ClaudeCode
Claude Code에 신입 개발자 온보딩하듯 투자했더니, 1년 방치 프로젝트가 2주 만에 완성됐다
17년 된 70만 줄 코드베이스를 신입 온보딩 방법론으로 Claude Code에 적용한 사례. 컨텍스트 레포 분리와 스킬 라이브러리로 방치된 프로젝트를 되살린 방법을 소개합니다.
Written by
Claude Code 비용이 예상보다 훨씬 많이 나오는 4가지 이유
Claude Code 비용이 예상보다 훨씬 높게 나오는 4가지 구조적 원인. 캐시 미스, 컨텍스트 블로트, 모델·추론 설정, 입력 형식의 메커니즘을 설명합니다.
Written by
하루 종일 혼자 일하는 AI 에이전트, 가능하게 만드는 세 가지 설계 원칙
하루 이상 자율 작동하는 AI 에이전트를 만드는 세 가지 설계 원칙. Anthropic·Google·Cursor가 공통으로 수렴한 뇌·손·세션 분리 구조와 Ralph 루프를 소개합니다.
Written by
Claude Code 소스코드를 뜯어봤더니, 아키텍처에서 발견한 5가지 설계 원칙
Claude Code TypeScript 소스코드를 직접 분석한 논문에서 드러난 5가지 설계 원칙. Anthropic이 공개하지 않은 에이전트 내부 구조를 해부합니다.
Written by
같은 모델로 Top 30에서 Top 5로, 하네스 엔지니어링이 바꾸는 것
같은 Claude 모델로 하네스만 바꿔 Terminal Bench Top 30→Top 5를 달성한 사례. AI 에이전트 성능의 진짜 변수는 모델이 아니라 하네스임을 설명합니다.
Written by
Claude Code vs Pi, 같은 작업에서 토큰 사용이 10배 차이 나는 이유
Claude Code와 Pi를 같은 작업으로 비교했더니 토큰 소비가 10배 차이. 에이전트가 자기 자신에게 쓰는 하네스 세금 개념을 설명합니다.
Written by
AI 에이전트 스킬, 벤치마크 성능의 절반도 현실에서 안 나온다
AI 에이전트 스킬이 벤치마크와 달리 현실 조건에서 성능 이점이 거의 사라진다는 연구 결과. 34,000개 실제 스킬로 테스트한 UC Santa Barbara·MIT 연구팀의 분석.
Written by
AI 에이전트가 제로데이를 찾는다, 보안 취약점 연구의 판이 바뀌는 이유
AI 에이전트가 취약점을 찾는 시대가 왔다. 보안 전문가 Thomas Ptacek의 분석으로 보는 LLM이 익스플로잇 연구에 유독 강한 이유와 그 파급력.
Written by
Claude Code 소스 유출이 드러낸 바이브 코딩의 함정
Claude Code 소스코드 유출 사건을 계기로 BitTorrent 창시자 Bram Cohen이 진단한 바이브 코딩의 함정. AI 코딩에서 인간의 역할이 왜 여전히 핵심인지 설명합니다.
Written by
AI 에이전트 메모리 설계, Claude Code와 Zep은 어떻게 다른가
AI 에이전트 메모리 시스템의 저장·검색·주입·생성 4단계를 Zep, Letta, Claude Code와 비교 분석. 긴 컨텍스트 창이 메모리를 대체할 수 없는 이유와 각 구현 방식의 트레이드오프를 소개합니다.
Written by
