AI 개발 가이드
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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에이전트 vs 파이프라인, AI 개발의 기본 선택지를 비교하다
LLM 프로그램을 파이프라인으로 짤 것인가, 에이전트로 짤 것인가. 맥락 수집·비용·안전성·미래 대응력 측면에서 두 방식을 비교하고 판단 기준을 제시합니다.
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Claude Code 소스 코드 분석, 공식 문서에 없는 숨겨진 기능들
Claude Code npm 패키지 소스 분석으로 발견된 미문서 기능들. 훅 미들웨어, 에이전트 지속 메모리, YOLO Classifier 자연어 설정, 드림 통합 시스템 등을 소개합니다.
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에이전트 친화 사이트 처음부터 만들기, cocktail.glass가 보여준 설계 원칙
cocktail.glass 사례로 보는 에이전트 친화 사이트 설계 원칙. 단일 데이터 소스, 콘텐츠 협상, 디스커버리를 처음부터 설계했을 때와 뒤늦게 개조했을 때의 차이를 비교합니다.
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Genkit 미들웨어, 에이전트 앱에 재시도·승인·필터를 꽂는 방법
Google Genkit에 추가된 미들웨어 시스템 소개. 재시도·폴백·도구 승인·콘텐츠 필터를 레이어로 분리해 에이전트 앱에 끼워 넣는 구조를 설명합니다.
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모델보다 하네스가 중요하다, Claude Code 대규모 운영의 핵심 원리
Anthropic이 공개한 Claude Code 대규모 운영 핵심 원리. 모델보다 하네스(CLAUDE.md·Hooks·Skills·Plugins·LSP·MCP)가 성능을 좌우한다는 통찰을 소개합니다.
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컨텍스트 관리, AI 개발에서 가장 중요한데 아무도 안 가르쳐주는 기술
AI 코딩 세션에서 컨텍스트가 손실될 때 어떤 문제가 생기는지, 왜 세션 재시작이 오히려 나쁜지를 설명하는 O’Reilly 글 큐레이션. 가비지 컬렉션 비유로 개념을 명확히 전달합니다.
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앱에 AI를 붙이기 전에 물어야 할 것, “꼭 서버로 보내야 하나요?”
앱에 클라우드 AI를 기본값으로 붙이는 관성을 비판하고, Apple FoundationModels로 기기 내에서 AI를 처리하는 방식의 실익을 소개합니다.
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로컬 모델은 왜 5분 만에 포기하게 될까, 개발자가 진단한 구조적 문제
로컬 AI 모델이 호스팅 경험에 못 미치는 이유를 Flask 창시자 Armin Ronacher가 진단합니다. 파편화, 완성도 부재, 임계 질량 부족이 핵심이며, ds4.c로 해법을 실험 중입니다.
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에이전트 하네스를 샌드박스 밖에 두면 뭐가 달라지나
에이전트 하네스를 샌드박스 안과 밖 중 어디에 둘지, Mendral이 멀티유저 환경에서 겪은 트레이드오프와 파일시스템 가상화 해법을 소개합니다.
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