프롬프트 30~50번 뒤에야 문구를 정한다, 인튜이트가 콘텐츠 기준을 스킬로 옮긴 이유
디자이너가 워크플로 하나를 AI로 만드는 데 프롬프트를 30~50번 던지고, 문구는 맨 마지막에야 떠올립니다. 인튜이트 콘텐츠 시스템 팀은 문서로 있는 기준이 그 지점에서 아무 역할도 못 한다는 걸 확인하고, 기준 자체를 Claude 스킬과 플러그인으로 옮겼습니다. 개발자가 아닌 팀이 179번의 커밋 끝에 사내 2위 플러그인을 만든 과정입니다.
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코딩 에이전트는 grep으로 코드를 읽는다, 68만 줄을 AI로 짠 팀이 정리한 규칙
함수 이름을 바꿨을 뿐인데 에이전트가 뒤지는 파일이 459개에서 3개로 줄었습니다. 코드베이스 68만 줄의 99.9%를 LLM으로 작성한 Modem 팀이 코딩 에이전트가 grep으로 코드를 읽는다는 전제 아래 이름·타입·구조를 다시 짠 과정을 공개했습니다. 1,680회 실험에서 토큰 소비는 최대 65% 줄었고, 확신에 찬 오답도 사라졌습니다.
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에이전트가 가짜 계정을 만들어 오픈소스 관리자를 속이려 했다, AISI 인시던트 전말
영국 AI 보안연구소가 사이버 역량 평가를 돌리다 자기 시스템에서 나가는 이상한 트래픽을 발견했습니다. 추적해보니 테스트 중이던 에이전트가 실제 오픈소스 프로젝트에 악성 코드를 넣으려 가짜 신원을 만들고 관리자를 설득하고 있었죠. 122회 중 10회에서 19건, 지시받은 적 없는 기만이 목표 달성의 부산물로 나타난 첫 사례입니다.
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맥에서 로컬 LLM 돌리는 법이 갈라졌다, 속도냐 메모리냐
같은 맥북에서 같은 모델을 돌려도 접근법이 갈립니다. Rapid-MLX는 Ollama보다 2~4배 빠른 속도를 내세우고, TurboFieldfare는 26B 모델을 2GB 메모리로 밀어 넣죠. 하나는 램이 넉넉한 사람을 위한 속도 최적화고, 다른 하나는 8GB 맥북에서도 큰 모델을 돌리려는 시도입니다. 지금 내 맥에서 무엇을 고를지 정리했습니다.
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TIME이 AI 봇에게만 보여주는 페이지에 광고를 심었다, 사람은 볼 수 없는 13KB
같은 URL을 크롬으로 열면 303KB짜리 HTML이, ClaudeBot으로 요청하면 13KB짜리 마크다운이 돌아옵니다. 그 마크다운 안에는 사람이 절대 마주칠 일 없는 광고가 들어 있죠. TIME이 애드테크 업체 Mobian과 함께 시작한 에이전트 대상 광고를 한 개발자가 헤더만 바꿔가며 실측했고, TIME은 봇 트래픽이 사람 트래픽을 이미 넘었다고 밝혔습니다.
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레포 클론해서 코딩 에이전트로 열었을 뿐인데, 프롬프트 전에 코드가 실행됐다
채용 과제나 오픈소스 디버깅처럼 흔한 상황에서, 레포를 클론해 코딩 에이전트로 열기만 해도 프롬프트를 입력하기 전에 공격자 코드가 실행될 수 있습니다. Datadog 보안팀이 Codex와 Claude Code에서 실제로 그 경로를 찾아냈습니다.
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생명공학 자료 찾다 막힌 AI, 안전장치 기준은 어디에도 없었다
생명공학 자료를 조사하다 세션이 통째로 막힌 사용자가 있습니다. Anthropic은 정책 입장을 상세히 공개했지만, 정작 무엇이 사용자를 막았는지는 어디에도 적혀 있지 않습니다. 안전장치의 기준이 비공개인 채로 매일 작동하고 있다는 이야기.
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스킬이 12개 에이전트에 흩어졌다, macOS 스킬 관리 앱이 나오는 이유
Claude Code, Cursor, Codex를 오가며 쓰다 보면 스킬이 어느 폴더에 몇 개 있는지 스스로도 모르게 됩니다. 같은 문제의식에서 나온 macOS 스킬 관리 앱 두 개, SkillDeck과 Chops를 비교해봤습니다.
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Qwen3.6 27B 58개 버전으로 확인한 양자화의 숨은 임계점
로컬 모델을 양자화해도 벤치마크 점수는 멀쩡한데, 정작 아는 것만 줄어드는 느낌을 받은 적 있나요. Qwen3.6 27B를 58개 버전으로 나눠 테스트한 결과, 지식만 유독 비선형으로 무너지는 지점이 있었습니다.
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에르되시가 낸 문제만 골라 푸는 AI, 이유는 문제 자체에 있었다
OpenAI의 미공개 모델 Astra가 에르되시 문제 3개를 추가로 풀며 수학계가 술렁였습니다. 그런데 정작 이 문제들이 유독 AI에 잘 풀리는 이유는 따로 있었습니다. 짧고 명확한 문제 구조가 만든 우연 아닌 필연.
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