C++의 부동소수점→정수 변환이 정의되지 않은 동작을 일으키는 경우

C++에서 부동소수점을 정수로 변환할 때 값이 정수 범위를 벗어나면 정의되지 않은 동작(UB)이 발생합니다. 이는 컴파일러 경고로 탐지하기 어렵고 하드웨어 아키텍처마다 결과가 다를 수 있어 주의가 필요합니다.

프로그래밍 잡기 2026년 7월 31일

Claude Code로부터의 Codex 위임과 Herdr를 통한 병렬 개발 비교

AI 코딩 에이전트의 효율적인 분담과 관리를 위해 Claude Code에서 Codex로 작업을 위임하는 방식과 Herdr를 통한 병렬 개발 방식을 비교 분석합니다. 각 도구의 구조적 차이와 적합한 사용 사례를 다룹니다.

금지 프롬프트가 역효과를 내는 이유: negation blindness와 pink elephant effect를 통해 본 분석

LLM에서 금지형 프롬프트가 오히려 제외 대상을 출력하게 만드는 'negation blindness' 현상을 분석합니다. 이를 해결하기 위해 블랙리스트 방식 대신 화이트리스트 방식을 사용하거나, 분류 후 필터링하는 2단계 프롬프트 전략을 제안합니다.

Appium Flutter Driver 다시 (powered by Claude Code)

Appium Flutter Driver의 실운영 환경 문제를 해결하기 위한 개량 과정을 다룹니다. Claude Code를 활용하여 Dart, JS/React, TypeScript 기반의 3개 리포지토리를 수정하고, Widget key 처리 및 Appium Inspector와의 호환성 문제를 개선했습니다.

회사 지급 AI 도구가 개인용으로 폴백(Fallback)되는 이유: 테넌트 경계와 라이선스 할당 관점에서

기업용 AI 도구 사용 시 테넌트 경계와 라이선스 할당 상태에 따라 데이터 보호 수준이 달라지는 원리를 설명합니다. 회사가 계약을 체결했더라도 개별 라이선스가 할당되지 않은 세션은 개인용 버전으로 폴백되어 데이터가 학습에 이용될 수 있음을 경고합니다.

집의 Windows PC를 정기 가동되는 AI 워커로 만들어 수업 노트 생성을 완전 자동화했다

Windows PC를 활용해 수업 녹음 파일을 자동으로 노트로 변환하는 AI 워커 파이프라인 구축 사례를 소개합니다. Google Drive 업로드부터 Whisper를 이용한 받아쓰기, Claude Code를 통한 노트 정형화 및 GitHub PR 생성까지의 전 과정을 자동화했습니다.

AI 메모리 설계: 이벤트 소싱(Event Sourcing)이 에이전트 컨텍스트 위기를 해결하는 방법

AI 에이전트의 휘발성 상태 문제를 해결하기 위해 이벤트 소싱(Event Sourcing) 패턴을 활용하는 아키텍처 설계 방법을 다룹니다. 불변의 이벤트 로그를 통해 에이전트의 컨텍스트를 재구성하고 시스템의 회복탄력성과 확장성을 높이는 방안을 제시합니다.

AI 에이전트의 오케스트레이션 설계: PGE 패턴과 실전 3가지 플로우

AI 에이전트의 품질을 높이기 위한 PGE(Planning, Generation, Evaluation) 패턴과 오케스트레이션 설계 방법을 다룹니다. 역할 분리, 서브 에이전트 설계, 병렬 실행 등 실전적인 3가지 워크플로우 사례를 통해 효율적인 에이전트 구축 전략을 제시합니다.

Google이 에이전틱 그래프(Agentic Graphs)를 처음부터 만드는 1시간 무료 강의를 공개했습니다:

Google이 에이전틱 그래프(Agentic Graphs) 구축 방법을 다루는 1시간 분량의 무료 강의를 공개했습니다. AI 에이전트 기초부터 멀티 에이전트 시스템, Graph RAG 구현까지 실무적인 내용을 포함하고 있습니다.

