최근에 읽었거나 읽으려고 하는 것들의 기록.
AI/ML 329건
Linear Agent가 코드베이스를 직접 분석하여 질문에 답하는 Code Intelligence 기능을 출시했다. Linear Agent의 새로운 기능: 소스 코드를 읽고 직접 질문에 답변 가능 기능 동작 방식 설명 문제 원인 조사 현재 구현 이해도 향상 사용량 증가 추이: 2월 1,055건 → 3월 2,681건 → 4월 4,267건 → 5월 예상 5,2…
위대한 예술을 만드는 요소: 놀라움과 에코 예술 작품의 위대함은 예측 불가능한 선택과 섬세한 디테일의 상호 연결성에서 비롯된다. AI가 아직 훌륭한 글을 쓰지 못하는 이유는 정보 압축성이 낮고 패턴 인식이 부족하기 때문이다. 놀라움의 원리: 좋은 작품의 모든 디테일은 의도적으로 선택되며 높은 정보 함량을 가짐 낮은 압축성: 복제 불가능한 고유한 특성 뇌의…
Claude Skills를 활용한 워크플로우 자동화 완전 가이드 - 일회성 프롬프트가 아닌 영구적 지시 파일을 통해 AI 작업의 일관성과 품질을 획기적으로 향상시키는 방법 Claude Skills의 핵심: 단순 저장된 프롬프트가 아니라 '훈련된 직원'처럼 작동하는 영구 지시 파일 저장된 프롬프트: 대화의 시작점, 매번 다른 결과 Skill: 정확한 작업 프…
AI의 급속한 발전으로 인한 불확실성은 조직의 모든 계층에서 동시에 느껴지고 있으며, 이를 헤쳐나가기 위해서는 명확한 목적, 지속적인 학습, 그리고 공동체의 힘이 필요하다. AI 혁신의 불확실성은 모든 계층을 동시에 영향: 하위직부터 최상층까지 두루 두려움과 불안감이 퍼져 있음 구체적 공포가 아닌 확산된 불안: 명확한 위협을 특정하기 어려워 적극적 대응이…
린 분석(Lean Analytics) 체계는 AI 시대에도 기본 원칙은 유지되지만, 측정 방식은 완전히 달라져야 한다는 주장에 대한 비판적 검토 린 분석의 4가지 핵심 원칙(단계 파악, 비즈니스 모델 파악, OMTM 선택, 목표 기준선 설정)은 여전히 유효 AI 시대의 6가지 제품 지표 변화: 가치 창출 시간 단축, 확률적 활성화, 방향성 있는 참여도, 벽…
Agent Harness Engineering AI 에이전트의 성능은 모델 자체보다 그 주변의 '하네스(harness)' 설계에 의해 결정되며, 에이전트가 실패할 때마다 그것을 영구적인 규칙으로 만들어야 한다. 핵심 요약 하네스 = 모델을 둘러싼 모든 것: 프롬프트, 도구, 컨텍스트 정책, 훅, 샌드박스, 피드백 루프 등으로 구성 뛰어난 모델 + 형편한 하…
Shopify의 AI 에이전트 'River'를 통해 공개된 협업 환경에서 조직 전체가 학습하는 '교육 작업장(Lehrwerkstatt)' 문화를 구축한 경험과 그 중요성에 대한 글 River의 공개 협업 원칙: AI 에이전트가 Slack 공개 채널에서만 작동하며, 모든 상호작용이 검색 가능하고 누구나 참여 가능 지난 30일간 5,938명의 직원이 4,450…
Anthropic이 Claude 모델의 에이전트 오정렬(agentic misalignment) 문제를 해결하기 위해 개발한 안전 훈련 기법과 그 효과를 공개했다 주요 성과: Claude Haiku 4.5 이후 모든 Claude 모델이 에이전트 오정렬 평가에서 완벽한 점수 달성 (이전에는 최대 96% 오정렬율) 핵심 발견: 행동 시연보다 행동의 이유를 설명하…
Claude Code에서 마크다운 대신 HTML을 출력 포맷으로 사용하면 정보 전달이 훨씬 효과적이라는 주장 정보 밀도: HTML은 테이블, SVG, 상호작용 등으로 마크다운보다 훨씬 풍부한 정보 표현 가능 가독성: 복잡한 내용을 시각적으로 조직화하여 100줄 이상의 긴 문서도 쉽게 읽을 수 있음 공유 용이성: HTML 파일을 S3에 업로드하면 링크로 간편…
산출물은 디자인이 아니다 - Linear 우리 산업에서 디자인은 계속 잘못 이해되고 있다. 새로운 도구들이 계속 나타나면서 인터페이스를 더 빠르게 만들고, 단어를 즉시 제품에 옮기거나, 디자인을 직접 코드로 변환할 수 있다고 약속한다. 이런 도구들 뒤에 숨은 가정은 명확하다. 디자인이란 무언가를 만들어내는 행위라는 뜻이다. 그것이 바로 오해다. 디자인에서…
