CLAUDE.md에 “항상 이렇게 해”라고 적으면 안 되는 이유, Claude Code 제어 7가지 방법
Claude Code 동작을 제어하는 7가지 방법을 정리한 Anthropic 가이드. CLAUDE.md 지시문과 결정론적 가드레일의 결정적 차이를 짚습니다.
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토큰 90% 절감의 함정, 컨텍스트는 줄이는 게 아니라 고르는 것
AI 에이전트의 토큰을 줄이는 두 접근을 비교합니다. 컨텍스트를 직접 선별하는 4가지 전략과, 자동 압축 도구 RTK가 가진 ‘조용한 실패’ 위험을 짚습니다.
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챗봇 쓰는 미국인 49%, 그런데 AI가 사회에 좋다는 사람은 16%뿐
미국 챗봇 사용이 2년 만에 49%로 늘었지만 AI가 사회에 긍정적이라는 응답은 16%뿐. 가장 많이 쓰는 젊은 세대가 가장 비관적인 역설을 퓨리서치 조사로 짚어봅니다.
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AI 메모리는 RAG로 끝나지 않는다, 검색과 기억은 다른 문제다
“AI 메모리”는 단일 기능이 아니라 RAG·벡터·그래프 등 5개 층위입니다. 검색과 기억의 차이, 그리고 그래프 메모리가 보완하는 상태 관리 문제를 정리합니다.
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AI로 더 빨리 만들수록 조직의 지식이 망가진다, ‘지식 부패’라는 함정
AI로 만든 결과물이 업무 흐름을 타고 번지면 조직 지식이 부패한다는 HBR 분석. 검증·인간가치·엔트로피 세 함정과 모델 붕괴 현상을 개인 실무자 관점에서 풀어봅니다.
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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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코딩 못해도 AI 에이전트는 잘 쓴다, 40만 세션이 말한 진짜 변수
약 40만 건의 Claude Code 세션 분석 결과, AI 코딩 에이전트의 성과를 가르는 변수는 코딩 실력이 아니라 도메인 전문성이었다는 Anthropic 연구를 소개합니다.
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90% 확신도 정답은 아니다, AI 시대 판단력을 지키는 법
AI가 주는 건 정답이 아니라 확률적 추측입니다. 에어캐나다 챗봇·아마존 채용 AI 사례로 보는, AI 시대에 인간의 판단력을 지키는 법.
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AI가 보는 내 제품 페이지, 사람과는 완전히 다르다
AI 봇 트래픽이 1년 만에 5배 늘었지만 정작 방문은 거의 없는 역설, 그리고 자바스크립트 때문에 AI에게 텅 비어 보이는 제품 페이지 문제를 다룹니다.
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API 키 한 줄만 바꾸면 90% 싸진다는데, 그 차액은 누가 채우고 있을까
90% 싸게 AI API를 쓸 수 있다는 중계 서비스의 이면, 모델 바꿔치기와 코드 주입 위험을 실증한 두 연구 결과를 소개합니다.
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