Context-Engineering

AI 코딩과 에이전트 이야기는 유행어만 계속 바뀌는 것처럼 보이지만, 실제로는 꽤 분명한 방향으로 진화해 왔습니다. 이 영상은 그 흐름을 프롬프트 엔지니어링 → 컨텍스트 엔지니어링 → 바이브 코딩 → 하네스 엔지니어링 으로 묶어 설명합니다. 중요한 건 이름이 아니라, 각 단계가 이전 단계의 한계를 해결하려고 등장했다 는 점입니다. 0:01 0:16 더보기

샘 호트만의 이 영상은 유출된 Claude Code 소스 자체를 해설하는 데 머물지 않습니다. 오히려 핵심은 “51만 줄을 읽어서 Claude Code를 복제하자” 가 아니라, Anthropic이 자기 AI에게 어떤 방식으로 지시하고 있었는가 를 읽어내는 데 있습니다. 발표자는 오늘 당장 CLAUDE.md 나 프롬프트, 스킬 설명, 작업 분해 방식에 적용할 수 있는 7가지 원칙을 쉬운 것부터 구조적인 것까지 순서대로 정리합니다. (t=0) 특히 이 영상이 좋은 점은 소스 유출을 자극적으로 소비하지 않고, 결국 중요한 것은 코드가 아니라 에이전트에게 좋은 맥락을 주는 방법 이라고 선을 긋는다는 점입니다. 그래서 이 글도 유출 사건 자체보다, 그 안에서 끌어낸 프롬프트·컨텍스트 엔지니어링 원칙에 집중해 정리하겠습니다. (t=0, t=1029) 더보기

AI를 단순히 똑똑한 도구로 쓰는 단계를 넘어, 이제는 AI가 성과를 낼 수 있는 환경 을 설계하는 ‘하네스 엔지니어링(Harness Engineering)‘이 주목받고 있습니다. 단순히 프롬프트를 잘 던지는 것이 아니라, AI가 일하는 방식과 규칙, 검증 절차를 시스템화하는 것이 핵심입니다. 이 글은 아래 영상을 기반으로, 하네스 엔지니어링의 개념부터 사주 분석 앱을 만드는 실전 사례, 그리고 피터 드러커의 MBO(Management by Objectives)를 결합한 관리 관점의 AI 운영 전략을 정리한 가이드입니다. 영상: 하네스 엔지니어링 따라하기 (Harness Engineering Practice feat. Management) 채널: Ask Dori! Dori와 따라하는 IT 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

겉으로만 보면 bkit 과 GSD(Get Shit Done) 는 비슷해 보입니다. 둘 다 AI 코딩을 더 체계적으로 만들겠다고 말하고, 계획과 실행 사이를 문서와 에이전트로 연결하며, 컨텍스트 엔지니어링이라는 표현도 사용합니다. 하지만 공식 문서를 조금만 깊게 읽어 보면, 두 도구가 실제로 통제하려는 대상은 꽤 다릅니다. bkit 은 Claude Code 안에서 엔지니어링 절차와 검증 규율 을 강하게 밀어 넣는 쪽이고, GSD 는 여러 런타임에서 context rot를 줄이면서 실전 구현을 계속 굴리는 운영 흐름 에 더 가깝습니다. 그래서 중요한 질문은 “어느 쪽이 더 강한가"가 아닙니다. 더 정확한 질문은 AI 코딩에서 내가 지금 가장 줄이고 싶은 실패가 무엇인가 입니다. 요구사항 없이 바로 구현으로 점프하는 문제가 더 큰지, 긴 세션에서 품질이 무너지는 문제가 더 큰지, 혹은 Claude Code 하나에 깊게 최적화할지 여러 런타임을 오갈지가 더 중요한지에 따라 답은 달라집니다. 더보기

justopen.ai의 짧은 Threads 포스트는 Claude Code를 잘 쓰는 순서를 아주 날카롭게 뒤집습니다. 많은 사람이 먼저 “무슨 기능이 있지?“를 묻지만, 이 포스트의 요지는 그 질문 자체가 이미 늦었다는 데 있습니다. 먼저 해야 하는 일은 기능 탐색이 아니라 누가 어떤 판단을 맡고, 그 판단이 어떤 문서로 남아야 하는지 를 정하는 것입니다. 더보기

최근 Reddit의 r/ClaudeAI에 올라온 GSD(Get Shit Done) 업데이트 글은 단순한 “기능 추가 안내"에 가깝지 않습니다. 오히려 AI 코딩 워크플로우가 어디에서 무너지기 쉬운지, 그리고 GSD가 그 지점을 어떤 구조로 다루려는지를 짧은 글 안에 압축해서 보여줍니다. 핵심은 같습니다. 사용자가 보는 인터페이스는 더 단순하게 유지하면서, 내부에서는 연구-계획-실행-검증-디버깅을 더 강하게 분리한다 는 점입니다. 더보기