여러 LLM을 “각자 잘 쓰는 것"과 “팀처럼 같이 일하게 만드는 것"은 완전히 다른 문제입니다. 이번 영상은 Antigravity를 중심으로 GPT, Claude Code, Codex(그리고 내부 Gemini)를 동시에 돌리며, 뉴스 수집부터 지표 대시보드까지 이어지는 멀티 에이전트 실행 구조를 보여 줍니다. 핵심은 모델 성능 비교가 아니라 역할 분해 + 오케스트레이션 설계입니다. (영상 근거)
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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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이 글은 Anthropic의 PDF 문서 The Complete Guide to Building Skills for Claude를 “요약"이 아니라 전체 흐름 기준으로 재구성한 버전입니다.
문서의 챕터 구조(Introduction, Fundamentals, Planning and design, Testing and iteration, Distribution and sharing, Patterns and troubleshooting, Resources and references, Reference A/B/C)를 그대로 따라가면서, 실무에서 바로 쓸 수 있게 한국어로 재정렬했습니다.
Sources https://resources.anthropic.com/hubfs/The-Complete-Guide-to-Building-Skill-for-Claude.pdf
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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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이 글은 ykdojo/claude-code-tips의 README와 연관 파일을 바탕으로, 팁을 한국어로 번역하고 실무 기준으로 재정리한 문서입니다.
원문은 팁 번호가 0부터 시작해서 45까지 이어지므로, 제목은 45 Tips지만 실제 항목 표기는 46개(0~45)입니다.
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