Agents

이 영상의 핵심 메시지는 단순합니다. Claude Code를 기본값으로만 쓰면 잠재력의 일부만 쓰게 되고, CLAUDE.md + 에이전트 + 훅을 함께 설계해야 실제 개발 생산성이 올라간다는 주장입니다. 영상 화자는 이를 “밀키트” 비유로 설명하면서, 수동 반복 세팅을 줄이는 패키지형 접근(Claude Forge)을 제안합니다. 근거 1, 근거 2, 근거 3 추가로, 영상 자막은 자동 생성(ko)이라 일부 고유명사는 문맥 보정이 필요합니다. 이 글에서는 영상 타임스탬프 근거를 우선으로 두고, 숫자/구성 요소(에이전트 수, 커맨드 수 등)는 영상 설명란의 GitHub README를 교차 확인해 정확도를 보완했습니다. 영상 설명 근거, README 더보기

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

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

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

AI 코딩 에이전트(Claude Code, OpenCode 등)를 사용할 때 가장 큰 문제점 중 하나는 어떤 세션이 나를 필요로 하는지 알기 어렵다는 것입니다. macOS 기본 알림은 항상 “Claude is waiting for your input"이라는 맥락 없는 메시지만 보여주고, 여러 개의 분할 패널과 탭이 열려 있으면 탭 제목조차 읽기 힘듭니다. 더보기

Intro 에이전트 도입 초기에 많은 팀이 /init로 AGENTS.md를 만들고 그대로 저장합니다. 겉보기에는 “에이전트 온보딩"처럼 보이지만, Addy Osmani의 2026년 글은 반대로 묻습니다. 정말 도움이 되는 문맥은 무엇이고, 어떤 문맥은 오히려 탐색 비용과 추론 비용만 늘리는가? 이 글은 원문의 핵심 주장과 원문에서 인용한 연구들을 함께 묶어, AGENTS.md를 “많이 쓰는 파일"이 아니라 “정밀하게 관리하는 운영 레이어"로 다루는 방법을 정리합니다. 더보기

멀티 에이전트 코딩 시스템에서 가장 답답한 순간은 “지금 에이전트가 뭘 하고 있는 건지 모를 때"입니다. oh-my-opencode-slim은 Tmux 통합을 통해 이 문제를 해결합니다. Orchestrator가 서브 에이전트를 실행하면 새로운 Tmux 패널이 자동으로 생성되어 각 에이전트의 작업을 실시간으로 볼 수 있습니다. 더 이상 암흑 속에서 기다릴 필요가 없습니다. 더보기