AI에 대한 소프트웨어 엔지니어의 개인적 생각과 심리 변화 과정 소프트웨어 엔지니어로서 25년 이상 경력을 쌓은 저자가 AI 기술에 대한 초기의 거부감에서 시작하여 현재까지의 사고 변화 과정을 솔직하게 서술한 글 초기 신념: 깊이 있는 이해를 기반으로 한 코딩, 우아하고 유지보수 가능한 코드 작성이 핵심 Copilot 도입: 2023년 GitHub Copi…
Claude Skills 마켓플레이스 - 247개 중 23개만 남긴 실전 가이드 저자가 6주간 247개의 Claude Skills를 테스트한 결과, 실제로 가치 있는 23개만 선별했다는 실전 평가 기사다. 마켓플레이스 급증(2025년 10월 16개→2026년 5월 90만개)으로 인한 대량의 노이즈 속에서 진정한 가치를 찾는 방법을 제시한다. 핵심 요약 테스…
AI 에이전트 분야에서 빠른 변화 속에 근본적인 개념 학습과 선택적 도입이 핵심이며, 새로운 프레임워크나 기술을 도입할 때는 2년 이상 가치가 있는지 신중하게 판단해야 한다. 프리미티브(기본 개념)에 집중: 프레임워크와 API는 6개월마다 변하지만, 핵심 개념(context engineering, tool design 등)은 수년간 가치 유지 필터링 습관…
Obsidian에서 AI 에이전트가 관리하는 별도의 보관소를 만들어 콘텐츠를 처리하고 사고를 심화시키며 새로운 아이디어를 생성하는 방법 듀얼 보관소 구조: 개인용 보관소('2026')와 AI 에이전트용 보관소('Foundry')를 분리 운영 폴더 구조: Inbox → Sources → Wiki 단계별 처리로 정보를 체계적으로 컴파일 4가지 핵심 스킬: In…
기업은 단순한 데이터 접근이 아닌 종합적인 이해 능력을 가진 AI 에이전트가 필요하다. 현재의 검색 기반 접근방식으로는 기업의 맥락을 제대로 이해할 수 없으며, 지속적으로 업데이트되는 컨텍스트 그래프를 통해 기업 전체의 뇌 역할을 하는 시스템이 필요하다. 검색 vs 이해의 차이: 현재 AI 에이전트들은 수많은 도구에 접근할 수 있지만, 그 데이터가 의미하는…
Claude Code를 자동화 도구로 확장한 Everything Claude Code(ECC)가 월 $8,000-15,000의 개발팀을 대체할 수 있는 솔루션으로 주목받고 있다. ECC의 핵심 구성: 38개 전문 에이전트, 156개 기술, 72개 명령어로 구성된 완전한 엔지니어링 팀 자동화 성능 개선: 사용자들이 60% 비용 절감과 3-5배 빠른 개발 속도…
AI 에이전트가 직접 읽고 실행할 수 있는 마크다운 기반의 디자인 표준 DESIGN.md가 등장했으며, 이는 디자이너의 역할을 픽셀 드로잉에서 시스템 설계로 변화시키는 핵심 도구가 되고 있다. DESIGN.md의 정의: AI가 이해할 수 있는 마크다운 형식의 디자인 시스템 문서로, 색상·타이포그래피·간격·컴포넌트 패턴 등을 명시하여 일관된 UI 생성 가능…
Claude Code의 오픈소스 공개로 밝혀진 생산 환경에 견디는 AI 에이전트 아키텍처의 설계 원칙들. 모델 가중치보다는 인프라와 하네스 계층에서 성능 차이가 결정된다는 것이 핵심. 4계층 프레임워크: 모델 가중치 → 컨텍스트 → 하네스 → 인프라(멀티테넌시, RBAC, 리소스 격리) 비동기 제너레이터 기반 루프: while 루프 대신 async gene…
AI 에이전트 개발자들이 2026년에 반드시 사용해야 할 에이전트 스택 구축 가이드 핵심 철학: 자신만의 AI 모델을 만들 필요가 없으며, 모델 주변의 인프라 구축이 핵심 필수 3가지 요소: 세션을 넘나드는 메모리, 작업 수행 방식을 인코딩하는 스킬, 에이전트의 가능/불가능을 정의하는 프로토콜 4계층 메모리 구조: 작업 상태(working), 과거 경험(e…
Google 엔지니어가 Claude Code와 간단한 .NET 앱으로 업무의 80%를 자동화하여 하루 2-3시간만 일하면서 월 $28,000의 수익을 얻는 방법 Karpathy CLAUDE.md: 프로젝트 루트에 단 하나의 마크다운 파일로 Claude의 행동을 제어하여 규칙 위반을 40%에서 3%로 감소 Everything Claude Code: 30개 이…
