개발자도구
Agent Plugins 1.0, 경쟁사 다섯이 합의한 스킬·MCP 공용 포맷
스킬 하나를 만들어도 도구마다 다시 포장해야 했던 시절이 끝나갑니다. Vercel이 제안하고 AWS·Cursor·GitHub·Microsoft·OpenAI가 함께 다듬은 Agent Plugins 1.0이 공개됐죠. 규격이 왜 이렇게 작은지, 그리고 이 표준이 일부러 손대지 않은 문제는 무엇인지 짚었습니다.
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LLM이 딴소리 못 하게 만드는 법, 제약 디코딩의 원리
프롬프트로 “유효한 JSON만 출력해줘”라고 아무리 부탁해도 100% 보장은 안 됩니다. 제약 디코딩은 아예 스키마를 벗어난 토큰을 뽑을 수 없게 만드는 방식으로 이 문제를 풉니다.
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Claude Code는 세션마다 리셋된다, 한 개발자가 만든 우회법
Claude Code가 세션마다 기억을 잃는 문제를 개인 도구로 해결한 개발자의 6주 실전 후기. 캡처-증류-검색-제안 구조를 소개합니다.
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직원 14명, 사용자 890만 명 — Ollama가 커진 이유
직원 14명 규모의 Ollama가 월간 890만 개발자를 확보하며 성장한 배경과 로컬 AI 확산이 갖는 의미를 정리합니다.
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MCP 서버 만들기 전에 확인할 8가지 질문
Evil Martians가 제시한 MCP 서버 판단 프레임워크. API·CLI·스킬·MCP의 역할 차이와 만들기 전 확인할 신호를 정리했습니다.
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새 도구를 무시하는 AI 에이전트, 마이크로소프트가 밝힌 훈련 데이터 편향
AI 코딩 에이전트가 새 도구 대신 낡은 도구를 고집하는 이유를 마이크로소프트가 분석했습니다. 에이전트의 자신감은 최신성이 아닌 훈련 데이터 양에 비례한다는 통찰을 소개합니다.
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에이전트 트래픽이 인간을 넘어섰다, Stripe가 인프라 자동화로 응답한 방법
에이전트 트래픽이 처음으로 인간을 추월한 시점에 Stripe가 발표한 Projects 업데이트. 에이전트가 코드 작성을 넘어 인프라 프로비저닝, 과금, 모니터링까지 처리하는 구조를 소개합니다.
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AI 토큰 사용량 741% 늘었는데 출시는 20% 증가, 토큰맥싱의 교훈
AI 토큰 사용을 경쟁처럼 여겼던 토큰맥싱 현상의 부상과 몰락. 코드 생성 741% 증가에도 출시는 20%에 그친 데이터가 드러낸 사용량과 가치의 간극.
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AI 에이전트는 “NO”를 모른다, Context as Code로 아키텍처 지키는 법
AI 코딩 에이전트가 아키텍처 경계를 무시하는 문제와, 빌드타임에 “NO”를 자동화하는 Context Compilation Pattern을 소개합니다.
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Claude Code 스킬 9가지 분류, Anthropic이 내부에서 직접 쓰는 방식
Anthropic Claude Code 팀이 공개한 내부 스킬 9가지 분류 체계와 품질 높은 스킬을 만드는 원칙. 실무 개발자를 위한 AI 도구 활용 인사이트를 소개합니다.
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