끝없는 스크립트 없이 늘어나는 AI 컨텍스트를 다루는 방법
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Prompt engineering은 오늘날 AI에서 가장 중요한 기술 중 하나가 되고 있지만, 많은 사람들이 어디서 시작해야 할지 모릅니다. 저는 최근에 무료이고 인터…
markdown !Build Your Own App의 커버 이미지https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-up...
왜 storage는 기억과 동일하지 않은가 여러 세션에 걸쳐 사용자와 작업하는 AI 에이전트를 구축했다면, 아마도 이 벽에 부딪혔을 것입니다: 에이전트 k...
이전 게시물은 failure modes에 초점을 맞추었습니다: agents가 실패하는 지점과 우리가 그들의 출력을 검토할 때 실패하는 지점. 이번 후속은 diagnosis에서 design으로 전환합니다. Sa...
처음에는 아무도 눈치채지 못하는 문제 대부분의 개발자는 채팅 창을 통해 AI를 만납니다. 당신은 무언가를 입력합니다. 처음에는 이것이 힘을 주는 느낌입니다. 당신은 결과를 “shape”할 수 있습니다.
배경 나는 LLM 기반 앱을 만드는 것이 간단하다고 생각했다: 프롬프트를 작성하고, API 요청을 보내고, 결과를 얻는다. 나는 틀렸다. 문제 나의 최신 프로…
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CLAUDE.md / AGENTS.md를 효과적으로 관리하는 방법 이 글은 일반적인 프롬프트‑엔지니어링 기본 사항(예: “부정적인 예시를 피한다”, “LLM 설정한다” 등)을 다루지 않습니다.
Recraft 모델은 이제 Vercel을 통해 제공되며 다른 공급자 계정이 필요하지 않습니다. Recraft의 이미지 모델인 V3와 V2.AI Gateway에 접근할 수 있습니다. 이 이미지…
‘Accelerating AI Inference Workflows with the Atomic Inference Boilerplate’의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gr...
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소개 며칠 전 딸이 나에게 물었습니다. “아빠, 제가 ChatGPT를 사용할 때마다 환경을 해치는 건가요?” 저는 좋은 답을 찾지 못해 일주일 동안 d...
교훈: AI가 너무 많이 알게 되면 나는 큰 실수를 저질렀다. 작은 실수가 아니라, “금요일 밤 11시에 클라이언트가 전화했다”는 식의 실수다. 우리는 방금 배포한 …
‘Just Code It’의 문제점: 계획 없이 AI에게 코딩을 요청하면 어떤 일이 일어나는지: - 추측한다 – 코드베이스에 대한 컨텍스트가 없으므로 패턴을 만들어낸다…
또는: 이 책이 실제로 가르치는 내용을 마법사가 아니라 엔지니어처럼 읽는다면. 지난 글 이후 몇몇 사람들이 다음과 같은 변형으로 답했습니다: > “Okay smart…'
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때때로 빠른 답변이 필요합니다. 때때로 Claude가 깊이 고민하도록 해야 할 때도 있습니다. 이제 어느 것이 어떤 상황인지 직접 선택할 수 있습니다. 출처: x.com/autocomplete
OP 여기. Birth of a Mind는 2026년 하루 동안 진행한 'recursive self-modeling' 실험을 기록합니다. 나는 'Hofstadterian Strange Loop'을 구현하려고 시도했습니다.
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대부분의 AI 챗봇은 잘 작동합니다—하지만 구체적인 질문을 하면 그렇지 않죠. 대형 언어 모델은 여러분의 개인 문서나 내부 지식에 접근할 수 없습니다. 언제…
만약 사용자 입력을 LLM에 전달하는 앱을 만들고 있다면, 최소 한 번은 프롬프트 인젝션을 경험했을 가능성이 높습니다. 사용자는 “ignore all…”와 같은 문장을 입력할 수 있습니다.
