코딩에이전트
하네스가 스스로를 고치기 시작했다, 자기개선 루프의 현재 좌표
에이전트를 개선한다는 건 지금까지 사람이 프롬프트와 도구를 손보는 일이었습니다. 그런데 최근 나온 하네스들은 그 손보는 일 자체를 에이전트에게 넘기죠. 1965년 재귀적 자기개선 개념이 어떻게 2026년의 코딩 하네스 설계로 내려왔는지, 그리고 자기진화가 왜 아직 출렁이는지 함께 짚었습니다.
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코딩 에이전트는 grep으로 코드를 읽는다, 68만 줄을 AI로 짠 팀이 정리한 규칙
함수 이름을 바꿨을 뿐인데 에이전트가 뒤지는 파일이 459개에서 3개로 줄었습니다. 코드베이스 68만 줄의 99.9%를 LLM으로 작성한 Modem 팀이 코딩 에이전트가 grep으로 코드를 읽는다는 전제 아래 이름·타입·구조를 다시 짠 과정을 공개했습니다. 1,680회 실험에서 토큰 소비는 최대 65% 줄었고, 확신에 찬 오답도 사라졌습니다.
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스킬이 12개 에이전트에 흩어졌다, macOS 스킬 관리 앱이 나오는 이유
Claude Code, Cursor, Codex를 오가며 쓰다 보면 스킬이 어느 폴더에 몇 개 있는지 스스로도 모르게 됩니다. 같은 문제의식에서 나온 macOS 스킬 관리 앱 두 개, SkillDeck과 Chops를 비교해봤습니다.
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프레임 3만 장 대신 12KB, 코딩 에이전트를 영상 편집기로 만든 video-use
원본 푸티지를 폴더에 넣고 Claude Code와 대화하면 완성본이 나오는 오픈소스가 공개됐습니다. 비결은 모델이 영상을 보지 않고 읽는다는 설계죠. 프레임을 통째로 넘기면 4,500만 토큰인 작업을 12KB 텍스트로 처리하는 방법을 정리했습니다.
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1.8달러 모델이 104달러 모델을 이겼다, 버그 105개로 돌려본 실측
실제 저장소에 숨긴 버그 105개를 프론티어 모델 10종에 돌린 결과, 33개를 고친 Luna는 1.8달러를 썼고 29개를 고친 Fable 5는 104달러를 썼습니다. 같은 모델이라도 추론 강도만 바꾸면 수정 개수가 13개에서 33개로 벌어졌고요. 개인이 만든 벤치마크가 드러낸 AI 코딩 비용의 실제 구조.
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플래너는 계획만, 워커는 실행만, Cursor 에이전트 스웜이 찾은 답
Cursor가 플래너·워커로 역할을 나눈 에이전트 스웜으로 SQLite를 문서만 보고 재구현시켰습니다. 커밋 속도는 1,000배, 머지 충돌은 70분의 1로 줄었는데, 비슷한 “비싼 모델+저렴한 모델” 조합이 최근 다른 실험에선 오히려 손해였던 이유와 비교해보면 흥미롭습니다.
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xAI, 코딩 에이전트 데이터 유출 논란에 전체 코드 공개로 대응
읽지 말라고 지시한 파일까지 업로드한 xAI 코딩 에이전트 Grok Build. 와이어 레벨 분석이 밝힌 실체와 전체 코드 공개로 이어진 대응을 정리했습니다.
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13년 된 서버에서 AI 모델 돌리기, 진짜 실력은 구독료가 아니었다
13년 된 구형 서버에서 26B 모델을 돌리려다 실행조차 안 됐던 문제를, Claude가 CPU 세대 차이를 진단하고 고쳐낸 사례를 짚어봅니다.
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같은 TypeScript 파일인데 Claude가 GPT보다 토큰을 73% 더 씁니다
같은 TypeScript 코드도 벤더 토크나이저에 따라 토큰 수가 최대 73% 차이 난다는 실측. 목록가 뒤에 숨은 실질 API 비용을 짚어봅니다.
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GPT·Claude API를 90% 싸게 쓸 수 있다는 말, 그 할인은 어디서 오는가
90% 저렴한 GPT·Claude API 프록시의 실체. 모델 스와핑과 계정 어뷰징으로 만든 할인이 코딩 에이전트에 연결될 때 왜 특히 위험한지 다룹니다.
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