컨텍스트엔지니어링
Claude Code 스킬 9가지 분류, Anthropic이 내부에서 직접 쓰는 방식
Anthropic Claude Code 팀이 공개한 내부 스킬 9가지 분류 체계와 품질 높은 스킬을 만드는 원칙. 실무 개발자를 위한 AI 도구 활용 인사이트를 소개합니다.
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Claude Code에 신입 개발자 온보딩하듯 투자했더니, 1년 방치 프로젝트가 2주 만에 완성됐다
17년 된 70만 줄 코드베이스를 신입 온보딩 방법론으로 Claude Code에 적용한 사례. 컨텍스트 레포 분리와 스킬 라이브러리로 방치된 프로젝트를 되살린 방법을 소개합니다.
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AI 에이전트 규칙, 많을수록 멍청해진다? 컨텍스트 엔지니어링의 함정과 해법
AI 에이전트에 규칙을 쌓을수록 성능이 떨어지는 이유와 해법. 3단 피라미드 구조, 우선순위 조항, 긍정형 제약 등 컨텍스트 엔지니어링 핵심을 정리합니다.
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AGENTS.md에서 /init을 쓰지 말아야 하는 이유, 연구가 말해주는 것
/init으로 자동 생성한 AGENTS.md가 AI 에이전트 성능을 낮추고 비용을 20% 이상 올린다는 2026년 연구 분석. 무엇이 컨텍스트 파일에 들어갈 자격이 있는지 실증 데이터로 설명합니다.
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AI 에이전트 스펙 작성, 2,500개 파일이 알려준 실패 패턴
GitHub 2,500개 에이전트 파일 분석이 밝힌 AI 에이전트 스펙 실패 패턴과 성공하는 스펙의 6가지 핵심 영역, 3계층 경계 설정 방법을 소개합니다.
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AI 에이전트 파일 처리 성공률 33%→95%, 파일 네이티브 접근법의 발견
AI 에이전트의 파일 처리 성공률을 33%에서 95%로 높인 파일 네이티브 접근법. 텍스트 변환 대신 메타데이터 중심 컨텍스트 설계로 구조 정보를 보존합니다.
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Pi 코딩 에이전트, 4개 도구와 1,000토큰으로 벤치마크 상위권 달성
4개 도구와 1,000토큰 미만의 프롬프트로 만든 Pi 코딩 에이전트가 벤치마크 상위권에 오른 비결. 최소주의 설계 철학과 실제 성과를 소개합니다.
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Planning with Files: Manus 방식으로 AI 에이전트 컨텍스트 문제 해결하기
AI 에이전트가 작업 중 목표를 잊는 컨텍스트 문제를 마크다운 3개로 해결하는 Planning with Files. Meta가 20억 달러에 인수한 Manus 방식을 실전에서 쓸 수 있습니다.
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AI 에이전트에게 파일시스템을 주려면? FUSE로 모든 데이터를 파일로 만들기
AI 에이전트에게 도구 대신 파일시스템을 제공하는 방식이 주목받는 이유와, FUSE를 이용해 데이터베이스나 API를 파일시스템으로 변환하는 실용적 구현 방법을 소개합니다.
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프로덕션 AI 에이전트 6주 구축기: Tiger Data가 오픈소스로 공개한 3가지 핵심 인사이트
Tiger Data가 6주 만에 구축한 프로덕션 AI 에이전트 Eon. 시계열 메모리, 최적화된 MCP 서버, 내구성 설계의 핵심 인사이트를 오픈소스로 공개합니다.
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