AGENTS.md
AI 에이전트 성능을 가르는 두 가지 설계 원칙, 이너 루프와 AGENTS.md
AI 에이전트 성능을 결정하는 이너 루프(자기 검증)와 아우터 루프(세션 간 학습), AGENTS.md 작성 원칙을 ETH 취리히 연구 데이터와 함께 소개합니다.
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AI 에이전트 코딩 회의론자가 마음을 바꾼 이유, AGENTS.md와 Opus 4.5 실전 후기
AI 에이전트 코딩 회의론자였던 데이터 사이언티스트 Max Woolf가 Claude Opus 4.5로 Rust ML 라이브러리를 구현하며 생각을 바꾼 실전 후기. AGENTS.md 파일이 결과 품질을 결정한다는 통찰을 소개합니다.
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AI 에이전트 비결정성 문제, 실전에서 통하는 두 가지 해법
AI 에이전트가 지시를 무시하는 비결정성 문제, 가드레일로 행동을 강제하는 방법과 Evals로 AGENTS.md 자체를 검증하는 두 가지 실전 해법을 소개합니다.
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AGENTS.md에서 /init을 쓰지 말아야 하는 이유, 연구가 말해주는 것
/init으로 자동 생성한 AGENTS.md가 AI 에이전트 성능을 낮추고 비용을 20% 이상 올린다는 2026년 연구 분석. 무엇이 컨텍스트 파일에 들어갈 자격이 있는지 실증 데이터로 설명합니다.
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AI 에이전트가 자면서 코딩한다, Ralph Wiggum 기법 실전 가이드
AI 코딩 에이전트를 루프로 실행해 자율적으로 개발하는 Ralph Wiggum 기법. Google 엔지니어 Addy Osmani의 실전 구현 방법을 소개합니다.
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단순한 파일이 정교한 도구를 이긴다, AGENTS.md가 Skills보다 47%p 우수
AI 코딩 에이전트에 최신 API를 학습시키는 두 방법을 비교한 Vercel의 실험. 복잡한 Skills보다 단순한 AGENTS.md가 53%에서 100%로 성능을 끌어올린 이유를 분석합니다.
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