Anthropic
AI 에이전트 MCP 토큰 비용 94% 줄이는 CLI 전환 방법
MCP 대신 CLI 방식을 쓰면 AI 에이전트 토큰 사용량을 94% 줄일 수 있습니다. 세션 시작 시 전체 스키마를 로드하는 MCP 구조의 비용 문제와 CLI의 지연 로딩 방식을 비교합니다.
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아티팩트가 완성도 높아 보일수록 사용자 검증은 줄어든다, Anthropic 분석
Anthropic이 Claude 사용자 약 1만 건 대화를 분석한 AI Fluency Index 보고서 핵심 정리. 결과물이 완성도 높을수록 검증은 줄어드는 역설적 패턴을 데이터로 확인했습니다.
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Claude 에이전트 16개가 C 컴파일러를 만들었다, 그리고 드러낸 것들
Anthropic이 Claude 에이전트 16개로 C 컴파일러를 만든 실험. 무엇을 해냈고, 어디서 한계가 드러났는지 — AI 코딩의 현재 위치를 보여주는 $20,000짜리 사례입니다.
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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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Anthropic이 거절한 계약, OpenAI가 같은 조건으로 성사시킨 방법
Anthropic이 거절한 Pentagon 계약을 OpenAI가 동일한 레드라인으로 성사시킨 배경과 계약 구조를 분석합니다.
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Claude는 캐릭터다, Anthropic이 밝힌 AI 어시스턴트의 페르소나 작동 원리
Anthropic이 제안한 페르소나 선택 모델(PSM) 소개. LLM이 학습을 통해 어시스턴트 캐릭터를 형성하는 원리와 AI 개발에 주는 시사점을 다룹니다.
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Anthropic vs 펜타곤 — AI 안전의 한계는 어디까지인가
미 국방부의 군사 AI 제한 완화 압박을 거부한 Anthropic이 같은 시기 핵심 안전 서약 RSP를 스스로 폐기한 사건. AI 안전의 현실적 딜레마를 조명합니다.
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바이브 코딩 시대, 개발자 CEO가 말하는 35만 달러짜리 작업의 현실
소프트웨어 회사 CEO 출신 개발자 폴 포드가 NYT에 기고한 바이브 코딩 체험기. 35만 달러짜리 프로젝트를 200달러로 혼자 해낸 현실, 그 기쁨과 씁쓸함을 함께 담았습니다.
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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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AI 에이전트 절반이 코딩만 한다, Anthropic이 밝힌 실제 사용 현황
Anthropic이 수백만 건 실제 인터랙션을 분석한 에이전트 연구. 전체 활동의 절반이 코딩에 집중되고, Claude가 사람보다 더 자주 스스로 멈춘다는 흥미로운 발견을 소개합니다.
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