AI PR 리뷰 시간 4.6배 증가 해결을 위한 다층 Verification 레이어 설계
The Audit Tax: Why Your Agent Made You Slower
Vibe-testing 탈피를 위한 AI Agent 정량적 Evaluation 및 Release Gate 설계
How to Test AI Agents Before Production
Observability-Eval 간 37% 격차 해소를 위한 Human-in-the-loop 평가 체계 구축
The Eval Gap: Your Agent Has Observability but No Idea If It's Any Good
Prompt 중심 설계에서 Outcome 제어 중심의 Harness 시스템으로의 패러다임 전환
The Harness Is Now the Product
LLM의 수학적 추론 능력 검증을 위한 100개 고난도 벤치마크 데이터셋 구축
Benchmarks in Leipzig
30~50개의 Golden Dataset 기반 RAG 계층별 평가 체계 구축
RAG Evaluation Checklist for AI SaaS: Catch Bad Answers Before Users Do
1.3B 파라미터 모델로 구현한 31% 정확도의 Medical LLM 성능 검증
I evaluated my self-trained LLM what 31% accuracy actually means
npx tessl-audit를 통한 AI Agent Context 보안 취약점 및 품질 검증 자동화
Stop trusting your agent skills with vibes. Eliminate the context security risk.
Claude Code 성능 73% 급락을 증명한 6,852세션 포렌식 감사
Claude Code Was Broken for 6 Weeks. AMD Caught It in 6,852 Sessions Before Anthropic Did.
신뢰성 확보를 위한 Benchmark 저장소의 독립적 분리 및 오픈 피드백 루프 설계
Why I spun my benchmark into its own repo (and why every dev tool with a benchmark should)
단순 코딩에서 AI System Orchestration 중심의 아키텍처 설계로의 패러다임 전환
The Future: Engineers as AI System Architects
Workflow와 Agent의 명확한 구분 및 4대 Primitive 중심의 단계적 아키텍처 설계
AI Agent Roadmap: Everything You Need to Build Agents (In the Right Order)
LLM 내재 기능을 활용한 AI Agent 오버엔지니어링 제거 및 단순화 전략
Things You're Overengineering in Your AI Agent (The LLM Already Handles Them)
운영 체제적 접근을 통한 AI 도입률 20%에서 80% 이상으로의 확장
How to Make a Company AI-Native (Without Building Anything)
Latency 최적화와 Memory 아키텍처 구축을 통한 AI 튜터 리텐션 강화
Three Lessons From Shipping an AI Product to Real Users
저비용 모델 성능 검증을 위한 LLM-as-a-Judge 파이프라인 구축
I needed to know if the cheaper model was good enough. So I built an LLM-as-a-Judge pipeline
LoCoMo 벤치마크 오류 6.4% 발견, LLM Judge의 신뢰성 한계 분석
We audited LoCoMo: 6.4% of the answer key is wrong and the judge accepts up to 63% of intentionally
데이터 사이언티스트의 역습
LLM 시대에 데이터 사이언티스트 역할 재정의 필요성 대두됨
AI 엔지니어들이 단순 프롬프트 엔지니어링을 넘어 LangChain/LlamaIndex 오케스트레이션, 벡터 DB 기반 RAG, LLM 평가 프레임워크를 조합해 프로덕션급 AI 애플리케이션 아키텍처 구축
The AI Engineer's Toolkit: Moving Beyond Prompt Engineering to Build Robust AI Applications
Braintrust와 Waxell이 에이전트 개발 및 운영의 서로 다른 단계를 담당하면서 품질 평가와 런타임 거버넌스의 구분 필요성 제시
Waxell vs. Braintrust: When Evaluation Isn't Enough