LLM최적화
AGENTS.md에서 /init을 쓰지 말아야 하는 이유, 연구가 말해주는 것
/init으로 자동 생성한 AGENTS.md가 AI 에이전트 성능을 낮추고 비용을 20% 이상 올린다는 2026년 연구 분석. 무엇이 컨텍스트 파일에 들어갈 자격이 있는지 실증 데이터로 설명합니다.
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AI 에이전트 파일 처리 성공률 33%→95%, 파일 네이티브 접근법의 발견
AI 에이전트의 파일 처리 성공률을 33%에서 95%로 높인 파일 네이티브 접근법. 텍스트 변환 대신 메타데이터 중심 컨텍스트 설계로 구조 정보를 보존합니다.
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2026 AI 양자화 결정 가이드, GGUF vs GPTQ vs AWQ 언제 뭘 쓸까
GPTQ vs GGUF vs AWQ, 2026년 AI 양자화 방법 비교와 선택 가이드. Red Hat 50만 평가로 입증된 정확도 유지 전략과 상황별 추천.
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AI 에이전트의 엔진룸, OpenAI가 공개한 Agent Loop의 비밀
OpenAI가 Codex CLI의 핵심 작동 원리인 agent loop를 공개했습니다. AI 에이전트가 어떻게 대화하고 작업하는지, 프롬프트 캐싱과 컨텍스트 관리 전략을 실제 코드와 함께 설명합니다.
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AI 전용 페이지는 정말 효과가 있을까, 18,000개 인용 데이터가 말하는 진실
LLM 전용 페이지는 AI 검색 인용에 효과가 있을까? 18,000개 인용 데이터 분석 결과, 특별한 형식보다 콘텐츠 품질이 중요했습니다.
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SEO 트래픽 늘어도 매출 안 늘어요, AI 검색 시대 브랜드 멘션 전략
SEO 트래픽과 매출의 상관관계가 무너진 이유와 AI 검색 시대에 브랜드 멘션으로 LLM 가시성을 확보하는 전략을 소개합니다.
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구글 경고: LLM을 위한 짧은 콘텐츠, 검색 순위에 독이 될 수 있다
구글이 LLM을 위한 콘텐츠 청킹 전략에 경고를 보냈습니다. 단기 효과를 노린 최적화가 왜 장기적으로 역효과를 낳는지 알아봅니다.
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AI 에이전트 비용 75% 줄인 Vercel의 발견, 파일시스템과 bash의 힘
AI 에이전트 구축의 숨겨진 진실. Vercel의 75% 비용 절감 사례와 200줄로 만드는 코딩 에이전트 구현 원리를 소개합니다.
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Claude Code 2.0 완전 해부: 개발자가 발견한 Sub-agents와 Context Engineering 실전 가이드
Claude Code 2.0의 Sub-agents 메커니즘과 Context Engineering 전략을 실전 개발자가 분석한 심층 가이드. AI 코딩 도구를 시스템으로 이해하는 법을 소개합니다.
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프롬프트 캐싱으로 AI 비용 10배 절감: K와 V 행렬의 비밀
OpenAI와 Anthropic의 프롬프트 캐싱이 비용을 10배 절감하는 원리. K와 V 행렬의 비밀과 두 회사의 전략 차이를 설명합니다.
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