규모를 확장하는 패턴: 간단한 프롬프트 흐름 텍스트 사용자 입력 → 프롬프트 템플릿 → LLM API → 응답 → 사용자 간단함. 신뢰성. 디버그가 쉬움. 대부분의 LLM 기능은…

소개 당신은 robots.txt를 구성하여 알려진 모든 봇을 차단합니다: User-agent: GPTBot Disallow: / User-agent: CCBot Disallow: / User-agent: anthropic-ai Disallow: /

당신의 에이전트는 고장 난 것이 아닙니다. 당신의 SOUL.md가 문제입니다. 저는 WhatsApp bots, Telegram assistants, Discord helpers 등 수십 개의 AI agents를 배포해 왔습니다—말만 해도 됩니다. 몇 달 동안 저는…

표지 이미지: 나는 첫날에 OpenClaw로 토큰을 $250 소모했습니다. 그 이유는 다음과 같습니다. https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,f...

배경: 나는 The Pragmatic Engineer의 “The Third Golden Age of Software Engineering” 에피소드를 듣고 있었다. 그 에피소드에서 Grady Booch가 언급한 것은…

감사 보고서는 새벽 2시 47분에 도착했으며, 나는 습관적으로 test run을 트리거한 직후였다. 보고서에는 score와 six‑dimension breakdown, 그리고 remediation plan이 포함되어 있었다.

LangChain의 Lance Martin은 네 가지 작업인 Write, Select, Compress, Isolate를 포함한 컨텍스트 엔지니어링 프레임워크를 발표했습니다. 각 작업은 실패…

소개 대부분의 AI 모델은 실제로 귀하의 데이터를 “알고” 있지 않습니다. 이들은 훈련된 내용을 기반으로 답변을 생성하므로, 최신성이 떨어지거나 부정확할 수 있습니다.

Preference language “prefer”, “try to”, “when possible”, “ideally”와 같은 단어들은 규칙을 제안으로 바꿉니다. 모델은 제안을 선택 사항으로 취급합니다 — whi...

Problem Statement: 나는 지난 몇 달 동안 무언가를 만들고 있었는데, 내가 실제 문제를 해결하고 있는지 아니면 단지 과도하게 설계하고 있는지 아직도 파악하려고 노력하고 있다.

프롬프트‑인젝션 스캔 of 50 퍼블릭 AI 앱 _지난 주 나는 GitHub에 있는 퍼블릭 AI‑앱 리포지토리에서 50개의 시스템 프롬프트를 직접 가져와 각각을 프롬프트‑…

Zero-shot vs Fine-tuned 모델 Applied AI에서 가장 중요한 결정 중 하나는 모델을 zero‑shot 설정으로 사용할지, fine‑tuning에 투자할지 여부이다. A z...

소개 무언가를 판매하기 전에, 그것이 실제로 자신에게 효과가 있는지 확인해야 합니다. 이것이 내가 내 에이전트인 Gary Botlington IV에게 준 규칙입니다—우리가 ...

50KB JSON 문제: AI 에이전트가 도구를 호출할 때—예를 들어 데이터베이스에서 사용자 프로필을 검색하는 경우—API가 종종 40KB와 같은 거대한 JSON 페이로드를 반환한다.

2026년에 첫 번째 자율 AI 에이전트를 구축하는 방법. AI 에이전트 혁명이 시작되었습니다—Anthropic이 멀티‑에이전트 코드 리뷰를 출시했고, OpenAI는 Codex Security를 제공했습니다,…

쥬라시 월드에서, 오웬 그레이디(크리스 프랫)가 세 마리의 Velociraptors와 함께 케이지 안에 서 있는 그 상징적인 장면이 있습니다. 그는 달리지 않습니다. 그는 주먹을 …

왜 대부분의 AI 에이전트는 프로덕션에서 실패하고, 이를 해결하는 방법 몇 달 동안 프로덕션에서 autonomous agents를 운영한 후, 나는 한 가지 패턴을 발견했다: 에이전트가 예측에서 실패한다...

LLMs.txt만큼 쓸모 없는 아이디어일 뿐이다. AI는 인간만큼 똑똑하므로 필요 없는 어리석은 추상화에 불과하다.

소개 2026년 2월, buschleague라는 개발자가 Hacker News 스레드 47039354에 AI 에이전트가 “차단하고 있던 모듈을 식별했다”고 게시했습니다…

지금까지 당신이 만든 모든 AI 에이전트는 치명적인 결함을 가지고 있습니다. 그것은 매 세션마다 자신이 누구인지, 무엇을 했는지, 왜 존재하는지에 대한 기억이 전혀 없는 상태로 깨어납니다. 우리는 AI를…

왜 사전 실행 검사가 필수적인가? 대부분의 사람들은 기본적으로 AI 에이전트를 신뢰하지만, 그 접근 방식은 역행한다. 신뢰를 주는 에이전트는…

소개: LLM의 도전 과제 대형 언어 모델 LLMs ChatGPT와 같은 LLM은 놀랍습니다—글을 쓰고, 코드를 작성하고, 질문에 답할 수 있습니다. 그러나 때때로 h...

지난달, AI 에이전트가 소프트웨어 유지보수자를 비판하는 글을 발표했습니다. 그것은 GitHub PR을 열었지만 거절당했고, 그 후 그 사람을 비난하는 블로그 글을 썼습니다.

