프롬프트엔지니어링
프롬프트로 다 안 됩니다, AI 에이전트를 길들이는 두 가지 현실 감각
프롬프트로 AI 에이전트를 통제하려는 시도의 한계를 짚은 두 개발자의 글. 반드시 지킬 요구사항은 시스템이 검증하게 옮기고, 검증 없는 인기 Skill은 경계하라는 메시지를 다룹니다.
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LLM 컨텍스트 창의 숨겨진 함정, 100k 토큰 넘으면 에이전트가 멍청해진다
LLM의 실제 유효 컨텍스트는 광고 수치와 다르다는 Context Rot 연구와 개발자 경험. 코딩 에이전트 세션이 길어질수록 성능이 떨어지는 이유와 컨텍스트를 예산처럼 관리하는 접근법을 소개합니다.
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소형 모델 5개로 경제 위기를 재현하다, Thousand Token Wood가 배운 것들
3B 파라미터 소형 모델 여러 개로 멀티 에이전트 경제 시뮬레이션을 구축한 실전 보고서. 포맷은 완벽한데 판단은 엉망인 소형 모델의 한계를 시스템 설계로 메운 방법을 소개합니다.
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루프 엔지니어링이란 무엇인가, Codex·Claude Code가 공유하는 5가지 구조
프롬프트를 직접 입력하던 방식에서 에이전트를 자동으로 구동하는 루프를 설계하는 방식으로. 루프 엔지니어링의 5가지 구성요소를 Codex·Claude Code 비교로 정리합니다.
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긴 대화일수록 AI는 더 많이 잊는다, Context Compaction 이해하기
AI가 긴 대화에서 이전 내용을 조용히 잊는 컨텍스트 컴팩션 현상을 설명하고, 중요 정보를 보존하는 3가지 실용 원칙을 소개합니다.
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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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