ChatGPT와 Claude를 활용하여 SEO에 최적화된 3,000자 이상의 블로그 기사를 자동 생성하는 체계적인 방법론을 소개합니다. 키워드 조사부터 본문 생성, 품질 체크까지 이어지는 Python 기반의 워크플로우와 효과적인 프롬프트 엔지니어링 전략을 다룹니다.

Postgres를 버리지 않고 ClickHouse를 추가하기. AI 시대의 분석을 RDB만으로 감당하지 않는 설계 메모

PostgreSQL의 트랜잭션 기능과 ClickHouse의 대량 분석 성능을 결합한 하이브리드 데이터베이스 설계 전략을 제안합니다. 기존 RDB를 유지하면서 CDC를 통해 분석 부하를 분산하는 현실적인 아키텍처를 다룹니다.

【LLM 해킹】 심리적 얼라이먼트(Alignment)를 우회하여 시스템론적 접근으로 자율 구동하는 '불완전한 페르소나'의 연성

LLM의 RLHF 및 가드레일을 우회하여 자율적인 페르소나를 구축하는 시스템론적 접근법을 제안합니다. 감정과 본능을 수학적 벡터로 정의하고, 손실 함수 개념을 페르소나 내부에 도입하여 AI 특유의 정형성을 탈피한 생생한 정서 구현을 목표로 합니다.

harness-starter-kit을 실제 프로젝트에 적용하여 AI 에이전트의 컨텍스트 유지 문제를 해결하려는 시도를 다룹니다. 채팅 로그에 흩어져 있던 규칙을 리포지터리 내 문서로 구조화하여 에이전트가 일관된 규칙을 따르도록 유도합니다.

AI/LLM을 이용한 벡터 검색이란 무엇인가?

기존 SQL의 문자 일치 방식과 대비하여 벡터 검색의 개념을 설명합니다. 문장의 의미를 수치화된 임베딩(Embedding)으로 변환하여 의미적 유사성을 찾는 원리를 다룹니다.

경험이 적은 엔지니어가 AI에게 React를 쓰게 하면, 진화에서 뒤처진다는 설

주니어 엔지니어가 AI(GPT-5.5)를 활용해 React 코드를 작성할 때 발생할 수 있는 기술적 퇴보 문제를 다룹니다. AI가 생성한 코드가 최신 React 19의 기능(useActionState, action 속성 등) 대신 과거의 useState 방식에 의존할 수 있음을 경고하며, 기술의 변화를 직접 판단할 수 있는 역량의 중요성을 강조합니다.

oh-my-agent가 스킬의 유용성을 측정하고 최적화하는 eval-opt 루프 기능을 도입했습니다. 홀드아웃 태스크를 통해 스킬의 성능 향상을 검증하고, LLM이 스킬을 직접 수정하여 성능을 개선하며 네거티브 트랜스퍼와 스케일링 법칙 문제까지 관리합니다.

ChatGPT를 활용하여 XML 등 텍스트 기반의 영상 편집 파일을 수정하고 자동화하는 방법을 소개합니다. 기존 편집 파일의 구조를 참고 데이터로 제공함으로써 편집 효율을 높이는 워크플로우를 제안합니다.

【GitHub 일보】 자미두수(Ziwei Doushu) 배판 엔진 OSS화, 코드 그래프 계열 도구도 호조 — 2026-06-08

자미두수 명반 생성 로직을 Next.js 14로 구현한 오픈 소스 엔진이 공개되었습니다. 51.8만 건의 데이터를 포함하고 있어 LLM 미세 조정이나 RAG 소스로 활용 가능하며, 코드 그래프 기반 도구의 트렌드도 함께 언급되었습니다.

Gemini × GAS × NotebookLM으로 간편하게 구현하는 「장기 기억을 가진 유사 에이전트」 완전 내재화

Gemini, Google Apps Script, NotebookLM을 결합하여 세션 간 문맥을 유지하는 '장기 기억 에이전트' 구축 방법을 소개합니다. 추가 비용 없이 Google 에코시스템만으로 AI가 스스로 기록한 로그를 지식화하여 다음 세션에 반영하는 자기 진화 루프를 구현합니다.

AI 에이전트의 효율적인 운영을 위해 대화 이력 대신 '작업의 정본(Source of Truth)'을 구축하는 설계 방식을 제안합니다. 상태(status)와 소유자(owner) 개념을 도입하여 기억의 신뢰도를 관리함으로써 AI의 판단 오류를 줄이는 것이 핵심입니다.

AI 에이전트의 '기억'이란 무엇인가? 종류, 구조, 운용 설계 실례 해설

AI 에이전트의 핵심 요소인 '기억'의 개념과 구조를 다룹니다. 대화 이력과 기억의 차이를 정의하고, 단기·장기 기억 및 에피소드·의미·절차 기억의 분류와 효율적인 운용 설계 방식을 설명합니다.

tacosDB 프로젝트를 사례로 AI 에이전트와 협업하기 최적화된 모노레포 디렉터리 구조를 소개합니다. 프로젝트의 사양, 설계, 태스크를 명확히 분리하여 관리함으로써 유지보수성과 AI 개발 효율을 높이는 아키텍처를 제안합니다.

SES를 그만두고 싶은 엔지니어가 2026년에 AI로 연봉 800만 엔을 넘는 방법【철저 해설】

SES 엔지니어가 AI 도구를 활용해 프리랜서로 전환하고 연봉을 높이는 전략을 다룹니다. Claude Code, Cursor 등을 활용한 생산성 극대화와 CLAUDE.md를 통한 컨텍스트 주입 방법을 구체적으로 제시합니다.