Local LLM 기반 자동화 파이프라인으로 작문 시간 10배 단축
I Built an AI Content Team That Posts to My Blog While I Sleep
LLM 응답 정밀도를 극대화하는 10가지 엔지니어링 프롬프트 설계 패턴
Mastering the Art of LLM Prompting: A Developer's Guide to Getting Better Answers from AI
시스템 프롬프트 정밀 설계로 편집 시간 90% 단축 및 연간 250시간 확보
How to Actually Set Up Claude Projects That Most Users Don't Know
Weight Update 없는 In-Context Learning을 통한 도메인 특화 LLM 최적화
Few-Shot Learning with LLM: A Deep Dive
기획서 작성에 하루 쓰는 PM, AI로 10분 수준으로 단축해본 이야기
도메인 특화 컨텍스트 주입을 통한 기획서 작성 시간 99% 단축
LLM 응답 최적화를 위한 Prompting Styles 설계 전략
Prompting styles - Basic
Few-Shot 도입을 통한 정확도 70%에서 94%로의 비약적 향상
Types of Prompting: Complete Guide to Prompting Techniques
WebGPU 기반 Gemma 4 2B 모델을 통한 온디바이스 DSL 음악 생성 시스템 구축
Gemma4 Challenge
Zero-Token Semantic Routing으로 구현한 5ms 미만 지연시간의 IT Agent
How I Built AegisDesk: A Zero-Token Semantic IT Agent with <5ms Latency
Detector 기반의 엄격한 Constraint Prompting을 통한 AI 텍스트 리라이터 구현
How I shipped the rewriter side of an AI tell detector in 30 minutes (Claude + Next.js + Vercel)
Probabilistic Space 제어를 통한 Prompt Engineering의 정형화 및 LLM Aggregator 도입
Mastering the Interface: Why Prompt Engineering is the New Software Syntax
LLM 응답 정밀도 제어를 위한 Prompting 설계 전략
Day 3: Prompting Techniques in AI (Part 1)
Context-Driven Prompt Engineering을 통한 AI Skill Hallucination 제거 및 코드 품질 확장
Por que as Skills Fracassam (e Como Não Fracassar)
DSPy 기반 프롬프트 최적화로 Claude API 비용 73% 절감 및 품질 향상
How I Used DSPy to Cut Claude API Costs by 73% (With Real Benchmarks)
Demo 수준의 프롬프트를 Production급 Prompt Architecture로 전환하는 엔지니어링 프레임워크
Prompt Engineering Is a Real Skill, Here's the Enterprise Playbook (Not Just 'Be Specific')
Multi-Agent 기반 Reference-driven 학술 다이어그램 자동 생성 프레임워크
PaperBanana: framework multi-agente para ilustración académica con IA
데이터 희소성 극복을 위한 MOCA 기반 정밀도 37%→94% 회복 구조
Meta-Optimized Continual Adaptation for planetary geology survey missions for extreme data sparsity scenarios
단 35개의 문장 쌍으로 소수 언어 번역을 구현한 LLM Few-shot 학습 전략
The Words We Were Losing
Prompt Engineering을 넘어 Context Engineering으로 AI 시스템 확장
Podcast: Context Engineering with Adi Polak
Intel Labs와 Hugging Face가 SetFitABSA를 개발해 프롬프트 없이 소량의 레이블 데이터로 Aspect-Based Sentiment Analysis를 학습할 수 있는 3단계 파이프라인 도입
SetFitABSA: Few-Shot Aspect Based Sentiment Analysis using SetFit