시스템이 손을 뻗기 전에 먼저 묻는 법을 배우다

AI 에이전트 설계 시 모델 선택과 데이터 접근 권한을 분리해야 한다는 아키텍처 원칙을 다룹니다. 시스템이 사용자 동의 없이 저장소나 외부로 권한을 확장하는 것을 방지하는 'Local-first' 및 보안 중심의 설계 방식을 제안합니다.

시스템은 답변하기 전에 먼저 상의하는 법을 배운다

AI 에이전트 시스템이 단순히 답변을 생성하는 것을 넘어, 입력된 메시지의 의도를 분류하고 적절한 운영 역할(Persona)을 결정하는 아키텍처 설계 방식을 다룹니다. 시스템이 즉각적인 응답 대신 플래너(Planner) 단계를 통해 작업의 성격을 먼저 판단하도록 하는 구조적 접근을 설명합니다.

Amazon Bedrock AgentCore 관찰성(Observability): 에이전트별 CloudWatch 로그 및 트레이스(Traces)

Amazon Bedrock AgentCore의 관찰성을 확보하기 위한 CloudWatch 로그 및 트레이스 설정 가이드를 제공합니다. 에이전트 런타임 로그와 트레이스 스팬의 목적지를 별도로 검증하고, 배포 시 텔레메트리 경로를 명시적으로 확인하는 전략을 제안합니다.

중소기업이 로컬 LLM과 AI에 손을 댔다가 큰코다치는 이야기

중소기업이 로컬 LLM 도입 시 겪을 수 있는 TCO 오판, 성능 격차, 운영 부담 등의 위험 요소를 분석합니다. 단순한 기술 도입을 넘어 비용 효율성과 운영 지속 가능성을 고려한 전략적 접근의 중요성을 강조합니다.

Guardsman SKILL; 게으름에서 충성심으로: 내 AI 에이전트에게 승진이 필요했던 이유

AI 에이전트의 과잉 엔지니어링을 방지하는 Ponytail과 코드의 안전성을 확보하는 Guardsman을 비교 분석합니다. 최소한의 코드를 작성하는 효율성과 예외 상황을 고려하는 안정성 사이의 균형이 중요함을 강조합니다.

4AI 협업 개발기 — 볼링장 예약 시스템을 ChatGPT·Copilot·Gemini·Claude로 릴레이 개발한 이야기 (기술 심층 분석판)

ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude 등 4개의 AI를 활용하여 볼링장 예약 시스템을 단계별로 개발한 협업 사례를 다룹니다. 요구사항 정의부터 설계, 구현까지 각 AI의 역할과 기술적 판단 근거를 심층적으로 분석합니다.

근거 기반 고장 코드 어시스턴트 구축: LLM이 잘못된 정보를 생성하는 것을 막는 방법

LLM의 환각 현상을 방지하기 위해 검색 기반 근거화(retrieval grounding)를 적용한 고장 코드 진단 어시스턴트 구축 사례를 소개합니다. 모델이 기억에 의존하지 않고 반드시 검증된 데이터셋에서 정보를 찾아 출처를 인용하도록 설계하는 방법을 다룹니다.

AI 기반 웹 애플리케이션 테스트에는 브라우저 자동화 그 이상의 것이 필요합니다

AI 기반 웹 애플리케이션 테스트는 단순한 브라우저 자동화를 넘어 구조화된 출력의 유효성을 검증하는 다층적 접근이 필요합니다. 모델의 JSON 스키마 위반이나 의미론적 오류를 잡아내기 위한 정교한 테스트 전략을 제시합니다.

나의 AI 하네스(harness)는 외부의 실행 기능(executive function)이다

AI 에이전트의 효율성을 높이기 위해 구축한 외부 구조(harness)가 ADHD를 가진 개인의 인지적 한계를 보완하는 도구로 확장되는 과정을 다룹니다. 규칙, 기술, 라우팅, 파일 기반 메모리를 통해 의지력이 아닌 시스템에 의존하는 구조의 중요성을 강조합니다.

당신의 대시보드는 프로덕션 시스템입니다. 프로덕션 시스템처럼 모니터링을 시작하세요.

