프롬프트 엔지니어링
AI가 답변에 붙이는 확신도 90%, 사실은 아무 근거가 없다
AI 답변에 붙는 확신도 점수는 왜 근거가 없을까요. 모델이 자기 확신을 정량화할 수 없는 이유와, 실제로는 정확성을 대신 묻는 질문일 뿐이라는 점을 짚어봅니다.
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Claude Skills 해부: 프롬프트부터 실전까지, 개발자가 분석한 AI 워크플로우
Claude Skills의 내부 구조를 역설계한 개발자 분석. 프롬프트 기반 메타-툴 아키텍처와 실행 맥락 수정 방식을 상세히 다룹니다.
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LLM 추론 비용 58% 절감: Apple의 ARTER가 보여준 적응형 라우팅 전략
Apple이 개발한 ARTER 시스템이 적응형 라우팅으로 LLM 추론 비용을 58% 절감하면서도 Entity Linking 정확도를 향상시킨 방법을 상세히 분석합니다.
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프롬프트 엔지니어링의 진화: AI 창의성을 2배 끌어올리는 Verbalized Sampling
Stanford 연구팀이 공개한 Verbalized Sampling 기법으로 AI 모델의 창의성을 2배 높이는 방법. 모델 재훈련 없이 단 한 문장 추가로 반복적인 답변 문제 해결. 실전 프롬프트 템플릿과 적용 가이드 포함.
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마크다운 파일 하나로 AI 전문가 만들기: Claude Skills가 바꾸는 에이전트의 미래
마크다운 파일 하나로 Claude를 업무 전문가로 만드는 Claude Skills. MCP의 복잡함을 뛰어넘은 단순한 접근법과 실제 활용 사례를 소개합니다.
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AI가 전문가 업무 40% 대체? 헤드라인이 놓친 결정적 사실
GPT-5가 전문가 업무의 40%를 수행한다는 벤치마크 결과, 하지만 그 이면에 숨겨진 인간의 역할과 AI 시대 새로운 업무 방식인 할당 경제를 알아봅니다.
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AI 코딩 도구로 162만 줄 코드베이스 다루기: PostHog 엔지니어들의 실수와 교훈
PostHog 엔지니어들이 162만 줄 코드베이스에서 AI 코딩 도구를 사용하며 겪은 실수와 해결책. .cursor/rules, claude.md 같은 실전 설정 파일과 AI의 강점/약점을 파악하는 구체적인 방법을 공개합니다.
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AI의 숨겨진 매뉴얼, Claude 4와 ChatGPT 5 시스템 프롬프트 분석과 효과적인 활용 방법
Claude 4와 ChatGPT 5의 유출된 시스템 프롬프트를 분석하여 두 AI를 더 효과적으로 활용하는 실용적인 방법들을 정리한 가이드
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GPT-5 실전 활용법: API 매개변수와 프롬프트 최적화 완전 가이드
GPT-5 API의 3가지 핵심 매개변수와 프롬프트 최적화 방법을 실무 사례와 함께 상세히 설명한 개발자 필독 가이드
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