Prompt-Engineering

Agency Agents: AI 전문가 팀을 손끝에서 조립하는 오픈소스 에이전트 컬렉션

AI
Reddit 커뮤니티에서 탄생해 수개월간 반복 개선된 Agency Agents 는 112개 이상의 전문화된 AI 에이전트 페르소나를 제공하는 오픈소스 프로젝트다. 단순한 프롬프트 템플릿이 아니라, 각 에이전트가 고유한 성격 , 워크플로우 , 구체적인 산출물 , 성공 지표 를 갖춘 완전한 에이전트 시스템이다. Claude Code, Cursor, Aider, Windsurf, Gemini CLI, OpenCode 등 주요 에이전틱 코딩 도구에서 즉시 사용할 수 있다. 더보기

개발자를 위한 AI 프롬프트 작성 5가지 원칙

AI Development
AI가 코드를 작성하는 시대에 개발자는 어떻게 프롬프트를 작성해야 할까요? 단순히 “이 코드 만들어줘"라고 요청하는 것으로는 충분하지 않습니다. 효과적인 AI 프롬프트 작성에는 명확한 원칙이 필요합니다. 이 글에서는 Clone Coder에서 소개하는 개발자를 위한 AI 프롬프트 작성 5가지 원칙을 정리합니다. 더보기

NotebookLM 슬라이드 15장 제한 뚫기: PPT 40장 무한 생성 3단계 해킹법

AI Productivity
NotebookLM으로 슬라이드를 만들면 대부분 15~20장에서 멈춥니다. 소스를 아무리 많이 넣어도, 프롬프트를 정교하게 써도 AI가 임의로 내용을 요약하거나 생략합니다. 이 글은 피치타이탄 채널 영상을 바탕으로, 이 제한을 구조적으로 우회하여 40장 이상의 슬라이드를 생성하는 3단계 해킹법을 정리한 노트입니다. 더보기

Prompt-Level Distillation(PLD): 미세튜닝 없이 추론 성능을 끌어올리는 비파라메트릭 접근

AI LLM
Chain-of-Thought(CoT) 는 정확도를 올리지만, 추론 토큰이 길어질수록 지연과 비용이 함께 증가합니다. 이 논문은 이 문제를 “모델 가중치"가 아니라 “시스템 프롬프트"에 추론 규칙을 컴파일하는 방식으로 풀며, 이를 Prompt-Level Distillation(PLD) 이라고 정의합니다 (근거: https://arxiv.org/html/2602.21103v1#S1, https://arxiv.org/html/2602.21103v1#S3). 더보기

Toward Expert Investment Teams: 세밀한 태스크 분해가 LLM 트레이딩 팀 성능을 끌어올리는 방식

AI Quant Finance
최근 LLM 기반 트레이딩 연구는 에이전트 수를 늘리는 데서 한 단계 더 나아가, 각 에이전트가 실제로 어떤 단위 작업을 수행해야 하는지까지 설계하는 방향으로 이동하고 있습니다. 이 논문은 바로 그 지점을 검증하며, “역할 이름"만 주는 coarse-grained 프롬프트보다, 분석 단계를 잘게 쪼갠 fine-grained 프롬프트가 위험 조정 수익률과 중간 추론 품질을 함께 개선한다고 보고합니다. 더보기

Claude Code 9개월 실전기: 계획 주도 워크플로우가 AI 코딩의 품질을 바꾸는 이유

AI Development
AI 코딩 도구를 쓰는 대부분의 개발자는 프롬프트를 입력하고, 에러를 고치고, 반복합니다. 하지만 Boris Tane은 Claude Code를 약 9개월간 주력 개발 도구로 사용하면서 전혀 다른 패턴에 도달했습니다. 핵심 원칙은 단 하나입니다: 검토하고 승인한 서면 계획이 있기 전까지는 절대 코드를 작성하지 않는다. 이 계획과 실행의 분리가 낭비되는 노력을 방지하고, 아키텍처 결정의 통제권을 유지하며, 최소한의 토큰으로 훨씬 나은 결과를 만들어낸다고 합니다. 더보기