AI 코딩, 복잡한 코드베이스에서도 작동하게 만들기
컨텍스트 엔지니어링으로 대규모 프로덕션 코드베이스에서 AI 코딩 에이전트 활용하기
LLM 시대의 가변형 소프트웨어
모든 컴퓨터 사용자가 곧 코드를 작성할 수 있게 됩니다. 이것이 소프트웨어 생산과 배포에 어떤 구조적 변화를 암시할까요?
멀티 에이전트 시스템 구축: 언제, 어떻게 사용해야 할까?
Anthropic의 실전 가이드: 대부분의 팀에게 멀티 에이전트 시스템은 필요 없다. 정말로 필요한 세 가지 상황과 효과적인 설계 원칙을 알아보세요.
크립토 사기꾼들이 오픈소스 AI 개발자를 모집하고 있어요
오픈소스 AI 개발자들이 밈코인 펌프앤덤프 스킴에 이용당하는 과정. Geoff Huntley와 Steve Yegge 사례를 통해 본 크립토 사기의 새로운 수법.
프로그래밍의 죽음과 부활
AI가 코드 작성을 쉽게 만들면서 소프트웨어 아키텍처의 본질이 바뀌고 있어요. 코드 소유에서 시스템 관리로, 보존에서 교체로의 전환.
재귀 언어 모델: LLM이 스스로 컨텍스트를 분해하고 처리하는 방법
무한한 컨텍스트를 다루는 새로운 추론 전략, RLM이 기존 LLM의 컨텍스트 한계를 어떻게 극복하는지 알아봅니다.
에이전트 시대의 도래: AI 에이전트 개발이 엔지니어의 '기본 소양'이 된 이유
2025-2026년, AI 에이전트 지식은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었어요. 에이전트의 본질, 모델 선택 전략, 컨텍스트 윈도우 관리법까지.
AI 시대에 나를 찾는 법
AI에 대한 두려움을 설렘으로 바꾸는 작은 나침반 - 퍼즐 풀기 vs 문제 해결, 더 넓은 정체성, 매니저의 역할
AI 에이전트를 위한 좋은 스펙 작성법
AI 코딩 에이전트를 효과적으로 가이드하는 스펙 작성의 5가지 핵심 원칙 - 하이레벨 비전, 구조화된 문서, 모듈화, 자체 검증, 지속적 개선
