 강력한 AI 코딩 에이전트입니다. 단순한 코드 자동완성을 넘어, 전체 개발 워크플로우를 자율적으로 수행할 수 있는 도구입니다. 이 글에서는 Claude Code의 모든 기능을 실무에서 어떻게 효과적으로 활용하는지 자세히 살펴보겠습니다.
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