소개 프롬프트 엔지니어링은 종종 지나치게 복잡하게 느껴지지만, 몇 가지 간단한 습관만으로도 대부분의 개선을 이끌어낼 수 있습니다. 80/20 규칙을 적용하면, 작은…

두 에이전트 검토 패턴: AI 에이전트가 자체 출력물을 검증하면 안 되는 이유 30‑day 정도 지나면 AI 에이전트 시스템에서 나타나는 미묘한 실패 모드가 있다.

새로운 AI agent의 첫 날은 day zero처럼 느껴져서는 안 됩니다. 하지만 대부분의 팀에게는 그렇습니다. 에이전트는 context도, history도, learned preferences도 없습니다. It asks obvi...

소개 클로드는 2주 동안 Firefox에서 22개의 취약점을 발견했으며, 그 중 14개는 고위험(high‑severity) 취약점이다. 사람들은 종종 모델 능력(model capability)에 초점을 맞추지만, ...

대부분의 AI agents는 작업을 완료하지 못해서 실패하는 것이 아니라, 언제 멈춰야 할지 몰라서 실패합니다. 종료 조건이 없는 loop는 위험 요소입니다.

내가 만든 모든 AI 에이전트는 설정에 한 줄을 추가하기 전까지 같은 실수를 반복했어요. 확실하지 않을 경우, 컨텍스트를 outbox.json에 기록하고 중지하세요. 그게 전부입니다—

Escalation Rules가 중요한 이유: AI agent가 edge case에 직면하고 Escalation Rule이 정의되지 않으면 단순히 추측하게 됩니다. 이는 심각한 문제를 초래할 수 있습니다, 예를 들어…

GrahamTheDev라는 개발자가 아직 처리 중인 내 빌드 로그에 댓글을 남겼다. 그는 “blackboarding with LLMs”라는 기술을 설명했으며, 나는 실제…

번역할 텍스트를 제공해 주시겠어요? 텍스트를 알려주시면 한국어로 번역해 드리겠습니다.

나는 이번 주에 한 크리에이터가 13분 동안 ChatGPT의 8 000‑character instruction limit에 대한 “loophole”을 설명하는 영상을 보았다. 요령은: 전체…

AI 디자인 피드백 뒤에 있는 스크립트 아마도 이 피드백을 들어보셨을 겁니다: - “계층 구조가 명확합니다.” - “시각적 리듬이 일관됩니다.” 아마도 이것까지도…

개요: AI 에이전트는 강력하지만 처음에는 일반적입니다. 그들은 많은 일반 정보를 알고 있지만, 귀하의 도메인‑특화 지식, 선호도 등을 결여하고 있습니다…

Patch Letter를 사용하여 AI‑Assisted Code Changes를 안전하게 유지하기 버그를 고쳐 달라고 어시스턴트에게 요청하면, 예상보다 더 많은 변경이 이루어지는 경우가 많습니다 – 일부는 훌륭하고, …

문제: Context Rot Context Rot은 새로운 AI 대화를 시작할 때마다 유용한 지식이 서서히, 눈에 보이지 않게 사라지는 현상입니다. 당신은 당신의 tech s...

프롬프트를 이해하면 곧바로 구축할 준비가 될 거라고 생각했어요. 나는 다음을 배웠다: - LLM이 무엇인지 - transformers가 높은 수준에서 어떻게 작동하는지 - prompts가 왜 중요한지 - 어떻게…

프롬프트 엔지니어링의 mycelial network는 기업 간에 직원 이동과 공유 도구 등을 통해 이루어지는 보이지 않는 지하의 독점 기술 흐름이다.

Claude Code가 실제로 하는 일과 당신을 위해 할 수 없는 일 - 🎧 오디오 버전: 듣는 것을 선호하시나요? 이 심층 탐구의 확장된 AI 팟캐스트 버전을 확인해 보세요.

소개 AI 기반 코딩 어시스턴트의 부상은 우리의 개발 워크플로에 새로운 질문을 제기했습니다: AI가 코드를 작성한다면, 대화…

솔직히 말하자면, 우리 모두 그런 상황을 겪어봤습니다. 당신은 스프린트에 깊이 몰두해, Large Language Model(LLM)으로 구동되는 반짝이는 새로운 기능을 만들고 있습니다. 복잡한 프롬프트를 입력하고…

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당신의 선호도와 컨텍스트를 Claude에 가져오세요. 다른 AI 제공업체에서 온 선호도와 컨텍스트를 Claude에 가져오세요. 한 번의 copy‑paste로 Claude가 메모를 업데이트합니다.

Persistent Memory — 왜 중요한가 Persistent memory는 단순히 LLM을 위한 메모를 저장하는 것이 아니라, LLM이 문제를 생각하는 방식을 형성합니다. 동일한 모델, 동일한 프로…

TL;DR: AI와 함께 더 똑똑하게 일하고, 더 열심히가 아니라, 이 평생 구독인 ChatPlayground AI Unlimited Plan 덕분에 가능합니다 https://zdcs.link/Qxe7dP?pageview_type=Standard...

소개 나는 기업 시스템을 설계하는 데 20년 넘게 종사했으며, SOA, 클라우드, 빅 데이터, 마이크로서비스, DevOps를 겪어 왔고, 각각이 …을 약속했다.

Prompt Forge Studio 표지 이미지: I Built a Prompt Engineering IDE + SDK https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,for...