Ai-Engineering

AI가 코드 대부분을 작성하는 상황을 가정하고, 개발자에게 남는 설계·검증·운영 책임과 제품 담당자의 역할 변화를 짚습니다.

Claude Code, Cursor, Codex, Antigravity의 사용량 제한과 작업 상태를 화면 가장자리 위젯으로 보여주는 Codenotch를 소개합니다.

우버가 에이전트 기반 개발 도구 사용량이 급증하는 동안 AI 총비용을 안정화한 비용 분해 방정식과 최적화 전략을 정리했습니다.

원하는 결과를 얻으려 고민하는 대신 Claude와 같은 LLM에 메타 프롬프트를 입력하여 최적화된 프롬프트를 자동으로 생성하는 방법을 소개합니다.

YC 게리 탄이 AI 네이티브 조직 구축 전략을 제시합니다. 마크다운 기반의 스킬과 회사 두뇌로 생산성을 극대화하는 방법을 알아봅니다.

Claude Code와 Obsidian을 결합해 파편화된 정보를 살아있는 위키로 만드는 워크플로우를 소개합니다. 코딩 도구를 넘어 지식 관리 엔진으로 AI를 활용하는 구체적 방법입니다.

코드 작성 속도 향상으로 엔지니어링 병목이 구현에서 검증과 리뷰로 이동했습니다. 에이전트 기반 개발 환경에 맞춘 조직 운영과 계획 수립 방식을 살핍니다.

AI 엔지니어링 패러다임이 프롬프트에서 컨텍스트, 하네스, 루프 단위로 확장되는 흐름을 짚고 결국 끝까지 남는 인간의 영역인 안목의 중요성을 다룹니다.

NotebookLM으로 데이터 분석과 의사결정 효율을 높이는 8가지 실무 전략을 소개합니다. 단순 요약을 넘어 AI 튜터와 콘텐츠 전략 엔진으로 활용하는 법을 다룹니다.

생성형 AI를 업무에 도입한 근로자들의 주간 업무 시간이 평균 1.5시간 단축되었으나 실제 생산성 향상으로는 이어지지 않았다는 한국은행 보고서 내용을 다룹니다. 특정 직군을 제외한 대다수에서 AI 활용의 한계점을 분석합니다.

Claude Code 환경에서 단일 지표를 목표로 코드와 설정을 스스로 반복 수정하는 자율 루프 스킬 패키지, Claude Autoresearch의 동작 원리를 다룹니다.

작성자와 리뷰어 역할을 분리해 코드의 사각지대를 없애고 생산성을 높이는 이중 에이전트 구성 전략을 정리했습니다.

UI 변화를 스스로 감지해 경로를 수정하고 보안 장벽을 우회하는 데이터 수집 도구, Scrapling의 주요 특징을 살펴봅니다.

별도 정의 없이 Claude, ChatGPT, Gemini에 던지면 즉시 작동하는 슬래시 명령어 32가지를 분류하고, 실무에서 조합해 쓰는 방법을 정리했습니다.

RAG는 매번 처음부터 답을 찾습니다. Karpathy는 LLM이 위키를 직접 유지보수하며 지식이 쌓이는 구조를 제안했습니다. DataNexus의 온톨로지 카탈로그가 방치되지 않으려면 같은 원리가 필요합니다.

AI 에이전트에게 디자인 지침서를 먼저 읽히고 슬라이드를 만들게 하는 방식인데, 결과물 품질이 눈에 띄게 일정해집니다.