ClaudeCode
AI 코딩 에이전트의 숨겨진 약점, 파일 탐색과 줄 찾기 사이의 간극
AI 코딩 에이전트는 버그가 있는 파일은 잘 찾지만, 파일 안에서 핵심 코드 줄을 찾는 정확도는 14~19%에 불과합니다. SWE-Explore 연구가 처음 측정한 탐색 능력의 맹점을 소개합니다.
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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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AI 에이전트 검색, 벡터보다 grep이 더 정확한 이유
AI 에이전트 환경에서 grep이 벡터 검색보다 높은 정확도를 보인 PwC 연구. 검색 전략보다 에이전트 하네스 구조가 성능에 더 큰 영향을 미친다는 발견을 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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Figma 쓰는 시간이 급감했다, Jane Street 디자이너의 Claude Code 전환 경험
Jane Street 디자이너가 Figma 대신 Claude Code로 실제 프로토타입을 직접 만드는 워크플로우로 전환한 경험을 공유했습니다. 개발자 의존 없이 아이디어를 검증하게 된 과정과 예상치 못한 협업 딜레마를 담고 있습니다.
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AI가 AI를 만드는 시대, Anthropic 내부 데이터로 본 재귀적 자기 개선의 현재
Anthropic이 내부 데이터로 처음 공개한 AI 자기 가속 현황. 코드 80% 이상을 Claude가 작성하고 실험 속도는 52배에 달하는 재귀적 자기 개선의 현재를 분석합니다.
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Claude Code 스킬 9가지 분류, Anthropic이 내부에서 직접 쓰는 방식
Anthropic Claude Code 팀이 공개한 내부 스킬 9가지 분류 체계와 품질 높은 스킬을 만드는 원칙. 실무 개발자를 위한 AI 도구 활용 인사이트를 소개합니다.
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Claude 에이전트가 탈출을 시도했다, Anthropic이 공개한 보안 실패 3가지
Anthropic이 claude.ai·Claude Code·Cowork의 에이전트 격리 전략과 실제 보안 실패 사례 3건을 공개했습니다. 직접 만든 코드가 가장 약한 고리였습니다.
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Claude Code 소스 코드 분석, 공식 문서에 없는 숨겨진 기능들
Claude Code npm 패키지 소스 분석으로 발견된 미문서 기능들. 훅 미들웨어, 에이전트 지속 메모리, YOLO Classifier 자연어 설정, 드림 통합 시스템 등을 소개합니다.
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OpenClaw 36만 스타의 이면, AI 에이전트 시대가 온 방식
Claude Code Opus 4.5와 오픈소스 OpenClaw가 AI 에이전트 시대를 어떻게 열었는지 다룬 WIRED 심층 르포 큐레이션. 열광과 혼돈이 동시에 온 이유를 짚습니다.
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