“CLAUDE.md를 열심히 쓰면 에이전트가 더 똑똑해질 것"이라는 직관은 꽤 강합니다. 하지만 영상에서 소개된 논의는 반대 방향의 경고를 던집니다. 핵심은 컨텍스트 파일의 존재 자체가 아니라, 현재 작업과 무관한 지시가 상시 주입되는 구조가 탐색 비용과 추론 비용을 밀어 올릴 수 있다는 점입니다.
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CLAUDE.md는 Claude Code에서 단순한 메모 파일이 아니라, 세션마다 재주입되는 작업 기준 문서입니다. 그래서 이 파일의 밀도가 낮으면 매번 같은 실수가 반복되고, 반대로 핵심만 압축하면 결과 품질이 빠르게 안정됩니다. 이 글은 공식 문서에서 확인 가능한 사실과 커뮤니티 실전 패턴을 분리해, 바로 복붙 가능한 운영 형태로 재구성합니다.
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코딩 에이전트 품질이 들쭉날쭉한 팀을 보면, 모델 자체보다 CLAUDE.md 설계에서 문제가 시작되는 경우가 많습니다. 이 글은 HumanLayer의 “Writing a good CLAUDE.md"를 바탕으로, 실제 프로젝트에서 바로 적용할 수 있는 운영 원칙을 압축해 정리합니다.
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Claude Code를 “그냥 잘 답하는 도구"로 쓰면 세션이 길어질수록 품질이 흔들리고, 같은 작업도 매번 다시 설명하게 됩니다. 반대로 Skill-MCP-Agent-검증-Context 문서화를 체계로 묶으면, 바이브 코딩도 재현 가능한 개발 프로세스로 바뀝니다.
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AI 활용의 병목은 모델 자체보다, 모델이 일할 수 있는 환경 설계에 있다는 주장이 빠르게 힘을 얻고 있습니다.
이 글은 아래 영상을 기반으로, 하니스 엔지니어링의 개념과 실무 적용 순서를 한 번에 정리한 레퍼런스 노트입니다.
영상: https://www.youtube.com/watch?v=BssPGKsP60s&t=12s 채널: 메이커 에반 | Maker Evan
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프롬프트를 잘 쓰는 시대는 끝났다는 말이 과장처럼 들릴 수 있습니다. 하지만 최근 에이전트형 AI 흐름에서는 “질문 한 줄"보다 “AI가 일을 수행할 수 있는 문맥 전체"를 어떻게 설계하느냐가 결과를 좌우합니다.
이 글은 아래 영상을 기반으로, 핵심 개념과 실무 적용법을 도표 중심으로 정리한 레퍼런스 노트입니다.
영상: 90%가 모르는 AI 활용법… 질문이 아니라 ‘이것’입니다 채널: 메이커 에반 | Maker Evan
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