LLM 시대의 가변형 소프트웨어
모든 컴퓨터 사용자가 곧 코드를 작성할 수 있게 됩니다. 이것이 소프트웨어 생산과 배포에 어떤 구조적 변화를 암시할까요?
멀티 에이전트 시스템 구축: 언제, 어떻게 사용해야 할까?
Anthropic의 실전 가이드: 대부분의 팀에게 멀티 에이전트 시스템은 필요 없다. 정말로 필요한 세 가지 상황과 효과적인 설계 원칙을 알아보세요.
크립토 사기꾼들이 오픈소스 AI 개발자를 모집하고 있어요
오픈소스 AI 개발자들이 밈코인 펌프앤덤프 스킴에 이용당하는 과정. Geoff Huntley와 Steve Yegge 사례를 통해 본 크립토 사기의 새로운 수법.
프로그래밍의 죽음과 부활
AI가 코드 작성을 쉽게 만들면서 소프트웨어 아키텍처의 본질이 바뀌고 있어요. 코드 소유에서 시스템 관리로, 보존에서 교체로의 전환.
재귀 언어 모델(RLM): LLM이 스스로 컨텍스트를 분해하고 처리하는 방법
무한한 컨텍스트를 다루는 새로운 추론 전략, RLM이 기존 LLM의 컨텍스트 한계를 어떻게 극복하는지 알아봅니다.
에이전트 시대의 도래: AI 에이전트 개발이 엔지니어의 '기본 소양'이 된 이유
2025-2026년, AI 에이전트 지식은 더 이상 선택이 아닌 필수가 되었어요. 에이전트의 본질, 모델 선택 전략, 컨텍스트 윈도우 관리법까지.
AI 시대에 나를 찾는 법
AI에 대한 두려움을 설렘으로 바꾸는 작은 나침반 - 퍼즐 풀기 vs 문제 해결, 더 넓은 정체성, 매니저의 역할
AI 에이전트를 위한 좋은 스펙 작성법
AI 코딩 에이전트를 효과적으로 가이드하는 스펙 작성의 5가지 핵심 원칙 - 하이레벨 비전, 구조화된 문서, 모듈화, 자체 검증, 지속적 개선
Claude Code와 앞으로 다가올 미래
AI가 74분간 자율적으로 작업하여 스타트업을 만들어낸 Claude Code의 혁신적 기능과 이것이 지식 노동의 미래에 미치는 영향
AI가 거의 모든 코드를 작성하면, 소프트웨어 엔지니어링은 어떻게 될까?
더 이상 가설이 아닌 현실: 2025년 말 출시된 Opus 4.5, GPT-5.2, Gemini 3가 소프트웨어 개발의 근본적 변화를 촉발하고 있다