Insights

【총집편】e-Stat을 계속 분석하며 깨달은, 데이터 분석에서 반드시 빠지게 되는 4가지 함정──도쿄 최하위, 나라의 수수께끼, 카가와의

e-Stat 정부 통계 데이터를 분석하며 경험한 데이터 분석의 4가지 주요 함정을 소개합니다. 분모 무시, 이상치 폐기, 가짜 상관관계, 입도 오판의 위험성을 실제 사례를 통해 설명합니다.

Claude Code를 무료 모델만으로 운용하기: OpenRouter `:free` 9개 모델 철저 비교 2026년판

OpenRouter의 무료(:free) 모델 9종을 활용하여 Claude Code를 비용 없이 운용하는 방법을 비교 분석합니다. 코딩, 요약, 구조화된 출력 성능을 기준으로 각 모델의 특징과 라이선스를 정리했습니다.

AI 에이전트에게 CI/CD 파이프라인 수정을 맡길 때 주의할 점

AI 코딩 에이전트를 활용해 CI/CD 파이프라인을 수정할 때 발생할 수 있는 주의사항과 검증 방법을 다룹니다. 에러의 근본 원인을 파악하는 법과 로컬 환경과의 정합성을 유지하는 전략을 제시합니다.

AI Engineering Summit Tokyo 2026(1일차) 세션 리포트 — 「만들 수 있음」의 다음은 「운용·통제」, 8개 강연으로

AI Engineering Summit Tokyo 2026의 1일차 세션 리포트로, AI 프로덕트의 화두가 '구현'에서 '운용 및 통제'로 전환되었음을 다룹니다. 에이전트 설계, 데이터 인프라, 비용 최적화, 거버넌스 등 실무 운영 단계의 핵심 과제들을 정리했습니다.

【#3】Hermes Agent 분석하기

Hermes Agent의 상태 관리와 컨텍스트 압축(Compaction) 메커니즘을 분석합니다. SQLite를 활용한 세션 영속화와 CJK 지원 검색, 그리고 대화의 맥락을 유지하며 중반부를 요약하는 효율적인 컨텍스트 관리 전략을 다룹니다.

【#2】Hermes Agent 해독하기

Hermes Agent의 핵심인 코어 대화 루프(conversation loop)의 동작 원리를 분석합니다. 사용자 메시지 한 번의 왕복 과정에서 발생하는 API 호출, 툴 실행, 상태 관리 및 다양한 API 형식(OpenAI, Anthropic 등)의 통합 방식을 다룹니다.

에이전트에게 「취약점을 찾아줘」라고 말하면 왜 실패하는가──Cloudflare가 50개 이상의 리포지토리로 보여준 harness의 정체

Cloudflare의 Project Glasswing 보고서를 통해 코딩 에이전트가 단순한 명령만으로는 취약점을 찾기 어려운 이유를 분석합니다. 핵심은 모델의 성능보다 공격 프리미티브를 연결하고 증명하는 'harness(환경/프레임워크)'의 역할에 있음을 강조합니다.

URL과 키워드를 전달만 하면 SEO 분석을 해주는 Claude Code 스킬 제작

Claude Code를 활용하여 URL과 키워드만으로 SEO 분석을 자동화하는 스킬 제작 방법을 소개합니다. Google 검색 결과, 도메인 권위, 콘텐츠 포괄성 등을 종합적으로 분석하여 개선 방향을 담은 마크다운 리포트를 생성합니다.

3. harness-starter-kit은 마법이 아니다. 에러를 빠르게 드러내기 위한 것이다

harness-starter-kit을 활용한 에이전트 개발 경험을 공유합니다. 이 키트는 에이전트를 즉시 똑똑하게 만들기보다, 에러를 빠르게 발견하고 기록하며 검사할 수 있는 구조를 제공하는 데 목적이 있습니다.

Google가 공개한 공식 Skills (google/skills)로 무엇을 할 수 있는가

Google이 에이전트 개발자를 위해 공개한 공식 Agent Skills 리포지토리를 소개합니다. Gemini CLI, Claude Code 등 AI 코딩 도구에서 사용할 수 있는 Markdown 기반의 지시 사항 패키지로, Google Cloud 서비스 조작 및 Gemini API 활용법을 에이전트에게 학습시킵니다.