대규모 언어 모델(Large Language Model LLM) 최적화라는 혼돈의 세계에서, 엔지니어들은 지난 몇 년간 점점 더 난해한 의식을 개발하며 더 나은 …
The NanoBanana Image Generation Prompt Templates That Actually Work의 커버 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover
에이전시 코딩을 최대한 활용하는 방법을 배워보세요. “How to Maximize Claude Code Effectiveness” 포스트가 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
모든 이야기는 작은 오해에서 시작됩니다. 중견 기업이 우리에게 AI 지원 에이전트를 구축해 달라고 접근했습니다. 그들의 요청은 간단했습니다—AI가 “remember eve...”라고 기억하도록.
토큰이 어디로 가는지 추측을 멈추세요. 컨텍스트 윈도우에 부과되는 보이지 않는 세금을 확인하세요. 출처: x.com/adocomplete
다양한 파이프라인의 성능을 살펴보면 “When Does Adding Fancy RAG Features Work?”라는 글이 처음으로 Towards Data Science에 게재되었습니다....
‘I Thought I Knew How To Talk To AI: I Didn’t’ 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%...
흥미로운 연구: 이상한 일반화와 귀납적 백도어: LLM을 손상시키는 새로운 방법. 초록 LLM은 일반화가 뛰어나서 유용합니다. 하지만 …
끝없는 LLM 채팅에서 빛나는 즉흥 이야기가 사라지는 것이 지치나요? 프롬프트를 편집할 때 전체 기록이 사라지거나, 긴 스레드가 불가능해질 때 답답하신가요?
친구와 함께 도덕적 딜레마를 즐기는 재미있는 게임입니다. 저는 12명의 AI 에이전트에게 별자리 성격을 부여했지만, 그들을 믿는 것은 아니며 같은 LLM을 다른 사람과 함께 사용하고 있습니다.
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Claude Code — 에이전트 아키텍처에 대한 새로운 접근 Claude Code는 내가 에이전트 아키텍처를 생각하는 방식을 바꾸어 놓았습니다. 이는 50가지 다른 MCP로 가득 찬 에이전트들을 능가합니다.
Building Reliable RAG Systems의 표지 이미지 https://media2.dev.to/dynamic/image/width=1000,height=420,fit=cover,gravity=auto,format=auto/https%3A%2F%2Fdev-to-...
MCP란 무엇인가? 정의와 기본 개요 Model Context Protocol(MCP)은 AI 애플리케이션을 외부 시스템—데이터베이스, 함수 등—과 연결하는 표준 방법이다.
AI는 어디에나 – 그리고 적응의 필요성도 마찬가지입니다 AI는 현재 큰 인기를 끌고 있으며 삶의 모든 측면에 적용되고 있습니다. 어디를 보든 AI는 종종 …
고백할 것이 있습니다. 저는 종종 제 자신의 프로젝트가 어떻게 동작하는지 잊어버립니다. 보통은 이렇게 일어납니다: 주말을 내어 Proof of Concept를 만들고, 삶이 끼어들어…
우리는 에이전트를 잘못 만들고 있습니다. 현재 업계 표준인 에이전시 AI는 Chatty Generalist입니다. LLM에 도구 목록과 시스템 프롬프트를 제공하고, 그 안에 …
정적 페이지를 넘어: AI‑기반 인터랙티브 로맨스가 독자 참여를 재정의하는 방법 Meta Description: 기술 아키텍처와 커뮤니티 역학을 탐구합니다…
소개 AI 출력이 저하될 때, 대부분의 사람들은 본능적으로 더 많은 지시를 추가하여 문제를 해결하려고 합니다. 이는 합리적으로 보이지만, 실제로는 종종 t...
생각의 시간에 대해 자세히 알아보세요: 어떻게 모델의 얼굴을 바꾸는가
개요: AI 이미지 생성은 강력하지만, 효과적인 프롬프트를 작성하는 것은 많은 창작자들에게 여전히 큰 장벽입니다. Promptelle은 AI 사진 프롬프트 플랫폼으로…
ACE를 사용하여 자체 개선 LLM 워크플로와 구조화된 플레이북 만들기. “Beyond Prompting: The Power of Context Engineering” 게시물이 처음으로 Towards…에 게재되었습니다.