Claude Code
컨텍스트 윈도우는 200만 토큰까지 커졌는데, AI는 왜 방금 준 정보를 못 쓸까
컨텍스트 윈도우가 200만 토큰까지 커져도 AI가 중간 정보를 놓치는 U-shape 현상과, 양보다 정밀도가 중요한 이유. 개인 실무자가 바로 쓸 수 있는 5가지 컨텍스트 관리 원칙을 정리했습니다.
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AI의 ‘추론’을 감사할 수 있을까, Claude Code thinking 로그의 진실
Claude Code의 thinking 로그를 열어보니 암호화된 서명만 남아 있었다는 개발자의 발견. AI 추론을 기록·감사하려 할 때 마주치는 봉인의 구조를 공식 문서와 함께 짚습니다.
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AI에게 “아키텍처 좀 지켜줘”를 백 번 말해도 안 되는 이유
AI 코딩 도구가 만드는 ‘drift’ 문제와, 프롬프트 강화 대신 코드베이스에 가드레일을 세우는 한 개발자의 실전 시스템을 소개합니다. 350세션의 실측 데이터 포함.
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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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Claude Design, 디자인을 코드로 넘길 때 다시 그리던 시대를 끝내다
Claude Design 베타 업데이트가 디자인 시스템 자동 준수와 Claude Code 양방향 연동을 도입했습니다. AI 디자인 도구의 핸드오프 단절 문제를 어떻게 건드리는지 살펴봅니다.
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코딩 못해도 AI 에이전트는 잘 쓴다, 40만 세션이 말한 진짜 변수
약 40만 건의 Claude Code 세션 분석 결과, AI 코딩 에이전트의 성과를 가르는 변수는 코딩 실력이 아니라 도메인 전문성이었다는 Anthropic 연구를 소개합니다.
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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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llms.txt, 97%는 아무도 안 읽는다, Ahrefs 137K 도메인 분석
Ahrefs가 137K 도메인을 분석한 결과 llms.txt 파일의 97%는 아무도 읽지 않는다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 검색 노출보다 코딩 에이전트용 파일이라는 실체를 데이터로 확인합니다.
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AI 코딩 에이전트 자동화 수준, 4가지 기준으로 판단하는 법
AI 코딩 에이전트 자동화, 어디까지 해야 할까요? 작업량·마감·과제유형·비용 4가지 기준으로 나에게 맞는 수준을 판단하는 방법을 소개합니다.
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Claude Code만 쓰던 시대 끝, 2026년 터미널 코딩 에이전트 지형도
2026년 상반기 기준 터미널 코딩 에이전트 전체 지형 정리. Claude Code 외 선택지와 구독 vs API 기준의 실질적 선택 가이드.
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