Claude Code
프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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llms.txt, 97%는 아무도 안 읽는다, Ahrefs 137K 도메인 분석
Ahrefs가 137K 도메인을 분석한 결과 llms.txt 파일의 97%는 아무도 읽지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 검색 노출보다 코딩 에이전트용 파일이라는 실체를 데이터로 확인합니다.
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AI 코딩 에이전트 자동화 수준, 4가지 기준으로 판단하는 법
AI 코딩 에이전트 자동화, 어디까지 해야 할까요? 작업량·마감·과제유형·비용 4가지 기준으로 나에게 맞는 수준을 판단하는 방법을 소개합니다.
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Claude Code만 쓰던 시대 끝, 2026년 터미널 코딩 에이전트 지형도
2026년 상반기 기준 터미널 코딩 에이전트 전체 지형 정리. Claude Code 외 선택지와 구독 vs API 기준의 실질적 선택 가이드.
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Claude Code 실제로 쓰는 연구자는 20%, 사회과학자 1260명 조사 결과
사회과학자 1,260명 대상 조사 결과. AI 챗봇 사용률 81%지만 코딩 에이전트까지 쓰는 연구자는 20%에 불과. 성별·기관 서열에 따른 격차도 분석합니다.
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Uber, AI 코딩 툴 월 $1,500으로 제한, 그 안에 숨은 의미
Uber가 Claude Code 등 AI 코딩 툴 사용량을 월 $1,500으로 제한했습니다. 단순 비용 통제가 아닌, 기업이 AI 툴의 가치를 공식 인정하기 시작했다는 신호로 읽을 수 있습니다.
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MCP 서버 연결하면 컨텍스트 10% 사라진다, 실측 데이터로 본 MCP의 함정
MCP 서버 4개 연결 시 컨텍스트의 10.5%가 사라진다는 실측 데이터. CLI 우선 전략과 Skills 패턴으로 21K 토큰을 회수한 Quandri 엔지니어링팀의 경험을 소개합니다.
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11일 만에 75만 줄 코드 포팅, Claude 동적 워크플로가 바꾸는 개발 규모
Anthropic이 Claude Code에 도입한 동적 워크플로 심층 소개. Bun 75만 줄 코드를 11일 만에 포팅한 실제 사례와 수백 개 병렬 에이전트의 작동 원리를 설명합니다.
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Anthropic 첫 분기 흑자 임박, 코딩 에이전트가 만든 수익 구조의 변화
Anthropic 첫 흑자 분기 임박. 엔터프라이즈 요금제를 API 단가로 전환하고 코딩 에이전트로 수익 구조를 바꾼 배경을 분석합니다.
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AI 에이전트 스킬 연구 결과, 사람이 만든 것만 효과 있었다
에이전트 스킬이 실제로 효과가 있는지 4편의 연구논문으로 검증한 결과. 사람이 만든 스킬만 성능을 높이고, AI 자동 생성 스킬은 효과가 없었습니다.
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