코딩에이전트
AI 에이전트가 spec을 직접 업데이트한다, Augment Intent의 접근법
개발자가 문서를 업데이트하지 않는 문제, AI 에이전트 시대엔 더 심각합니다. Augment Intent가 에이전트 스스로 spec을 업데이트하게 만든 방법을 소개합니다.
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Claude Code vs Codex 실전 비교, 두 에이전트를 모두 쓰는 개발자의 선택 기준
Claude Code와 Codex를 동시에 쓰는 개발자의 2026년 2월 실전 비교. 계획·툴 사용은 Opus, 코드 정확도는 Codex로 나눠 쓰는 실무 전략을 소개합니다.
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Claude Code 9개월 실전 사용자가 발견한 핵심 원칙, 계획 전까지 코드 쓰지 말기
Claude Code 9개월 실전 사용자가 발견한 핵심 원칙. 계획과 실행을 분리하는 주석 사이클 워크플로우와 그 이유를 소개합니다.
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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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코드 작성 비용이 0이 된 시대, 개발자의 판단 기준을 다시 쓰다
코딩 에이전트로 코드 작성 비용이 0에 가까워진 시대, 개발자의 판단 기준은 어떻게 바뀌어야 할까요? Simon Willison의 Agentic Engineering Patterns 첫 챕터를 소개합니다.
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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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LLM이 만든 비밀번호가 위험한 이유, 100비트처럼 보이지만 실제론 27비트
AI가 만든 비밀번호가 강해 보여도 실제로는 예측 가능한 패턴 덩어리라는 Irregular 연구. Claude 생성 비밀번호의 실제 엔트로피가 이론치의 27%에 불과한 이유를 설명합니다.
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모델은 그대로, 하네스만 바꿨더니 Top 5, LangChain 코딩 에이전트 실험
LangChain이 모델 교체 없이 하네스만 바꿔 코딩 에이전트 성능을 13.7점 올린 방법. 자기 검증 루프, 맥락 주입, 추론 샌드위치 전략을 공개했습니다.
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AI 코딩 에이전트 비용, 대화할수록 폭발하는 이유와 해결책
AI 코딩 에이전트는 대화가 길어질수록 캐시 읽기 비용이 2차 함수로 폭증합니다. 실제 250개 대화 데이터로 분석한 비용 구조와 그 원인을 소개합니다.
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Claude Code로 10배 일했더니 번아웃이 찾아왔다, AI 뱀파이어 현상
AI 코딩 도구가 10배 생산성을 만들어도 그 이득은 회사가 가져간다. 전 Google 엔지니어 Steve Yegge가 말하는 AI 뱀파이어 현상과 번아웃의 구조적 원인.
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