Claude Code
Claude Code 실제로 쓰는 연구자는 20%, 사회과학자 1260명 조사 결과
사회과학자 1,260명 대상 조사 결과. AI 챗봇 사용률 81%지만 코딩 에이전트까지 쓰는 연구자는 20%에 불과. 성별·기관 서열에 따른 격차도 분석합니다.
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Uber, AI 코딩 툴 월 $1,500으로 제한, 그 안에 숨은 의미
Uber가 Claude Code 등 AI 코딩 툴 사용량을 월 $1,500으로 제한했습니다. 단순 비용 통제가 아닌, 기업이 AI 툴의 가치를 공식 인정하기 시작했다는 신호로 읽을 수 있습니다.
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MCP 서버 연결하면 컨텍스트 10% 사라진다, 실측 데이터로 본 MCP의 함정
MCP 서버 4개 연결 시 컨텍스트의 10.5%가 사라진다는 실측 데이터. CLI 우선 전략과 Skills 패턴으로 21K 토큰을 회수한 Quandri 엔지니어링팀의 경험을 소개합니다.
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11일 만에 75만 줄 코드 포팅, Claude 동적 워크플로가 바꾸는 개발 규모
Anthropic이 Claude Code에 도입한 동적 워크플로 심층 소개. Bun 75만 줄 코드를 11일 만에 포팅한 실제 사례와 수백 개 병렬 에이전트의 작동 원리를 설명합니다.
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Anthropic 첫 분기 흑자 임박, 코딩 에이전트가 만든 수익 구조의 변화
Anthropic 첫 흑자 분기 임박. 엔터프라이즈 요금제를 API 단가로 전환하고 코딩 에이전트로 수익 구조를 바꾼 배경을 분석합니다.
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AI 에이전트 스킬 연구 결과, 사람이 만든 것만 효과 있었다
에이전트 스킬이 실제로 효과가 있는지 4편의 연구논문으로 검증한 결과. 사람이 만든 스킬만 성능을 높이고, AI 자동 생성 스킬은 효과가 없었습니다.
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AI를 새로운 동료로 설계하는 법, Eugene Yan의 5가지 원칙
Anthropic 엔지니어 Eugene Yan이 정리한 AI와 일하는 5가지 원칙. 컨텍스트 구조화, 취향의 설정화, 검증 자동화, 위임 확장, 루프 닫기를 통해 AI 협업을 복리처럼 쌓아가는 방식을 소개합니다.
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모델보다 하네스가 중요하다, Claude Code 대규모 운영의 핵심 원리
Anthropic이 공개한 Claude Code 대규모 운영 핵심 원리. 모델보다 하네스(CLAUDE.md·Hooks·Skills·Plugins·LSP·MCP)가 성능을 좌우한다는 통찰을 소개합니다.
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컨텍스트 관리, AI 개발에서 가장 중요한데 아무도 안 가르쳐주는 기술
AI 코딩 세션에서 컨텍스트가 손실될 때 어떤 문제가 생기는지, 왜 세션 재시작이 오히려 나쁜지를 설명하는 O’Reilly 글 큐레이션. 가비지 컬렉션 비유로 개념을 명확히 전달합니다.
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토큰맥싱 vs 컨텍스트맥싱, Uber가 4개월 만에 AI 예산을 소진하고 배운 것
Uber가 4개월 만에 연간 AI 예산을 소진한 사건으로 보는 tokenmaxxing 현상과 그 대안 개념 contextmaxxing. 토큰 소비량보다 컨텍스트 품질이 AI 도구 활용의 핵심임을 설명합니다.
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