Ai

AI가 발전하면서 “이제 혼자서도 게임 하나쯤은 금방 만들 수 있겠다”는 기대가 커졌습니다. 실제로 초반 구현 속도만 보면 이 말은 꽤 맞습니다. 프로토타입은 빨리 나오고, 예전 같으면 며칠 걸릴 UI나 시스템 코드도 몇 시간 만에 형태를 잡을 수 있습니다. 그런데 이 영상은 그 다음 장면을 정확히 짚습니다. AI는 1인 게임 개발의 초반 7090%를 엄청 빠르게 밀어주지만, 마지막 1020%를 대신해 주지는 못한다 는 것입니다. YouTube 영상 더보기

Google Gemma 계정의 이 X 포스트는 메시지가 아주 단순합니다. Gemma 4를 OpenClaw와 로컬에서 3단계로 붙일 수 있다 는 것입니다. 포스트가 제시한 단계는 Ollama 설치, Gemma 4 모델 다운로드, 그리고 OpenClaw를 Ollama 백엔드로 실행하는 흐름입니다. 짧은 포스트지만, 로컬 에이전트 스택을 구성하려는 사람에게는 꽤 중요한 신호입니다. Gemma 4를 “그냥 로컬 LLM” 으로 쓰는 데서 끝나지 않고, OpenClaw 같은 에이전트 런타임에 연결해 실제 작업 흐름으로 올리는 이야기이기 때문입니다. (출처: X 포스트) 다만 X 포스트 자체는 요약본에 가깝기 때문에, 이 글에서는 그 3단계 흐름을 Ollama의 OpenClaw 통합 문서와 Google의 Gemma+Ollama 공식 문서로 교차 확인해 보겠습니다. 즉 출발점은 소셜 포스트지만, 실제로 따라 할 수 있는 수준의 구조는 공식 문서 기준으로 다시 정리합니다. (출처: X 포스트, Ollama OpenClaw 문서, Google Gemma + Ollama 문서) 더보기

AI 에이전트를 써보면 자꾸 같은 실수를 반복하는 경험을 해본 적 있을 것이다. 프롬프트에 “이렇게 하지 마라"고 써놔도 에이전트는 또 그 실수를 한다. 2026년 2월, 개발자 미첼 하시모토(Mitchell Hashimoto)가 이 문제에 이름을 붙였다. 하네스 엔지니어링(Harness Engineering). 이 글은 castlestudio의 영상을 바탕으로, 하네스 엔지니어링이 무엇인지, 왜 필요한지, 어떻게 구성하는지를 체계적으로 정리한다. 더보기

RAG(Retrieval-Augmented Generation)가 죽었다는 주장이 있다. Opus 4.6처럼 대규모 컨텍스트를 처리하는 LLM이 등장했으니 굳이 RAG를 쓸 필요가 없다는 논리다. 하지만 그 벽은 생각보다 빨리, 그리고 갑자기 찾아온다. 500개, 1,000개의 문서를 AI로 분석해야 하는 순간이 오면 컨텍스트 창 크기로는 답이 없다. Chase AI의 영상 “Claude Code + LightRAG = UNSTOPPABLE"은 이 문제를 Graph RAG 방식으로 해결하는 오픈소스 LightRAG를 Claude Code와 연동하는 전 과정을 다룬다. 나이브 RAG의 한계부터 Graph RAG의 원리, 설치 방법, Claude Code 스킬 연동, 도입 시점 판단까지 실무에 바로 쓸 수 있는 내용을 정리한다. 더보기

Claude Code로 웹 페이지를 만들면 늘 비슷하게 생긴 결과물이 나온다는 느낌을 받은 적이 있는가? Chase AI의 유튜브 영상 “The 7 Levels of Building ELITE Websites with Claude Code"는 이 문제의 근본 원인이 AI에 있지 않고 우리에게 있다고 말한다. 디자인 취향을 언어로 표현하지 못하는 것, 시각적 레퍼런스 없이 텍스트만으로 시각적 결과를 요구하는 것이 핵심 문제다. 이 영상은 그 간극을 좁히기 위한 7단계 로드맵을 제시한다. 더보기

“하네스 엔지니어링"이라는 말이 에이전트 커뮤니티에서 자주 들린다. 어렵게 들리지만, 본질은 단순하다. 에이전트가 제멋대로 달리지 않도록 환경을 설계하는 것이다. 편집자P 채널의 영상을 바탕으로, 이 개념이 왜 생겼고 어떻게 쓰이는지 초보자 눈높이에서 풀어본다. 더보기

OpenAI가 agentic 코딩 도구 Codex를 실무에 바로 적용할 수 있는 12가지 유즈케이스를 공식 문서로 정리해 공개했습니다. 각 케이스에는 권장 팀/카테고리, 스타터 프롬프트, 활용 Skills 정보가 포함되어 있으며, Engineering·Front-end·Data·Integrations·Mobile·Evaluation 6개 카테고리로 분류됩니다. 더보기