대시보드를 단순한 시각화 도구가 아닌 프로덕션 시스템으로 취급해야 한다는 BI 관측성(BI Observability) 개념을 소개합니다. Microsoft Fabric과 Power BI를 활용해 성능, 신뢰성, 거버넌스 등을 모니터링하여 엔터프라이즈 AI를 위한 기반을 구축하는 방법을 다룹니다.

린터(Linter)가 잡아내지 못하는 9가지 보안 안티 패턴 (Security Anti-patterns)

린터(Linter)가 잡아내지 못하는 9가지 보안 안티 패턴 중 일부를 소개하며, 구문론적으로는 완벽하지만 보안상 치명적인 코드 작성 방식을 경고합니다. 동적 코드 실행, 문자열 연결을 통한 SQL 구축, 안전하지 않은 난수 생성 등의 위험성을 다룹니다.

Vibe Coding vs 전통적 프로그래밍 vs AI 보조 개발

바이브 코딩, 전통적 프로그래밍, AI 보조 개발의 차이점을 공학적 관점에서 분석합니다. 각 방식의 작동 원리와 코드 품질, 유지보수 측면의 특징 및 발생 가능한 문제점을 비교합니다.

바이브 코더(Vibe Coders)가 당신의 일자리를 뺏지는 않습니다. AI를 마스터한 개발자들이 기준을 높이고 있습니다.

AI 도구의 발전으로 코딩 비용은 낮아졌으나, 생성된 코드의 정확성과 유지보수성을 판단하는 역량은 여전히 중요합니다. AI를 활용하는 '바이브 코더'의 등장이 개발자의 역할을 변화시키고 있지만, 복잡한 시스템을 관리하는 전문 지식의 가치는 변하지 않았습니다.

프롬프트가 제품이 아니다: AI 에이전트를 위한 현실적인 사고 모델

AI 에이전트가 제공하는 유창한 답변이 반드시 정확성이나 통찰력을 의미하지는 않음을 경고합니다. 에이전트는 판단력을 대체하는 것이 아니라, 명시적이고 검증 가능한 다단계 작업을 자동화하여 운영자를 증폭시키는 도구로 이해해야 합니다.

x402: 메인 저장소에 PR이 머지되기까지 — 매우 활발한 프로토콜 repo에서 '통과'하기 위한 실록

활발한 오픈소스 프로젝트인 x402 저장소에서 PR(Pull Request)을 성공적으로 머지하기 위해 거쳐야 하는 단계와 전략을 다룹니다. 단순한 코드 작성을 넘어 거버넌스 이해, 선행 사례 조사, 엄격한 기여 규칙 준수의 중요성을 실무 경험을 바탕으로 설명합니다.

당신이 '비밀번호 생성기'를 구글링했을 때 벌어지는 일

보안 위험이 있는 온라인 도구 대신 로컬 환경에서 안전하게 사용할 수 있는 오픈소스 도구 모음인 IT-Tools를 소개합니다. Docker 명령어 하나로 86개의 유틸리티를 개인 기기 내에서 즉시 실행할 수 있습니다.

AI와의 대화를 웹 페이지로 만드는 도구를 만들었습니다

AI 프론트엔드 에이전트에게 필요한 것은 더 많은 자율성이 아니라 '완료 정의(Definition of Done)'입니다

프론트엔드 AI 에이전트의 성능 향상을 위해 자율성 확대보다 명확한 '완료 정의(Definition of Done)'와 피드백 계약이 중요함을 강조합니다. 모호한 디자인 요청 대신 테스트 가능한 체크리스트와 제약 조건을 제공하여 에이전트의 결과물을 검증해야 합니다.

Carrick 소개

Carrick은 다중 저장소(polyrepo) 환경의 TypeScript 팀을 위한 컨텍스트 레이어 도구입니다. AST 파싱과 벡터 임베딩을 통해 시스템 전체의 타입과 계약을 인덱싱하여, AI 코딩 에이전트가 코드의 의미와 의도를 기반으로 정확한 컨텍스트를 파악하도록 돕습니다.