AI 활용 가이드
구글 Lighthouse에 AI 에이전트 호환성 점검 추가, llms.txt 두고 엇갈린 신호
구글 Lighthouse에 AI 에이전트 호환성을 점검하는 Agentic Browsing 카테고리가 추가됐습니다. llms.txt를 둘러싼 구글 내부의 엇갈린 메시지도 짚어봅니다.
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AI 검색, 이제 콘텐츠는 5단계 심사를 통과해야 인용된다
AI 검색이 Agentic RAG로 전환하면서 콘텐츠는 플래너·라우터·검색·쌍비교·비평 5단계를 통과해야 인용됩니다. iPullRank CEO Mike King의 분석을 소개합니다.
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프롬프트도 기술 부채다, 정교하게 설정할수록 더 위험한 이유
정교한 프롬프트 설정이 오히려 독이 될 수 있다는 GitHub 엔지니어의 주장. 모델이 바뀔 때마다 조용히 무력화되는 프롬프트 부채의 위험성을 다룹니다.
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Codex로 바뀐 업무 방식, AI가 퇴근 후에도 일하게 만드는 법
OpenAI Codex로 AI가 자리를 비운 사이에도 작업을 이어가는 운영 루프 개념을 소개합니다. 지속적인 스레드, 메모리, 자동 반복 실행으로 업무 방식이 어떻게 바뀌는지 살펴봅니다.
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AI를 새로운 동료로 설계하는 법, Eugene Yan의 5가지 원칙
Anthropic 엔지니어 Eugene Yan이 정리한 AI와 일하는 5가지 원칙. 컨텍스트 구조화, 취향의 설정화, 검증 자동화, 위임 확장, 루프 닫기를 통해 AI 협업을 복리처럼 쌓아가는 방식을 소개합니다.
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AI 검색 최적화 처방이 틀렸다, Ahrefs 실험이 밝힌 결과
Ahrefs 실험에서 스키마 마크업이 AI 인용률에 거의 영향 없음이 밝혀졌습니다. Google 공식 문서도 GEO 플레이북을 부정한 배경과 이유를 분석합니다.
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에이전트에게 얼마나 맡길 것인가, 스태프 엔지니어의 2026년 AI 활용법
GitHub 스태프 엔지니어가 공개한 2026년 AI 활용법. 에이전트가 PR과 버그를 잡아주는 시대, 무엇을 맡기고 무엇은 직접 해야 하는지를 실전 경험으로 정리합니다.
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AI 코딩 도구, 학습 효과 살리는 사용법이 따로 있다
AI 코딩 도구가 학습을 방해한다는 3가지 연구와, 실력을 유지하며 AI를 쓰는 태도를 소개합니다. Addy Osmani 원문 큐레이션.
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구글이 직접 말하는 AI 검색 최적화, llms.txt와 AEO는 필요 없다
구글이 공식 발표한 AI 검색 최적화 가이드. llms.txt, AEO, 콘텐츠 청킹 등 인터넷에 떠도는 GEO 기법들이 실제로는 불필요하다는 점을 정리합니다.
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AI가 잘 못하는 일과 잘 하는 일, 2×2 매트릭스로 구분하는 법
AI가 실패하는 이유는 모델이 아닌 작업 단위 때문입니다. 반복성과 출력 구조로 AI 활용 우선순위를 정하는 2×2 프레임워크를 소개합니다.
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