프롬프트엔지니어링
설계는 비싼 모델, 실행은 저렴한 모델, 이 조합이 통하지 않는 이유
비싼 모델이 설계하고 저렴한 모델이 실행하면 비용이 줄 것 같지만 실제론 반대입니다. 에이전트 비용의 91%는 읽기에서 나옵니다.
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말투 하나까지 설계됐다, Claude Fable 5 시스템 프롬프트가 드러낸 것들
유출된 Claude Fable 5 시스템 프롬프트가 보여준 것들. 메모리를 티 내지 않는 이유부터 거절 규칙까지, AI의 말투가 얼마나 세밀하게 설계됐는지 짚어봅니다.
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내가 만든 AI 답변이 잘 나왔는지, G-Eval은 이렇게 채점한다
정답 없는 AI 출력을 사람 평가에 가깝게 채점하는 G-Eval의 원리와, LLM을 심판으로 쓸 때 따라오는 편향을 함께 짚어봅니다.
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모델 만들던 데이터 사이언티스트, 이제 에이전트를 관리한다
데이터 사이언티스트의 일이 모델 구축에서 에이전트 관리·거버넌스로 이동하고 있다는 채용·급여 데이터 기반 트렌드를 소개합니다.
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Fable 5의 진짜 병목은 프롬프트가 아니라 내 사각지대다
Fable 5 시대 프롬프트의 진짜 병목은 사용자의 사각지대라는 앤트로픽 개발자의 통찰과, 그가 실제로 쓰는 사각지대 찾기 기법을 소개합니다.파일 읽음
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에이전트 스킬을 프롬프트로 착각하면 실패하는 이유
AI 에이전트 스킬을 리뷰해온 개발자가 정리한 흔한 실수 세 가지와, 스킬을 사람이 아닌 에이전트를 위한 문서로 설계해야 하는 이유를 다룹니다.
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잘 만든 AI 프로토타입이 제품이 되지 못하는 이유, ‘프롬프트 부채’
자연어 프롬프트로 만든 AI 프로토타입이 왜 제품으로 자라지 못하는가. Drew Breunig이 짚은 ‘프롬프트 부채’ 개념과, 측정 기반 명세·프롬프트 자동 탐색이라는 대안을 소개합니다.
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작은 AI 모델이 큰 모델을 따라잡는 방법, Skill 16.6%p의 비밀
잘 만든 Agent Skill은 AI 에이전트 정답률을 16.6%p 높이지만 모든 Skill이 도움되는 건 아닙니다. 87개 과제로 측정한 SkillsBench 연구와 좋은 Skill의 조건을 소개합니다.
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프롬프트는 문제가 없었다, MS가 찾은 LLM 신뢰성의 진짜 해법
LLM 출력이 형식은 완벽한데 내용이 비는 문제를, MS가 결정론적 추출과 AI 추론을 분리해 해결한 사례. 프롬프트가 아닌 책임 경계가 답이었습니다.
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