Markdown이 나빠서가 아니다. AI가 너무 강해져서 Markdown이 더 이상 안 맞는다는 이야기다. Threads의 @alex_ai_mcp 가 공유한 짧은 포스트에서 단단한 한 줄을 뽑아낼 수 있다. “문서를 생성하는 것” → “인터페이스를 생성하는 것” 예전엔 AI가 10줄 요약, 20줄 메모를 써 줬다. 지금은 한 번에 1000줄짜리 기획서, 전체 코드 리뷰, 복잡한 플로우차트, 실행 가능한 툴 UI까지 만든다. 이걸 전부 Markdown으로 받으면 결국 끝없는 텍스트 벽 이 된다 — 심지어 Claude 엔지니어조차 100줄 넘는 AI 생성 MD 파일은 끝까지 안 읽는다고 한다. 그래서 작업 방식이 바뀌고 있다. AI가 만들고 사람은 조작한다. 더보기

코딩 에이전트의 결과물 차이는 모델 성능이 아니라 요구사항을 얼마나 명확하게 넘겼는가 에서 갈린다. 영상은 여기서 한 발 더 들어간다. “명확한 프롬프트가 중요하다"는 이미 다 알고 있는 이야기이고, 진짜 문제는 나도 내가 뭘 원하는지 모른다는 것 이다. 그래서 발상을 뒤집는다. 내가 명확한 프롬프트를 만들려 애쓰는 대신, AI가 나에게 역으로 질문하게 만든다. 이게 “딥 인터뷰” 스킬의 출발점이다. 그리고 발화자는 이렇게 단언한다. Plan Mode 전에 먼저 이 스킬부터 써야 한다. 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

Anthropic Labs의 Prithvi Rajasekaran이 공개한 이 엔지니어링 포스트는 장기 실행 AI 코딩 에이전트의 하네스 설계 에 대한 실전 경험을 담고 있습니다. 단순히 “좋은 프롬프트를 쓰면 된다"는 수준을 넘어서, GAN(Generative Adversarial Network) 에서 영감을 받은 멀티 에이전트 구조가 왜 필요하고, 어떻게 진화하는지를 구체적인 실험 데이터와 함께 보여줍니다. 더보기

AI로 이미지나 영상을 생성할 때 가장 큰 난관 중 하나는 캐릭터 일관성 입니다. 같은 캐릭터를 여러 장면에서 반복 생성하면 얼굴, 체형, 의상 등이 매번 미묘하게 달라지는 문제가 생기죠. 이 문제를 해결하는 핵심 도구가 바로 캐릭터 시트 입니다. 이 글에서는 마스터 프롬프트를 활용해 정밀한 캐릭터 시트를 만드는 전체 워크플로우를 정리합니다. 더보기

pbakaus/impeccable 가 흥미로운 이유는 “예쁜 프런트엔드 프롬프트 모음” 수준에서 끝나지 않기 때문입니다. 이 프로젝트는 디자인 품질 문제를 단순한 취향이나 모델 성능의 문제가 아니라, AI에게 줄 수 있는 디자인 어휘와 평가 기준이 부족한 문제 로 다시 정의합니다. 공식 사이트가 강조하듯, 사용자가 vertical rhythm 같은 말을 모르면 모델에게 그 수준의 수정을 요청하기도 어렵습니다. 그래서 Impeccable의 핵심은 “더 멋진 화면을 만들어 줘"가 아니라, 디자인 언어를 스킬과 명령으로 쪼개서 여러 AI 하네스에 이식 가능한 형태로 배포한다 는 데 있습니다. 2026년 3월 23일 기준으로 공식 사이트는 이 프로젝트를 1개의 종합 스킬과 20개의 디자인 명령으로 소개하고 있고, 실제 저장소 소스 디렉터리도 총 21개 스킬 중 20개를 user-invocable 명령으로 구성하고 있습니다. 더보기