LLM의 불균일함을 견디는 엔지니어링..

엔지니어링 작업의 각 단위가 다음 작업을 더 쉽게 만들어야 함. 이런 철학으로 만들어진 플러그인의 도움을 받을 수 있음.

🔌 Compound Engineering
https://t.co/pph9Vz1yZZ

참고로 EveryInc repo 라는걸 잊지 마시길! 믿고 본다..

브레인스토밍 → 계획 → 실행 → 리뷰 → 지식화를 하나의 순환 루프로 묶음.

Claude Code, Cursor, Codex 등 어디서든 적용 가능함.

80%는 계획과 리뷰, 20%는 실행.. 이 비율을 목표로 하면서 LLM의 거친 상황을 바로 잡아줄 수 있음.

OpenAI를 떠나는 소식에 축하드리며, 또 그의 얘기에 공감함.

이 플러그인이 LLM의 일반화 능력 자체를 높여주는 것은 아님.

대신 불균일한 능력이 그대로 코드에 반영되지 않도록 계획과 리뷰를 앞뒤에 배치하고, 데이터에 없던 조직의 경험을 재사용 가능한 컨텍스트로 바꾸기 때문에..

지금 이순간 쓸 수 있는 모델을 엔지니어링 업무에 안정적으로 투입하기 위한 하네스에 가깝지.