ai

AI 코딩 에이전트가 복잡한 작업에서 반복 실패하는 문제를, 역할 분리와 게이트 시스템으로 해결한 실전 프레임워크.

AI가 코드를 짜는 시대에, 작업 추적은 누가 하나? "상태를 더 잘 관리하자"가 아니라, "상태 필드를 지우자"가 답이었다.

에이전트 오케스트레이션은 "잘 돌아갈 때"만 설계하면 안 된다. 실패할 때 어떻게 멈추는가? 그리고 멈추는 방법이 에이전트의 능력을 깎지 않는가?가 더 중요하다.

AI 코딩 에이전트로 앱을 만들면서 겪은 실패 패턴 5가지

같은 모델이 자기 코드를 리뷰하면 결함을 못 잡는다. 다른 모델로 리뷰하면 검출률이 올라간다. 어떻게 해볼까?

저는 에이전트 페르소나 설정의 신봉자였습니다. 모든 AI 에이전트에 정체성을 부여하고, 그게 당연히 성능을 높인다고 믿었습니다. 그런데 논문을 파보니, 이 믿음이 반만 맞았습니다.

내부 DB와 LLM을 활용한 하이브리드 채팅을 Flutter로 구축해볼까요?

요즘 AI로 프로젝트 시작하는 사람이 진짜 많아지고 있다. 예전엔 백엔드/DB 쪽에서 가장 진입장벽이 낮은 게 Supabase 라고 생각한다. 프론트엔드 개발자가 MCP로 DB 작업 빠르게 끝낸 후기와 실전 팁 모음!

Claude Code에 Skill을 만들기 시작한 지 7개월. 꼭 필요한 Skill들만 모아봤습니다.

LLM/VLM을 쓰는 개발자가 알아두면 결정이 달라지는 내부 메커니즘 5가지를 간단하게 정리했습니다.

모델을 믿지 말고, 모델이 최고 성능을 낼 수밖에 없는 환경을 만들어봅시다.

모델 세대가 바뀌면 작년에 맞춰둔 하네스는 재검증 대상입니다. 직접 만든 /검수 커맨드를 플랫폼 내장 기능이 따라잡아 걷어낸 사례를 포함해, 하네스를 어떤 4가지 축으로 점검하는지 정리했습니다.

코스트코 A포맷 가격표의 OCR 결과를 구조화 데이터로 바꾸는 휴리스틱 파서를 Dart·Python·TypeScript로 구현해보자

AI 코딩 세션이 서로의 작업을 지워버리는 일을 방지합시다..!