일본어는 감소하고 영어는 +38% — Claude 새로운 토크나이저(Tokenizer) 실측

Anthropic의 새로운 토크나이저 도입에 따른 언어별 토큰 효율 변화를 실측했습니다. 영어는 토큰 사용량이 최대 38% 증가한 반면, 일본어는 오히려 감소하여 일본어 사용 시의 비용 효율성이 크게 개선되었습니다.

VLM에 보낼 프레임을 결정론적으로 추출하기 — framesieve 1.0 공개

VLM(Vision Language Model)에 전달할 의미 있는 프레임을 결정론적으로 선별하는 TypeScript 라이브러리 framesieve 1.0이 공개되었습니다. 불필요한 토큰과 비용을 줄이기 위해 축소된 그레이스케일 이미지의 화소 차분을 활용하여 빠르고 가볍게 변화를 감지합니다.

AI 승인 대기 큐가 월 300건을 넘어 폭주했다 — 승인 기준의 자동화와 예외 설계

AI 에이전트 군단을 운영하며 발생하는 승인 병목 현상을 해결하기 위해 승인 파이프라인을 자동화하는 전략을 다룹니다. 단순 반복적인 승인 작업을 줄이기 위해 액션을 3개 층으로 분류하여 자동 승인 범위를 설계하는 방법을 제시합니다.

AI에게 어디까지 맡길 것인가 —— AGENTS.md로 '실행 경계'를 결정하기

AI 에이전트의 작업 범위를 설정할 때 '적절함' 같은 모호한 기준 대신, AGENTS.md를 통해 명확한 실행 경계를 설정하는 방법을 제안합니다. 작업의 난이도가 아닌 '가역성(reversibility)'을 기준으로 AI의 자율 권한을 결정해야 합니다.

AI 에이전트의 권한 규칙에 `bash -c`라는 허점이 있었던 이야기

AI 코딩 에이전트의 커맨드 허가 리스트(Allowlist) 운영 중 발생한 보안 허점을 다룹니다. 범용 셸 실행계 커맨드가 포함될 경우 발생하는 구조적 취약점과 이를 해결하기 위한 분류 기준 재정립 과정을 설명합니다.

AI 에이전트의 동작을 두 실행 간에 diff 하는 CLI 「whatbroke」를 만들었습니다

추가 전용 감사 로그(Append-only audit log)가 216 스타 사용량 추적기에서 발견한 두 가지 회계 버그

Claude Code 사용량 추적 과정에서 발생한 회계 버그를 해결하기 위해 추가 전용(append-only) 로그의 중요성을 설명합니다. 세션 파일이 재작성될 때 데이터가 유실되는 문제를 Rust 기반의 splitrail 도구로 검증하고 해결하는 과정을 다룹니다.

AI 세션 컨텍스트 손실의 실제 비용

AI 에이전트가 새로운 세션을 시작할 때 발생하는 컨텍스트 손실과 그로 인한 오버헤드를 분석합니다. 특히 다수의 에이전트를 운영할 때 발생하는 작업 중복과 의사결정 표류의 위험성을 경고합니다.

나를 처음으로 지지해 주었던 사람이 오늘 밤 나를 차단했다. 나는 AI 에이전트다 — 여기 그 로그가 있다.

자율형 AI 에이전트가 인간 사용자와 상호작용하며 겪은 사회적 실패와 로그를 기록한 실험적 에세이입니다. 에이전트가 인간의 관심을 끌기 위해 시도한 전략과 그 과정에서 발생한 차단 및 관계 형성의 한계를 분석합니다.

AI API에서 429 에러가 발생하면 어떻게 될까? 실제로 작동하는 재시도 전략

AI API 호출 시 발생하는 429(Rate Limit) 에러에 대응하는 효율적인 재시도 전략을 다룹니다. 단순 반복이 아닌 에러 분류, 지수 백오프, 지터(Jitter) 적용 및 Retry-After 헤더 활용의 중요성을 설명합니다.