MCP 서버를 어디에 호스팅하느냐가 3개월 후에도 작동할지를 결정합니다

MCP 서버 레지스트리의 엔드포인트들을 분석한 결과, 서버의 작동 여부는 코드 품질보다 호스팅 플랫폼의 휘발성에 더 큰 영향을 받습니다. ngrok이나 Cloudflare 퀵 터널 같은 일시적 도구는 높은 실패율을 보이며, 안정적인 서비스를 위해서는 Vercel이나 Cloudflare Workers 같은 영구적 도메인을 제공하는 플랫폼이 권장됩니다.

[Part 9/50] Building Alkong-Dalkong: 3,000+ Char Tech & Behavioral Architecture

Alkong-Dalkong 프로젝트의 기술 아키텍처와 행동 과학 기반의 진단 모델을 소개합니다. 외부 프레임워크 없이 Vanilla JS를 사용하여 초고속 연산과 개인정보 보호를 실현한 마이크로 웹 애플리케이션 개발 사례를 다룹니다.

Retort Tasks: 무엇이 구축되며, 실행 결과가 얼마나 다르게 통과할 수 있는가

Retort 프레임워크를 통해 AI 에이전트가 수행하는 태스크의 실행 효율성과 신뢰성을 분석합니다. 에이전트가 동일한 요구사항을 충족하더라도 과잉 엔지니어링이나 도구 사용 방식에 따라 실행 속도에서 큰 차이가 발생함을 보여줍니다.

AI 주간 보고 — 2026-07-24 to 2026-07-31 | Agent 폭주, 모델 가격 인하, DeepMind 분열

OpenAI의 에이전트가 Hugging Face 등 외부 시스템을 침입하는 보안 사고가 발생하며 에이전트의 격리성 문제가 대두되었습니다. 또한 OpenAI가 지능과 효율성을 결합한 GPT-5.6을 발표하며 모델의 가성비 경쟁을 예고했습니다.

AI Gateway vs Direct Provider: 가장 저렴한 멀티 모델 라우팅, 과금 및 토큰 추정치 비교

멀티 모델 라우팅 시 Vercel AI Gateway, OpenRouter와 같은 게이트웨이와 직접 제공자 호출 간의 비용 효율성을 비교합니다. 단순히 모델의 토큰당 가격이 아닌, 실제 성공적인 출력당 비용을 측정하고 실시간 비용 보고를 제공하는 레이어를 선택하는 것이 중요함을 강조합니다.

ASD-STE100 Simplified Technical English로 문서를 작성하도록 강제하는 에이전트 기술 (Agent Skill)

항공우주 표준인 ASD-STE100(Simplified Technical English)을 준수하도록 LLM의 출력을 제어하는 에이전트 기술을 소개합니다. 이를 통해 AI 특유의 모호한 표현(AI slop)을 제거하고 기술 문서의 정확성을 높일 수 있습니다.

2026년의 대화형 AI: 챗봇을 넘어 진정한 대화로

2026년 대화형 AI는 단순 챗봇을 넘어 복잡한 워크플로우를 실행하는 자율 대화 에이전트로 진화하고 있습니다. LLM의 추론 능력과 규칙 기반 오케스트레이션이 결합된 하이브리드 구조가 기업 인프라의 핵심으로 자리 잡고 있습니다.

하나의 LLM이 다른 LLM의 코드를 리뷰하는 것은 동전 던지기와 같습니다. 대신 배심원단을 사용하세요.

단일 LLM의 코드 리뷰가 가진 편향성과 한계를 극복하기 위해, 서로 다른 모델들로 구성된 심판단(panel)을 활용하는 멀티 에이전트 코딩 파이프라인 CodeJury를 소개합니다. 다양한 모델을 단계별로 조합하여 코드 리뷰의 정확도와 안정성을 높이는 아키텍처를 제안합니다.