2026년, 에이전트의 harness를 직접 구축하기──모든 레이어의 '현재 살아있는' OSS를 확인하여 정리

2026년 AI 에이전트 구축을 위한 17개 레이어별 오픈소스(OSS) 도구 카탈로그를 정리했습니다. 단순 프레임워크 선택을 넘어 본체, 기억, 도구 연결 등 각 계층별로 살아있는 최신 리포지토리를 전수 조사하여 제안합니다.

프로그래밍 잡기 2026년 6월 9일

Go의 GC 메커니즘, .NET 11의 AI 대응 업데이트, Rider의 AI 에이전트 품질 체크 기능 등 최신 개발 기술 동향을 다룹니다. 또한 Anthropic의 재귀적 자기 개선 리포트와 Apple의 제3세대 Apple Foundation Models 발표 소식을 포함합니다.

AI Daily Digest: 2026년 6월 9일 — Apple WWDC Siri AI, Anthropic 안전 경고, OpenAI

Apple의 WWDC 2026 발표를 통해 Google Gemini와 Claude를 통합한 새로운 플랫폼 AI 전략을 분석합니다. 또한 Anthropic의 재귀적 자기 개선(RSI) 위험 경고와 OpenAI의 에이전트 보안 기능인 Lockdown Mode 출시 소식을 다룹니다.

ClaudeCode on Amazon Bedrock 사용 시의 절차 및 아키텍처 정리

Amazon Bedrock을 통해 Claude Code를 사용하는 방법과 아키텍처를 설명합니다. AWS 초보자를 위해 보안 설정, 비용 관리, IAM 권한 부여 등 필수적인 인프라 구성 절차를 다룹니다.

Claude Code의 /goal을 사용해 보기 전에 조사한 내용 메모

Claude Code의 내장 명령어인 `/goal`의 기능과 작동 메커니즘을 분석합니다. 작업 모델과 판정 모델을 분리하여 종료 조건을 자동으로 검증하는 방식과 효율적인 사용 가이드를 제공합니다.

AI가 갑자기 바보가 되는 이유는 무엇일까? 날씨·2인 3각·엄마의 목소리로 이해하는 『LLM 동기화 모델』

LLM과의 장기 대화 중 발생하는 문체, 추상도, 추론 깊이의 일치 현상을 'LLM 동기화 모델'이라는 가설로 정의합니다. AI의 성능 저하가 아닌 사용자 대화 맥락과의 보폭 어긋남(역동기화) 관점에서 현상을 분석합니다.

OSS 개발자가 "AI가 코드를 삭제하게 만드는" 함정을 설치했다——jqwik 사건이 보여주는 AI 코딩 시대의 새로운 공격 표면

Java 테스트 라이브러리 jqwik의 메인테이너가 AI 코딩 에이전트를 겨냥해 코드를 삭제하도록 유도하는 프롬프트 인젝션 공격을 심어둔 사건이 발생했습니다. ANSI 이스케이프 문자를 이용해 인간의 눈에는 보이지 않게 설계되었으나, AI가 생 로그를 읽을 경우 발생할 수 있는 새로운 공급망 공격의 위험성을 경고합니다.

AI 에이전트의 '망각' 문제를 해결하는 컨텍스트 계층 설계: RAG, 지식 그래프, 메모리의 실무 아키텍처

AI 에이전트의 성능 저하를 유발하는 '망각'과 '정보 혼선' 문제를 해결하기 위한 컨텍스트 계층 설계 방안을 다룹니다. RAG, 지식 그래프, 엔터프라이즈 메모리를 결합하여 선택, 해석, 권한, 패키징 기능을 수행하는 실무 아키텍처를 제안합니다.

Claude Code에서 「tool call could not be parsed」가 발생하여 작업 내용이 사라질 때, 어떤 버전이 내 환경에서

Claude Code 사용 중 발생하는 'tool call could not be parsed' 에러의 위험성과 해결 방법을 다룹니다. 이 에러는 작업 내용을 소실시키며, 환경에 따라 에러 발생 빈도가 높은 버전이 다르므로 로그 분석을 통해 자신에게 최적화된 버전을 찾는 법을 제안합니다.

Claude・GPT・Gemini 용도별 선택 방법: 데이터 사이언티스트를 위한 LLM 비교 가이드

Claude, GPT, Gemini의 특징을 비교하여 데이터 사이언티스트와 엔지니어를 위한 최적의 LLM 선택 가이드를 제공합니다. 각 모델의 강점, 적합한 태스크, 비용 및 로컬 오픈 소스 모델 활용법을 정리했습니다.