“AI가 유능하니까 일 잘하겠지"라고 믿고 그냥 던지면 결과물이 제멋대로 튄다. 하네스 엔지니어링은 그 반대 방향이다. AI에게 어떻게 일해야 하는지 환경 자체를 설계해 구조적으로 일관된 품질의 결과물을 뽑아내는 방식이다. Ask Dori 채널의 Dori 님이 사주팔자 분석 앱 실전 예제와 함께 이 개념을 경영학까지 연결해 풀어낸 영상을 정리한다. 더보기

AI 에이전트가 브라우저를 다뤄야 할 때, 선택지는 여러 가지입니다. Playwright MCP, Claude Chrome Extension, Playwright Skill — 그리고 dev-browser. 벤치마크에서 dev-browser는 가장 빠르고, 가장 저렴하고, 가장 적은 턴으로 작업을 완료했습니다. 어떻게 이게 가능한지, 그리고 어떻게 쓰는지 살펴보겠습니다. 더보기

Claude Code에서 “파일 편집 후 항상 Prettier를 실행해 줘"라고 프롬프트하면 어떻게 될까요? 가끔은 작동하지만, Claude가 잊거나 속도를 우선시하거나 변경이 “너무 작다"고 판단하면 건너뜁니다. Hooks 는 이 문제를 근본적으로 해결합니다. 모델의 동작과 관계없이 특정 시점에 셸 명령을 반드시 실행하는 결정론적 자동화 시스템입니다. 이 글은 Blake Crosley의 Claude Code CLI: The Definitive Technical Reference를 핵심 참고 자료로 활용하여, Hooks 시스템의 전체 구조와 실전 활용법을 정리합니다. 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

이 영상의 제목은 “코딩 배우지 마세요” 이지만, 실제로 보여 주는 내용은 코딩이 완전히 필요 없다는 선언에 가깝지 않습니다. 더 정확히 말하면 발표자는 SDK 설치나 Claude Code 문법부터 배우는 대신, Claude 데스크톱 대화창에서 에이전트가 따라야 할 역할 정의, 행동 규칙, 출력 형식을 먼저 말로 설명하고, 그 설명을 실행 가능한 지침 파일로 굳히는 흐름을 보여 줍니다. 즉 핵심은 “코드를 안 쳐도 된다” 가 아니라 “에이전트 명세를 자연어로 먼저 외주화할 수 있다” 에 있습니다 (근거: t=2, t=10, t=12, t=49, t=52, t=57). 그래서 이 글은 이 영상을 “주식 추천 프롬프트” 로 읽지 않고, 자연어 요청이 어떻게 MD 지침 파일, 에이전트 팀, 코워크(Cowork) 실행 컨텍스트, 병렬 리서치, PDF 보고서, 예약 작업으로 이어지는지 정리하는 워크플로 문서로 읽습니다. 영상 후반으로 갈수록 진짜 포인트는 종목명보다 운영 루프에 있습니다. 에이전트 명세 생성 -> 폴더 적재 -> Cowork 실행 -> 병렬 분석 -> 산출물 수정 -> 예약 실행 이라는 루프가 이 영상의 실전 가치입니다 (근거: t=68, t=146, t=217, t=263, t=347, t=465). 더보기

이 영상이 흥미로운 이유는 “대본만 넣으면 20분 만에 영상이 나온다” 는 선언 자체보다, 그 결과에 도달하기까지 30일 동안 어떤 시행착오가 있었는지를 꽤 투명하게 공개한다는 데 있습니다. 발표자는 이 영상 자체도 자신이 대본만 쓰고 나머지는 AI가 처리했다고 설명하면서, 프리미어 프로나 애프터이펙트, 캡컷 같은 편집 툴을 열지 않고도 모션 그래픽 영상을 자동 생성할 수 있다고 말합니다. 하지만 동시에 여기까지 오는 데 30일이 걸렸고, 오늘의 목적은 마법 같은 프롬프트를 자랑하는 것이 아니라 그 30일에서 건진 핵심 인사이트를 압축해서 공유하는 것이라고 못 박습니다 (근거: t=0, t=7, t=17, t=22, t=26, t=61). 더보기