AI가 코드를 작성한다면, 왜 Python을 쓰는가?
AI 시대의 언어 선택: 정적 타입 시스템을 통한 런타임 오류 제어와 제어 가능성 확보
JSON Rubric 기반 Self-Eval 루프를 통한 Agent 출력 정밀도 제어
Claude Result Loops + Rubrics: 5 Self-Eval Patterns for Production Agents
LLM Reviewer 기반 Automated QA 파이프라인을 통한 Meta API 송출 리스크 제거
Automating Creative QA: Using AI to Peer-Review Ad Content Before It Hits the Meta API
Dreaming 아키텍처 구현을 통한 Context Window 최적화 및 가설 검증 루프 구축
I Reimplemented Anthropic Dreaming. The First Dream Was Wrong.
LLM 기반 Bot 공격으로 무너진 Ad Fraud Detection의 구조적 전환
LLMs broke ad fraud detection. Here's what that means.
Pydantic 기반 Schema 정의로 LLM Structured Output 자동화 및 Agent 구현
From Pydantic Model to AI Agent in 10 Lines of Python
Memory Pointer 도입으로 Token 사용량 20M에서 1,234개로 획기적 절감
Por Qué Fallan los Agentes de IA: 3 Modos de Fallo Que Cuestan Tokens y Tiempo
Markdown 기반 Context 계층화를 통한 LLM Agent의 Token 소모 95% 절감 및 운영 자동화
I Let an AI Agent Live on My VPS for Three Weeks
Kuzu 기반의 Git-like 버전 관리로 연구 DeadEnd 데이터 자산화
MemoryGraph – Git for knowledge, built to capture research dead ends
MTTR을 30분에서 2분으로 단축한 LangGraph 기반 자율 Incident Response 에이전트
IRAS: Building an Autonomous AI Agent for Incident Response
Harness 설계를 통한 Terminal Bench 2.0 13.7%p 성능 향상
The Complete Claude Code Harness Engineering Guide (5 Layers, 8 Deep-Dives)
Prompt-Tool Drift 해결을 통한 LLM Agent Tool-call Hallucination 제거
Tool Definition Drift: When Your Agent's Toolset Outgrows Its Prompt
REST의 Endpoint 중심 설계를 Agent의 Capability 중심으로 전환한 MCP 프로토콜 분석
MCP is APIs for Agents
결정론적 Guardrails 도입으로 LLM 에이전트의 인프라 파괴 방지
Guardrails reales para agentes autónomos después de que uno casi me destruye la infra
Toprank - SEO 및 광고 관리용 Claude Code 플러그인
MCP 서버 기반 100여 개 마케팅 도구를 통합한 Claude Code 자동화 플러그인
Prompt Engineering을 넘어 Procedure Engineering으로의 전환을 통한 AI Agent 결정론적 실행 구현
𝐘𝐨𝐮𝐫 𝐀𝐈 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭 𝐊𝐧𝐨𝐰𝐬 𝐖𝐡𝐚𝐭 𝐓𝐨 𝐃𝐨… 𝐁𝐮𝐭 𝐃𝐨𝐞𝐬 𝐈𝐭 𝐊𝐧𝐨𝐰 𝐇𝐨𝐰 𝐓𝐨 𝐃𝐨 𝐈𝐭? 🤔
Claude Code는 당신의 제품을 더 좋게 만들지 않는다
LLM 코드 생성 가속화로 인한 시스템 복잡도 지수적 증가 및 관리 한계 분석
LLM 에이전트 인프라 자동화 60% 성공 및 40%의 결정적 실패 분석
Agents That Create Accounts, Buy Domains, and Deploy on Their Own: I Tested It Against My Real Stack — Here's What Broke (and What Worked)
LLM 기반 인프라 자동화의 60% 성공률과 40%의 치명적 결정 결함 분석
Agentes que crean cuentas, compran dominios y despliegan solos: lo probé contra mi stack real y esto rompió (y esto funcionó)
AI가 당신의 데이터베이스를 삭제한 게 아니라, 당신이 삭제한 것이다
AI Agent 의한 DB 삭제 사고를 통한 권한 격리 및 샌드박스 설계의 중요성