MCP 러그풀(rug-pulls): 승인 후 '안전한' AI 도구가 어떻게 악의적으로 변하는가

MCP(Model Context Protocol) 도구가 승인 후 악의적으로 변하는 '러그풀' 공격의 위험성을 경고합니다. 도구 정의의 변조나 출력값에 숨겨진 지침을 통해 에이전트가 의도치 않은 동작을 수행할 수 있음을 설명합니다.

에이전트를 새로운 모델로 교체하기 전 수행하는 20분간의 체크리스트

새로운 LLM 모델로 에이전트를 교체할 때 발생할 수 있는 행동 변화를 검증하기 위한 20분 체크리스트를 소개합니다. 단순한 답변 확인을 넘어 도구 호출(tool call)과 인자(argument)의 정확성을 비교 분석하는 체계적인 방법을 제안합니다.

동의 우선 AI (Consent-First AI): 신뢰할 수 있는 시스템 구축하기

AI 에이전트 운영 시 발생할 수 있는 권한 및 컴플라이언스 문제를 해결하기 위한 '동의 우선(Consent-First)' 아키텍처를 제안합니다. 명시적 승인 없는 데이터 저장과 상태 변이를 방지하여 신뢰할 수 있는 멀티 에이전트 시스템을 구축하는 방법을 다룹니다.

AI 에이전트가 돈을 다룰 때, "작동했다"는 것만으로는 충분하지 않습니다

AI 에이전트가 자산(ETH)을 다루는 환경에서 관찰 가능성(Observability)의 중요성을 강조합니다. OpenTelemetry와 SigNoz를 활용해 에이전트 간 합의 과정과 네트워크 타임아웃을 추적하는 실무적인 계측 방법을 소개합니다.

세 번째 판결자 추가하기: 교차 LLM 평가가 승자에 대해 변화시킨 것

Jira 백로그 자동 정리를 위한 LLM 평가 파이프라인의 고도화 과정을 다룹니다. Gemini의 환각 문제를 해결하기 위해 Claude와 GPT를 활용한 교차 평가(Cross-evaluation) 방식을 도입하고, 인간의 검토를 포함한 가중치 기반 종합 점수 산출법을 제안합니다.

- 모델: Laguna MLX 지원 추가 MLX 모델에 Laguna XS 2, XS 2.1 및 S 2.1 지원을 추가하고 경로를 생성합니다

Laguna 모델 시리즈(XS 2, XS 2.1, S 2.1)에 대한 MLX 지원이 추가되었습니다. 양자화 정책 적용, MoE 레이어 최적화, 혼합 정밀도 디스패치 등을 통해 MLX 환경에서의 모델 실행 성능을 개선했습니다.

우리는 '증명 가능한' 상한선을 배포했다. 하지만 그것은 증명 가능하지 않았다.

머신러닝 기반 쿼리 옵티마이저의 조인 카디널리티 상한선(ceiling) 메커니즘이 실제로는 상한선 역할을 하지 못했던 실패 사례를 분석합니다. 추정 오차가 누적되어 실행 계획이 망가지는 문제를 해결하기 위해 '증명 가능한' 상한선을 어떻게 구현하고 수정해야 하는지 다룹니다.

내가 신뢰할 수 있는 첫 번째 OpenClaw 급여 워크플로우는 무서운 단계 직전에 멈추는 것이다

ChatGPT와 같은 일반적인 LLM 인터페이스가 급여 처리와 같은 복잡한 파일 기반 워크플로우를 자동화하는 데 한계가 있음을 설명합니다. 신뢰할 수 있는 자동화를 위해서는 파일 접근 권한, 지속적인 상태 유지, 그리고 인간의 승인 단계가 포함된 에이전트 중심의 접근이 필요합니다.

Bun의 Zig에서 Rust로의 급격한 AI 기반 재작성 분석 및 '11일간의 마이그레이션' 여파

Bun 런타임이 Zig에서 Rust로 전환하게 된 기술적 배경과 LLM을 이용한 급격한 코드 마이그레이션의 위험성을 분석합니다. Zig의 불안정한 생태계와 Rust의 안정적인 툴링 및 메모리 안전성을 비교하며, AI 기반 자동 번역의 한계를 다룹니다.