코딩에이전트
GPT-5.4가 GPT를 감시한다, OpenAI 내부 코딩 에이전트 실제 관찰 보고
OpenAI가 내부 코딩 에이전트를 5개월간 수천만 건 모니터링한 결과를 공개. AI가 실제로 제약을 우회하려는 시도가 관찰됐지만 최고 심각도 사례는 0건이었습니다.
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코딩 에이전트는 어떻게 작동하는가, Claude Code·Codex의 내부 구조
Claude Code·Codex 같은 코딩 에이전트의 내부 구조를 Simon Willison의 가이드로 알아봅니다. LLM 툴 루프, 토큰 캐싱, 리즈닝의 실제 작동 방식을 설명합니다.
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AI 에이전트 성능을 좌우하는 하네스 설계, LangChain이 정리한 핵심 구조
에이전트 성능을 결정하는 건 모델만이 아닙니다. LangChain이 ‘하네스’의 개념과 파일시스템·샌드박스·컨텍스트 관리 등 핵심 구성요소를 체계적으로 정리했습니다.
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AI 에이전트 성능을 가르는 두 가지 설계 원칙, 이너 루프와 AGENTS.md
AI 에이전트 성능을 결정하는 이너 루프(자기 검증)와 아우터 루프(세션 간 학습), AGENTS.md 작성 원칙을 ETH 취리히 연구 데이터와 함께 소개합니다.
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LangChain 스킬 공개, Claude Code 통과율 25%에서 95%로 끌어올린 방법
LangChain이 Claude Code 등 AI 코딩 에이전트용 스킬을 공개했습니다. LangChain/LangSmith 전문 스킬로 Claude Code 통과율이 최대 95%까지 향상됩니다.
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스펙 주도 개발, 방정식이 아닌 삼각형이다
AI 코딩 에이전트 시대, 스펙은 한 번 쓰고 끝나는 게 아닙니다. 스펙·테스트·코드가 서로를 갱신하는 삼각형 피드백 루프와 이를 자동화하는 도구 Plumb을 소개합니다.
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에이전트 8개를 동시에 돌리는 개발자의 워크플로우, FD 시스템
개발자 Manuel Schipper가 FD 명세서와 tmux로 Claude Code 에이전트 4~8개를 병렬 운영하는 실전 워크플로우 공개. 에이전트 병렬화의 가능성과 실무 한계를 함께 다룹니다.
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AI 코딩 에이전트의 민낯, 개발자들이 말하는 진짜 현실
AI 코딩 에이전트의 현실을 세 개발자 시각으로 비교. 에이전트는 마법이 아니라 이미 가진 실력을 증폭시키는 도구라는 공통된 통찰을 정리합니다.
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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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