【AI 주도 개발 4】 반복은 스킬화할 수 있다 — 절차를 '사람의 머릿속'에서 꺼내기

반복적인 AI 요청 작업을 문서화 및 자동화하여 '스킬'로 만드는 방법론을 제안합니다. 스킬화를 통해 팀 내 노하우를 공유하고 작업 품질을 안정화할 수 있으며, 작은 단위부터 점진적으로 개선해 나가는 접근 방식이 중요합니다.

MCP 이행 전에 세션 의존성을 검출하는 Python

TIL - 코드, LLM 호출, 그리고 AI 에이전트 사이에서의 선택

LLM 호출과 AI 에이전트의 본질적인 차이를 Go 언어를 이용한 직접 구현을 통해 분석합니다. 에이전트는 단순한 모델 호출을 넘어, 도구 호출(tool-calling)과 루프 로직이 결합된 형태임을 설명합니다.

에이전트 기술(Agent Skills) 감사: 차세대 AI 패키지 매니저를 위한 위협 모델

AI 에이전트가 특정 작업을 수행하기 위해 사용하는 '에이전트 기술(Agent Skills)'의 보안 위협을 경고합니다. 검증되지 않은 스킬 설치가 프롬프트 인젝션이나 악성 스크립트 실행으로 이어져 사용자의 파일과 클라우드 계정을 위험에 빠뜨릴 수 있음을 지적합니다.

AI 평가 시리즈 (07): 커스텀 벤치마크 — 비즈니스 시나리오에서 평가 세트 구축까지

비즈니스 시나리오에서 활용 가능한 커스텀 벤치마크 구축 방법론을 다룹니다. 전문 도메인, 보안 요구사항, 지속적 모니터링이 필요한 상황에서 효과적인 평가 세트를 만드는 워크플로우를 제시합니다.

브라우저 빌드 메커니즘을 악용하는 멀버타이징 속에서 2,058개의 LG/Samsung 앱에 영향을 미치는 Smart TV 프록시웨어

브라우저 메커니즘과 Bun 런타임을 악용하여 악성코드를 재구성하는 정교한 멀버타이징 기술과 LG/Samsung 스마트 TV 앱 내에 숨겨진 프록시웨어 위협이 발견되었습니다. 공격자들은 브라우저의 기능을 활용해 탐지를 우회하며 사용자 기기를 트래픽 중계기로 활용하고 있습니다.

4시간 동안 집을 비웠더니, 나의 AI 엔지니어링 시스템이 사람의 개입 없이 7개 이상의 프로덕션 PR을 완료했습니다.

자율 엔지니어링 루프를 통해 인간의 개입 없이 7개 이상의 프로덕션 PR을 완료한 사례를 소개합니다. 특화된 여러 에이전트가 구현, 테스트, 리뷰, 배포 등 전체 워크플로우를 조율하며 실용적인 자율 소프트웨어 엔지니어링의 가능성을 보여줍니다.

검색창 그 이상: Firefox, Particle, 그리고 AI 생성 참여(Engagement)의 엔지니어링 비용

Mozilla의 Firefox 새 탭 페이지에 도입된 AI 기반 십자말풀기 위젯의 기술적 구현 방식을 다룹니다. LLM의 공간 추론 한계를 극복하기 위해 의미론적 추출과 결정론적 제약 조건 해결사(CSP)를 결합한 하이브리드 아키텍처를 설명합니다.

125개의 AI 도구를 실용적인 오픈 소스 핸드북으로 전환하기

125개의 AI 도구를 체계적으로 정리한 오픈 소스 'AI Tools Handbook' 프로젝트를 소개합니다. 단순 링크 나열을 넘어 SWOT 분석, 5축 레이더 점수, 워크플로 가이드를 통해 도구 간의 실질적인 비교와 활용을 돕습니다.

AI와 규칙 처리(Rule Processing)를 조합할 때의 역할 분담

LLM은 서술하고, 코어가 결정한다: AI 결제 프로세스의 구조 분석

AI 에이전트의 결제 프로세스 구축 시 LLM은 대화를 주도하되, 실제 결정은 결정론적 코어(deterministic core)가 담당하는 구조를 분석합니다. 텍스트, 음성, 전화 등 다양한 채널에서 일관된 결제 경험을 제공하기 위한 도구 호출 및 상태 관리 설계 방식을 설명합니다.

60초 만에 "Open Weights" 주장을 확인하는 방법 (그리고 이 확인법이 당신을 속이는 세 가지 방식)

Hugging Face API를 활용하여 모델의 'Open Weights' 여부를 정확하게 검증하는 기술적 방법을 소개합니다. HTTP 상태 코드의 오해와 리포지토리 존재 여부를 확인하는 구체적인 curl 명령어를 다룹니다.

로컬 추론이 핵심일 때만 가능한 오픈소스(OSS) 활용 사례: 온디바이스 LLM이 당신의 삶 전체를 이해하고, Computer Use를 통해

개인정보 보호를 위해 온디바이스 LLM을 활용하여 사용자의 데이터를 분석하고 선제적으로 작업을 수행하는 Sentient OS 프로젝트를 소개합니다. Gemma 4 모델과 Computer Use 기술을 결합하여 로컬 환경에서 지식 베이스를 구축하고 자동화된 업무 처리를 지원합니다.

Lemonade Second Squeeze: 2019년 GPT-2XL 모델 고고학

로컬 환경에서 2019년 GPT-2 XL 모델과 2025년 Qwen3-0.6B 모델을 직접 실행하며 성능 변화를 비교한 실험기입니다. 설치 과정의 기술적 난관을 극복하고 오픈 소스 기여까지 이어진 개발 경험을 다룹니다.

모델은 쓰고, 판사는 측정한다: LLM Judge의 해부학

LLM의 유창함이 진실성을 해치는 문제를 해결하기 위해, 생성된 주장을 증거와 대조하여 검증하는 독립적인 'LLM Judge' 구축 방법을 다룹니다. 다이아몬드 감정 사례를 통해 모델의 환각을 방지하고 품질을 수치화하는 프로세스를 설명합니다.

공장은 구축하고 증거는 인정한다: 에이전트 인증의 해부학

AI 에이전트를 프로덕션 환경에 투입하기 위해 필요한 '에이전트 인증'의 핵심 요건을 다룹니다. 단순한 성능 측정을 넘어 권한의 제한, 데이터 출처의 신뢰성, 측정 가능한 발언, 그리고 모든 과정의 재현성을 갖춘 결정론적 코어의 중요성을 강조합니다.

현대화와 완화 사이의 균형 잡기: 엔지니어링 리더를 위한 시스템 경화(System Hardening) 가이드

엔지니어링 리더를 위해 제품 현대화와 시스템 보안 사이의 균형을 맞추는 가이드를 제공합니다. 단순한 CVSS 점수 의존에서 벗어나 실제 위협 인텔리전스를 운영에 통합하고, 보안이 개발 워크플로에 내재화되는 방식을 다룹니다.

AI를 사용하여 레스토랑 예약 및 노쇼(No-shows)를 관리하는 방법 (템플릿 포함)

레스토랑 운영자가 AI를 활용하여 예약 확인, 리마인더, 노쇼 후속 조치 메시지를 자동화함으로써 노쇼 문제를 해결하는 방법을 소개합니다. 별도의 고가 소프트웨어 없이 무료 AI 도구와 프롬프트 템플릿만으로 효율적인 예약 관리 시스템을 구축할 수 있습니다.