회사에서 아무것도 안 하기
최고의 성과는 노력의 총량이 아니라, 결정적 순간에 움직일 여유에서 나와요.
AI로 글쓰기: 어른답게 사용하는 법
LLM이 글쓰기에 좋은 도구이면서도 미묘하게 위험한 이유 — 교정 요청, 독학, 비정형 데이터 활용까지, 책임감 있는 AI 활용법을 설명합니다.
스프레드시트처럼 보기
상업용 스프레드시트가 어떻게 미국을 바꾸었는가. 엑셀의 부상부터 월스트리트 금융 공학까지, 계산 도구 하나가 경제 권력 구조를 어떻게 재편했는지 추적한다.
LLM에게 전략 조언을 구했더니 '트렌드슬롭'이 돌아왔다
LLM에게 전략 조언을 맡기면 맥락에 맞는 답 대신 유행어만 돌아옵니다. HBR 연구자들이 이를 '트렌드슬롭'이라 부르며 그 함정을 짚어요.
인간-에이전트 상호작용을 어떻게 디자인할 것인가
AI 제품이 불안정한 건 모델이 아니라 디자인 문제예요. Linear CEO가 제시하는 6가지 원칙.
데이터 과학자의 복수
데이터 과학은 쇠퇴하고 있을까요? LLM 시대에도 데이터 과학자의 핵심 역량이 여전히 필수적인 이유를 다섯 가지 eval 함정을 통해 설명합니다.
에이전틱 엔지니어링이란?
코딩 에이전트와 함께 소프트웨어를 개발하는 실천, 에이전틱 엔지니어링을 Simon Willison이 직접 정의하고 설명합니다.
스펙 레이어: AI 에이전트에게 자유를 덜 주는 법
코드는 컴파일되고, 테스트는 통과하지만, 핵심을 놓친다. Spec-Driven Development(SDD)가 AI 에이전트의 실행을 제약하는 이유.
에이전틱 코딩을 넘어서
에이전틱 코딩의 한계를 짚고, '차분한 기술(calm technology)' 원칙에 기반한 AI 코딩 도구의 대안을 제시합니다.
X발 좀 천천히 하자고: 코딩 에이전트 시대에 대한 생각
코딩 에이전트가 코드베이스를 망가뜨리는 패턴과, 인간이 주도권을 유지하며 에이전트와 협업하는 방법