Workflow

AI 코딩 에이전트(Claude Code, Cursor, Copilot 등)를 사용해 본 개발자라면 한 번쯤 경험했을 것입니다. 처음에는 놀라울 정도로 잘 동작하다가, 프로젝트가 커지면서 점점 품질이 떨어지는 현상 — 컨텍스트 로트(Context Rot). GSD(Get Shit Done)는 이 문제를 근본적으로 해결하기 위해 설계된 메타 프롬프팅 & 컨텍스트 엔지니어링 시스템 입니다. 단순한 프롬프트 템플릿이 아니라, AI 에이전트가 작업 전체 라이프사이클에서 컨텍스트를 구조화하고, 계획을 세우고, 검증까지 수행하도록 오케스트레이션하는 프레임워크입니다. 더보기

AI 코딩 도구가 좋아질수록 개발은 빨라집니다. 하지만 속도가 올라간다고 해서 프로젝트가 자동으로 좋아지지는 않습니다. 오히려 방향을 잃은 채 빠르게 달리면, 더 빨리 망가집니다. 바로 이 지점에서 많은 팀이 말하는 것이 “Vibe Coding” 입니다. 아이디어와 감각만으로 AI에게 계속 구현을 맡기는 방식입니다. 초기에는 놀라울 정도로 빠르지만, 프로젝트가 조금만 커져도 요구사항이 흔들리고 구조가 무너지기 시작합니다. 더보기

소개 UI UX Pro Max Skill 은 AI 어시스턴트가 전문적인 UI/UX를 구축할 수 있도록 설계된 오픈소스 스킬입니다. 이 도구는 단순한 스타일 가이드가 아니라, 프로젝트 요구사항을 분석하여 맞춤형 디자인 시스템을 생성하는 AI 기반 추론 엔진 입니다. 더보기

AI 에이전트를 만들려고 검색하면 정말 다양한 도구들이 터져 나옵니다. 랭체인, 랭그래프, 구글 ADK, 파이덴틱 AI, 클로드 에이전트 SDK까지. 하지만 이 중에서 아무거나 골라서 시작했다가 6개월 뒤에 갈아엎는 팀이 정말 많습니다. 겉보기엔 다 똑같아 보이지만, 속을 열어보면 완전히 다른 문제를 풀고 있기 때문입니다. 더보기

Java 21에서 정식 도입된 Virtual Threads(JEP 444) 는 “가벼운 스레드를 수백만 개 만들 수 있다"는 개념만으로도 관심을 끌었습니다. 하지만 실제 프로덕션에서 어떤 문제가 생기고, 프레임워크 수준에서 어떻게 설계해야 하는지를 다루는 자료는 많지 않습니다. 이 글은 Oracle Helidon 팀 Joe DiPalma의 발표를 기반으로, Virtual Threads를 프레임워크 설계 중심 에 놓았을 때 무엇이 달라지는지, 그리고 운영에서 반드시 알아야 할 핀닝·동시성 제어·Thread Local 이슈를 정리합니다. 더보기

Claude Code는 강력한 리서치 에이전트지만, 단독으로 사용하면 웹 검색 결과에 의존하는 수준에 머물기 쉽습니다. Chase AI 채널의 영상에서는 Claude Code와 Google NotebookLM을 결합하여 YouTube 자동 스크래핑 → RAG 분석 → 시각화 산출물까지 처리하는 무료 워크플로우를 소개합니다. 이 글은 해당 영상을 바탕으로 전체 파이프라인을 단계별로 정리한 노트입니다. 더보기

당신의 팀은 같은 LLM을 쓰고 있나요? “현재 많은 개발팀이 LLM을 도입하고 있지만, 냉정하게 들여다보면 그것은 ‘각자도생’에 가깝습니다.” 더보기