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

Claude Code를 쓰는 사람은 대부분 .claude/ 폴더가 있다는 사실은 압니다. 프로젝트 루트에 생기는 것도 봤고, 뭔가 중요한 설정이 들어 있을 것 같다는 감도 있습니다. 그런데 막상 열어 보지 않은 경우가 많습니다. Daily Dose of Data Science의 “Anatomy of the .claude/ Folder” 는 바로 이 지점을 파고듭니다. .claude/ 는 그냥 숨김 폴더가 아니라, Claude Code가 프로젝트 안에서 어떻게 행동할지를 결정하는 제어 센터 라는 것이 글의 출발점입니다. 더보기

Claude Code에 “예쁜 웹사이트 만들어 줘"라고만 하면 보라색 그라데이션에 “혁신적인 솔루션”, “미래를 향한 도전” 같은 문구가 가득한 사이트가 나옵니다. AI가 만든 티가 너무 나죠. 하지만 같은 Claude Code로도 결과물이 완전히 달라질 수 있습니다. 비결은 AI에게 한 번에 다 맡기지 않는 것, 즉 역할 분리입니다. 이 글에서는 텐빌더 채널이 공개한 “카피 → 디자인 → 코드” 3단계 워크플로우를 단계별로 해부합니다. 더보기

Claude Code로 랜딩 페이지를 만들면 종종 결과물이 비슷해집니다. 영상의 핵심 주장은 단순합니다. 문제는 “Claude Code가 원래 디자인을 못해서” 만이 아니라, 사용자가 자신의 취향과 의도를 충분히 전달하지 못하기 때문에 결과가 generic해진다는 것입니다. 발표자는 이를 해결하기 위한 학습 경로를 7단계로 나눠 설명하며, 각 단계에서 무엇을 기대할 수 있고 어디서 막히는지, 그리고 다음 단계로 어떻게 넘어가야 하는지를 순서대로 보여줍니다. 오프닝 요약, 문제 정의 이 글은 그 7단계를 그대로 번역하지 않고, 실제로 Claude Code를 쓰는 개발자 관점에서 다시 구조화한 정리입니다. 핵심은 세 가지입니다. 첫째, 텍스트 프롬프트만으로는 한계가 빠르게 온다는 점, 둘째, 좋은 결과는 스킬과 레퍼런스, 코드 해체, 반복 편집의 누적으로 나온다는 점, 셋째, “AI가 알아서 예쁘게 만들어주길 기대하는 상태” 에서 “내가 비주얼 디렉터로서 AI를 조종하는 상태” 로 역할을 바꿔야 한다는 점입니다. 로드맵 제시, 마무리 메시지 더보기

Claude Code를 쓴다는 것은 AI 도구를 쓰는 것이 아닙니다. Neil Kakkar는 Tano에 합류한 후 6주 만에 커밋 수를 극적으로 늘렸는데, 그 비결은 모델을 잘 쓰는 것이 아니었습니다. 에이전트가 일하기 좋은 인프라를 구축한 것이었습니다. 구현자에서 에이전트 팀 매니저로 역할을 바꾸고, 마찰을 하나씩 제거하는 4단계 여정을 정리합니다. 더보기

AI 코딩 에이전트로 대규모 프로젝트를 진행하다 보면 누구나 겪는 문제가 있습니다. 처음 몇 턴은 모델이 완벽하게 동작하지만, 컨텍스트가 쌓이면서 답변이 짧아지고, 이전 결정을 잊어버리고, 엉뚱한 코드를 변경하기 시작합니다. GSD (Get Shit Done)는 바로 이 컨텍스트 붕괴 (Context Rot) 문제를 정면으로 해결하려는 오픈소스 워크플로우 시스템입니다. 이미 GitHub에서 수만 개의 스타를 받으며 빠르게 확산되고 있습니다. 더보기