【GitHub 일보】 AI Agent 학습 로드맵 첫 등장, Hermes Agent는 16만 스타 돌파 — 2026-05-23

AI Agent 학습을 위한 단계별 로드맵인 'Agent-Learning-Hub'가 GitHub 트렌드에 등장했습니다. Claude Code와 Hermes Agent를 포함하여 Stage 0부터 8까지의 체계적인 학습 경로와 산출물을 제공합니다.

도쿄도의 1.1억 엔 규모 '행정 특화 AI 모델' 시스템 구성도가 너무 허술해서, 전직 엔지니어인 제가 스마트한 대안을 제안합니다

도쿄도의 1.1억 엔 규모 행정 특화 AI 모델 구축 사업의 비효율적인 시스템 설계를 엔지니어 관점에서 비판합니다. 개별 업무별 파인튜닝 모델을 양산하는 대신, 범용 LLM의 Function Calling과 의도 분석을 활용한 효율적인 아키텍처를 제안합니다.

Google의 Gemini 3.5 Flash 및 Spark 에이전트 출시와 Cognition AI의 Windsurf 인수를 통한 코딩 에이전트 수직 통합 사례를 다룹니다. 또한 MCP와 A2A 프로토콜을 통한 멀티 에이전트 시스템의 기술적 진화를 분석합니다.

LLMAgent를 활용한 Unity 게임 자동 개발 시스템에서 Redmine을 티켓 관리 도구로 사용하는 구성과 장단점을 분석합니다. 티켓 기반의 태스크 분할을 통해 역할 분담과 장애 복구 능력을 높이는 설계 방식을 제안합니다.

다층 LLM 리뷰를 '효과적인 시스템'으로 만들기 — SKILLS를 늘리기 전에 해야 할 3가지 투자

SDLC 단계별로 전문 LLM SKILL을 배치하는 다층 리뷰 시스템 구축 시, 단순히 SKILL의 수를 늘리기보다 Grounding, 결정론적 판정, 실행 루프를 먼저 정비해야 함을 강조합니다. 현장 맥락이 결여된 LLM 리뷰는 오류를 양산할 수 있으므로 구조화된 데이터와 규칙 기반의 검증이 선행되어야 합니다.

「AI가 3가지 포인트로 요약한 깔끔한 문장」과, 우리가 목숨 걸고 책임지는 「쓰레기 코드」

AI가 생성하는 깔끔하지만 획일화된 문장과 코드의 위험성을 경고합니다. 특히 AI가 제안한 코드 패치가 시스템의 의존성을 망가뜨리는 문제를 지적하며, 이를 검증하기 위한 에이전트 기반의 검증 시스템과 인간의 책임 있는 리뷰가 필수적임을 강조합니다.

llms.txt 다음의 URL.md 패턴 — 동일 URL에 HTML과 Markdown을 병설하는 AI 검색 최적화

AI 크롤러의 효율적인 정보 취득을 위해 HTML과 병행하여 Markdown 파일을 제공하는 'URL.md 패턴'을 소개합니다. llms.txt가 사이트 목차 역할을 한다면, URL.md는 개별 페이지의 순수 콘텐츠를 제공하여 AI의 파싱 비용과 토큰 소모를 줄이는 것을 목표로 합니다.

AI에 전적으로 의존하여 가계부 앱을 추가 개발하기: 설계

AI를 활용하여 OCR 기능과 SQLite 데이터베이스를 포함한 가계부 앱을 설계하는 가이드입니다. 최소 기능 제품(MVP)부터 시작하여 확장 가능한 아키텍처와 기술 스택을 제안합니다.

Gemini Omni 시대의 AI 영상 생성 워크플로우: 텍스트, 이미지, 음성을 어떻게 설계할 것인가

Gemini Omni와 같은 멀티모달 모델을 활용하여 텍스트, 이미지, 음성을 통합하는 새로운 AI 영상 생성 워크플로우를 제안합니다. 기존의 파편화된 도구 사용 방식에서 벗어나, 하나의 문맥 안에서 생성과 편집을 동시에 수행하는 엔지니어링 관점의 설계 방식을 다룹니다.

【ChatGPT】의사 슬래시(/) 명령어로 업무 효율화: 복사 붙여넣기 가능한 템플릿 30선

ChatGPT의 출력을 특정 형식으로 고정하기 위해 '의사 슬래시 명령어(Pseudo Slash Command)'를 활용하는 프롬프트 운용 기법을 소개합니다. 엔지니어링, 사무, 학습 등 다양한 상황에서 즉시 복사하여 사용할 수 있는 30가지 템플릿과 Custom Instructions 설정 방법을 제공합니다.

Oracle Autonomous AI Database(ADB)의 Select AI Agent를 활용하여 커스텀 메일 전송 도구를 구축하는 방법을 설명합니다. 내장 도구의 한계를 넘어 PL/SQL 프로시저를 통해 수신처를 동적으로 변경할 수 있는 맞춤형 Agent Tool 제작 과정을 다룹니다.

AI에게 욕설 섞인 채 독려받으며, 바이브 코딩(Vibe Coding)으로 iOS 앱을 출시한 이야기

개발 경험이 없는 비전공자가 Claude Code를 활용하여 iOS 앱 'PEEK depart'를 출시한 사례를 다룹니다. AI를 단순한 코딩 도구를 넘어 프로젝트 매니저이자 정신적 지주로 활용하며 앱 기획부터 출시까지 완수한 과정을 소개합니다.

TiDB로 AI 에이전트의 기억 기반 구축하기: RAG만으로는 부족한 이유

AI 에이전트의 성능을 높이기 위해 단순 RAG를 넘어선 5가지 유형의 메모리 인프라 설계 방안을 제시합니다. TiDB와 같은 SQL 기반 데이터베이스를 활용하여 대화 로그, 단기/장기 메모리, 평가 로그를 통합 관리하는 구조를 설명합니다.

프롬프트 엔지니어링의 기초 / 프롬프트 인젝션으로부터의 방어

프롬프트 엔지니어링의 정의와 효율적인 지시문 작성법을 다룹니다. 구조화된 지시, 인컨텍스트 러닝, 그리고 모델의 성능을 극대화하기 위한 컨텍스트 배치 전략을 설명합니다.

face-api.js와 Canvas를 활용하여 이미지를 서버로 전송하지 않고 브라우저 내에서 얼굴을 자동 검출하고 모자이크 처리하는 구현 방법을 소개합니다. 프라이버시 보호를 위해 클라우드 API 대신 경량화된 모델을 로컬에서 실행하는 최적의 워크플로우를 다룹니다.

AmiVoice API와 생성 AI를 결합하여 단순 텍스트 변환을 넘어 근거(Timestamp)가 포함된 고품질 회의록을 만드는 설계 방안을 제시합니다. 데이터 정규화, 작업 분할, RAG 구성 시 시각 정보 유지의 중요성을 강조합니다.

AI FX Bot의 성능 향상을 위해 dry-run 단계에서 판단 근거를 포함한 감사 로그를 설계하는 방법을 다룹니다. 체결된 거래뿐만 아니라 진입을 보류한 이유까지 데이터화하여 훈련 데이터로 활용하는 것이 핵심입니다.