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.
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이번 글은 아래 5개 공식 링크를 기준으로 Claude Code의 핵심 업데이트를 “기능 소개"가 아니라 “운영 설계” 관점에서 다시 정리한 문서입니다.
특히 Memory, Skills, Remote Control, Ralph Loop를 각각 이해한 뒤, 마지막에 하나의 루프로 합치는 방법까지 다룹니다.
문서 확인 시점은 2026-03-02 입니다.
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Spark SQL 성능을 다루다 보면 같은 쿼리인데도 실행 시간이 크게 달라지는 순간을 자주 보게 됩니다. 이번 영상은 그 차이를 만드는 핵심 축으로 AQE(Adaptive Query Execution)를 설명하고, 실제 데모에서 AQE on/off 차이를 보여줍니다. 이 글에서는 영상 내용을 기준으로 AQE를 “왜 빨라지는지” 중심으로 재구성하고, 공식 문서 기준으로 운영에서 바로 확인할 설정까지 연결하겠습니다.
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멀티 에이전트 코딩 시스템에서 가장 답답한 순간은 “지금 에이전트가 뭘 하고 있는 건지 모를 때"입니다. oh-my-opencode-slim은 Tmux 통합을 통해 이 문제를 해결합니다. Orchestrator가 서브 에이전트를 실행하면 새로운 Tmux 패널이 자동으로 생성되어 각 에이전트의 작업을 실시간으로 볼 수 있습니다. 더 이상 암흑 속에서 기다릴 필요가 없습니다.
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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.
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이번 Shorts의 요지는 명확합니다. 1:1 대화에서는 크게 필요하지 않을 수 있지만, 여러 고객을 동시에 상대하는 AI 에이전트 SaaS에서는 “고객별 기억 분리"가 필수이며 그 지점에서 Mem0가 유용하다는 주장입니다. (영상 근거) 이 글에서는 그 메시지를 출발점으로, Mem0 공식 문서/공식 레포 근거로 기능과 활용법을 실무 관점에서 정리합니다.
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AI가 코드를 빠르게 만들어 주는 시대에도, 팀이 오래 살아남는 코드는 여전히 구조에서 결정됩니다. 이번 영상은 “AI가 못해서"가 아니라 “AI가 이해할 틀을 주지 않아서” 코드 품질이 무너진다는 점을 강조하고, 그 틀로 DDD(Domain-Driven Design)를 제시합니다.
핵심 메시지는 단순합니다. 도메인 경계가 명확하고, 비즈니스 용어와 코드 이름이 일치하며, AI가 읽을 범위를 좁혀주면 생성 코드의 일관성과 유지보수성이 크게 좋아진다는 것입니다.
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