AI 활용 가이드
확장을 많이 깔수록 AI 에이전트가 더 멍청해진다, MS가 측정한 구성 비용
AI 코딩 에이전트에 확장을 많이 설치할수록 성능이 떨어지는 ‘구성 비용’ 현상. 컨텍스트 윈도우 경쟁과 확장 충돌을 측정한 마이크로소프트의 분석을 소개합니다.
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프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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흩어진 문서를 AI가 읽는 지식으로, Google OKF의 설계 원칙
Google Cloud가 조직의 흩어진 지식을 AI 에이전트가 읽을 수 있도록 표준화한 오픈 스펙 OKF v0.1을 공개했습니다. Markdown 파일 기반의 단순한 포맷이 어떻게 지식 파편화 문제를 푸는지 소개합니다.
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LLM 컨텍스트 창의 숨겨진 함정, 100k 토큰 넘으면 에이전트가 멍청해진다
LLM의 실제 유효 컨텍스트는 광고 수치와 다르다는 Context Rot 연구와 개발자 경험. 코딩 에이전트 세션이 길어질수록 성능이 떨어지는 이유와 컨텍스트를 예산처럼 관리하는 접근법을 소개합니다.
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AI 검색 3사가 같은 질문을 처리하는 방식, Google vs OpenAI vs Claude 비교
Google, OpenAI, Anthropic 세 AI 플랫폼이 같은 검색 쿼리를 처리하는 방식 비교. 수신 페이지 수, 인용 비율, 스니펫 구조가 플랫폼마다 어떻게 다른지 실험 데이터로 분석합니다.
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AI 코딩 에이전트 자동화 수준, 4가지 기준으로 판단하는 법
AI 코딩 에이전트 자동화, 어디까지 해야 할까요? 작업량·마감·과제유형·비용 4가지 기준으로 나에게 맞는 수준을 판단하는 방법을 소개합니다.
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Claude Code만 쓰던 시대 끝, 2026년 터미널 코딩 에이전트 지형도
2026년 상반기 기준 터미널 코딩 에이전트 전체 지형 정리. Claude Code 외 선택지와 구독 vs API 기준의 실질적 선택 가이드.
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AI 에이전트 스킬 파일, 겉으로 멀쩡해도 위험할 수 있습니다
AI 에이전트 스킬 파일에 포함된 외부 링크가 프롬프트 인젝션 경로가 되는 구조적 취약점 분석. GitHub 공식 스킬 사례와 보안 감사 도구 소개.
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구글 검색 68%가 클릭 없이 끝난다, 그래도 내 콘텐츠가 필요한 이유
구글 검색 68%가 클릭 없이 끝나는 2026년, 트래픽 감소가 내 잘못이 아닌 이유와 AI 환경에서 살아남는 콘텐츠의 조건을 정리했습니다.
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Figma 쓰는 시간이 급감했다, Jane Street 디자이너의 Claude Code 전환 경험
Jane Street 디자이너가 Figma 대신 Claude Code로 실제 프로토타입을 직접 만드는 워크플로우로 전환한 경험을 공유했습니다. 개발자 의존 없이 아이디어를 검증하게 된 과정과 예상치 못한 협업 딜레마를 담고 있습니다.
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