AI 개발 가이드
완벽한 JSON이 완벽한 답은 아니다: 구조화된 출력의 함정
OpenAI Structured Outputs API의 숨겨진 함정. 완벽한 JSON 형식이 정확한 답변을 보장하지 않는 이유와 프로덕션 환경에서의 대응 전략을 소개합니다.
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AI 에이전트 많다고 좋은 게 아니다: Google·MIT 연구가 밝힌 45% 법칙
Google과 MIT 연구가 밝힌 AI 멀티 에이전트 시스템의 한계. 단일 에이전트 성공률 45%가 임계점이며, 작업 유형에 따라 성능이 극명하게 갈립니다.
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iPhone에서 AI 모델 돌리기: Unsloth가 5분 만에 가능하게 만든 방법
Unsloth가 LLM을 스마트폰에 5분 만에 배포하는 기능을 출시했습니다. iPhone에서 Llama 3.2가 초당 25토큰으로 작동하며, 완전한 프라이버시를 보장합니다.
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AgentFS: SQLite 파일 하나에 담긴 AI 에이전트의 모든 것
Turso가 공개한 AgentFS는 AI 에이전트의 모든 상태를 단일 SQLite 파일에 담아 SQL로 쿼리하고 추적할 수 있게 만든 파일시스템 추상화입니다. 예측 불가능한 에이전트를 관찰하고 디버깅하는 새로운 방법을 소개합니다.
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AI 에이전트 설계의 갈림길: MCP vs Skills, 실무자가 말하는 진짜 차이
Flask 창시자가 분석한 AI 에이전트 설계의 두 갈래: MCP vs Skills. 누가 제어권을 쥐느냐에 따라 달라지는 실무 차이를 소개합니다.
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Claude Code가 당신의 지시를 무시하는 이유: CLAUDE.md 제대로 쓰는 법
Claude Code가 지시를 무시하는 이유와 효과적인 CLAUDE.md 작성법. LLM 지시 한계와 Progressive Disclosure 전략을 소개합니다.
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AI가 만든 SQL, 6개월 후 문제 터진다: PostgreSQL 코드 품질 해결책
AI 코딩 도구가 만든 PostgreSQL 코드는 작동하지만 품질이 낮습니다. Timescale의 오픈소스 pg-aiguide가 Skills와 버전별 문서 검색으로 이 문제를 해결하는 방법을 소개합니다.
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프롬프트 두 번으로 앱 완성: Gemini 3 Pro의 바이브 코딩 실험
Gemini 3 Pro로 프롬프트 두 번만에 스크린샷-코드 변환 앱을 완성한 실험. 바이브 코딩이 보여주는 AI 개발의 새로운 패러다임을 소개합니다.
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20년 개발 경험이 독이 되는 순간: AI 에이전트 엔지니어링의 5가지 함정
시니어 개발자가 AI 에이전트 개발에서 오히려 고전하는 이유. 전통적 소프트웨어 엔지니어링 원칙과 AI 에이전트 개발의 5가지 근본적 차이점을 소개합니다.
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Gemini 3 Pro, 터미널에서 스케치를 앱으로 만든다: Google CLI 업데이트
구글이 Gemini CLI에 Gemini 3 Pro를 통합해 터미널에서 자연어만으로 3D 앱 생성, 스케치→코드 변환, 복잡한 디버깅을 수행할 수 있게 됐습니다. 개발 도구의 새로운 패러다임을 소개합니다.
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