프롬프트엔지니어링
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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오픈소스 AI, 비용은 30분의 1로 프론티어 성능에 도달하다
오픈소스 모델 MiniMax M2.5로 147명이 도전한 실험에서 클로즈드소스 대비 30분의 1 비용으로 유사한 성능을 달성했습니다. 하네스 선택과 프롬프팅 전략이 결과를 바꾼 이유를 소개합니다.
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AI 에이전트 시대, 소프트웨어 엔지니어링의 영역이 코드 밖으로 확장된다
AI 에이전트가 코드를 자동화할수록 엔지니어링의 범위는 프롬프트·워크플로우·거버넌스까지 확장된다는 Chalmers 대학 연구팀의 논문을 소개합니다.
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GPT-5.5 제대로 쓰려면 프롬프트 처음부터 다시 짜야 한다
OpenAI가 GPT-5.5 출시와 함께 공개한 공식 프롬프팅 가이드 핵심 정리. 기존 프롬프트를 그대로 이식하면 역효과가 나는 이유와 outcome-first 프롬프팅의 원칙을 소개합니다.
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LLM에 감정을 넣으면 성능이 오를까, 6가지 감정 실험 결과
LLM에 감정 표현을 넣으면 성능이 오른다는 통념을 Harvard 연구팀이 실험으로 검증. 고정 감정은 효과 미미하지만, 적응형 감정 선택(EmotionRL)은 유효하다는 결과를 소개합니다.
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Claude Code로 혼자 60만 줄 썼다, gstack이 뭐길래
YC CEO 개리 탄의 Claude Code 세팅 ‘gstack’ 공개 후 GitHub 스타 2만 개와 논란이 동시에 터진 이유. AI 에이전트 코딩 노하우의 표준화 문제를 짚습니다.
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AI 응답에서 프롬프트를 역추적한다, 리버스 프롬프팅 실험
AI 응답에서 원래 프롬프트를 역추적하는 리버스 프롬프팅 실험. DEJAN이 Gemma 3 270M을 파인튜닝해 만든 도구의 작동 원리와 활용 가능성을 소개합니다.
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AI 에이전트로 검색 품질 6-10% 올린 실험, ML 팀 없이도 가능하다
ML 팀 없이 AI 에이전트 하나로 검색 품질을 6-10% 개선한 실험. 에이전틱 검색의 작동 방식, 실패 패턴, 지연 시간 트레이드오프를 소개합니다.
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Claude가 XML 태그에 유독 잘 반응하는 이유, 언어학으로 풀었다
Claude에서 XML 태그가 효과적인 이유를 언어학적 원리로 설명한 글. 1차/2차 표현 구분이라는 모든 언어에 공통된 구조와 연결해 해석합니다.
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멀티턴 대화에서 LLM 정확도 33% 하락, GPT-5도 예외 없었다
GPT-5 포함 최신 LLM도 대화가 길어지면 정확도가 33% 하락한다는 연구. 원인과 패턴을 분석합니다.
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