AI 개발 가이드
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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Claude Code 해커톤 우승자가 공개한 10개월 실전 설정 파일
Anthropic 해커톤 우승자가 10개월간 실전에서 사용한 Claude Code 설정 파일을 오픈소스로 공개. Agents, Skills, Hooks 등 6가지 핵심 구성 요소를 소개합니다.
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AI는 왜 5분 전 말을 까먹을까, GitHub가 만든 메모리 시스템 사례
AI 에이전트의 기억력 문제를 해결하는 메모리 시스템. GitHub Copilot 구축 사례와 직접 만들 것인가에 대한 실무 가이드를 소개합니다.
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Strands Agents 시작하기, LLM이 알아서 판단하는 AI 에이전트 프레임워크
AWS가 개발한 Strands Agents는 LLM이 자율적으로 판단하고 실행하는 AI 에이전트 프레임워크입니다. 복잡한 워크플로우 코딩 없이 실전 에이전트를 만드는 방법을 소개합니다.
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Cursor AI 에이전트 실무 활용법, 시카고대 연구가 밝힌 핵심 패턴
Cursor 공식 가이드로 배우는 AI 코딩 에이전트 활용법. 시카고대 연구 기반 플래닝 전략과 다른 AI 도구에도 적용 가능한 실무 패턴을 소개합니다.
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Cursor, AI 에이전트 수백 개로 100만 줄 코드 작성 성공한 비법
Cursor가 수백 개 AI 에이전트로 100만 줄 코드를 작성한 실험. 평등한 구조의 실패와 Planner/Worker 분리로 성공한 과정을 소개합니다.
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멀티에이전트 4가지 패턴, LangChain 성능 데이터로 본 선택 기준
LangChain이 공개한 멀티에이전트 아키텍처 선택 가이드. 4가지 핵심 패턴의 실제 성능 비교와 요구사항별 선택 기준을 소개합니다.
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AI 에이전트 시대, 코드가 아닌 트레이스가 앱을 설명한다
AI 에이전트 시대에는 코드가 아닌 실행 기록(트레이스)이 앱의 작동 방식을 설명합니다. 디버깅과 테스트 방식이 어떻게 바뀌는지 소개합니다.
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AI 에이전트 비용 75% 줄인 Vercel의 발견, 파일시스템과 bash의 힘
AI 에이전트 구축의 숨겨진 진실. Vercel의 75% 비용 절감 사례와 200줄로 만드는 코딩 에이전트 구현 원리를 소개합니다.
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코드 없이 앱 만드는 시대, 에이전트 네이티브 아키텍처 5가지 원칙
Claude Code의 성공이 증명한 에이전트 네이티브 아키텍처. 코드 대신 프롬프트로 앱을 만드는 5가지 핵심 원칙과 실전 구현 전략을 소개합니다.
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