Idempotency와 Queue 기반 설계를 통한 SaaS Webhook 신뢰성 확보
Handling Webhooks Safely and Reliably in SaaS Platforms
Deterministic Guard 도입으로 LLM Hallucination 원천 차단 및 신뢰성 확보
The null input that broke my production agent and what fixed it
CI Gate 기반 AI Evaluation 도입을 통한 모델 신뢰성 강제 보장
Block the Merge if the Model Isn't Ready": Shifting Local AI Evaluations Left with CI Gates
Demo-scale AI의 Production 전환을 위한 Reliability 중심 설계 전략
Why most AI apps fail in production (not in demos)
Prompt 중심 설계에서 Infrastructure 기반 AI 시스템 공학으로의 패러다임 전환
From Prompt Engineering To System Engineering - What Actually Changes In Enterprise AI Systems
Agent Runtime을 Workload로 정의하여 Airflow 기반 Durable Orchestration 실현
The Boring AI Is the Right AI
모델 의존도 20% 제거 및 프롬프트 구조화를 통한 Agent 신뢰성 확보
How to Write an AI Agent Prompt That Actually Works (Not Just Once)
3단계 Fallback 구조를 통한 Scheduled Agent의 전달 신뢰성 확보
Scheduled agent runs are now more reliable
GitHub Actions의 만성적 장애로 인한 Ghostty 프로젝트의 플랫폼 이주 결정
Ghostty GitHub'dan Ayrılıyor: Geliştirici Araçları Üreticileri İçin Ne Anlama Geliyor?
AI 실험 단계를 넘어 Reliability 중심의 Agentic Paradigm 전환
Welcome to the “find out” stage of AI
LLM의 비결정성을 제어하는 Harness Engineering 중심의 Agent 설계
Harness Engineering: The Most Important Part of AI Agents
350개+ 제품 출시 경험 기반의 Production-Ready AI Agent 평가 프레임워크
How We Evaluate AI Agents Before Recommending Them to Clients
전송 완료가 성공은 아니다: SMS 신뢰성을 결정하는 Programmable Routing 전략
“Delivered” is not success: why SMS timing and routing actually define reliability
단순 챗봇을 넘어 자율적 가치 창출로, AI Agent의 진화 방향과 설계 전략
The Future of AI Agents: What I Think Will Happen
Azure의 인프라 불안정성, AI 붐과 숙련 엔지니어 이탈의 상관관계
Ex-Microsoft engineer believes Azure problems stem from talent exodus
프로토타입의 데모가 아니라 신뢰할 수 있는 시스템 구축이 진짜 과제임
What Building AI Projects Taught Me Beyond the Prototype
개발자가 크론 작업의 작은 문제들을 즉시 수정하는 방식으로 주간 디버깅 시간과 운영 스트레스 대폭 감소
I tested two ways to keep cron jobs healthy. The boring one won.
TCP가 세분화·일련번호·확인응답 루프를 통해 신뢰할 수 없는 네트워크에서 데이터 손실 없이 전송 보장
TCP: Why the Internet Works Even When It's Broken
개발자가 표준 Uptime 모니터링 도구의 한계(상태 코드만 확인)를 발견하고 자체 모니터링 도구 Sitewatch를 구축해 실제 사이트 작동성을 검증하는 방식으로 전환
I Built a Monitoring Tool Because Uptime Checks Kept Lying to Me
브라이트텍이 12개월간 14개 AI 에이전트를 프로덕션 운영하며 48시간 내 실패하는 근본 원인을 메모리 부재, 헬스체크 미흡, 격리 수준 부족으로 파악하고 Mission Control OS 대시보드로 가시성 확보
Most AI agent systems fail within 48 hours of going live