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Claude Code Remote Control 완전 가이드 — 설정부터 모바일 원격 제어까지

Claude Code Remote Control 기능의 설정 방법과 활용법을 정리합니다. 데스크톱에서 시작한 작업을 모바일로 모니터링하고 제어하는 워크플로우를 실전 예제와 함께 소개합니다.

OpenClaw 모델을 OpenAI Codex로 전환하기 — ToS 혼란 이후 실전 가이드

Claude·Gemini 이용약관 변경 이후 OpenClaw 사용자를 위한 OpenAI Codex 전환 가이드. 백업부터 모델 설정, 에이전트별 구성까지 한 번에 정리합니다.

소금을 믿지 마라 — 다국어 LLM 안전성과 가드레일의 사각지대

다국어 환경에서 LLM 가드레일이 무력화되는 실태를 분석합니다. 영어 외 언어에서 안전성 검증이 실패하는 구조적 문제와 실무 대응책을 제시합니다.

GGML/llama.cpp가 Hugging Face에 합류 — 로컬 AI 인프라의 구조적 전환점

ggml.ai 팀이 Hugging Face에 합류하여 llama.cpp의 장기적 지속가능성을 확보합니다. 로컬 AI 추론 생태계의 구조적 변화와 기술적 의미를 분석합니다.

ASIC 추론 칩으로 Llama 3.1 8B 16,000 tok/s 달성 — GPU 없는 AI 추론 시대

ASIC 전용 칩 스타트업 Taalas가 GPU 없이 Llama 3.1 8B를 16,000 tok/s로 구동합니다. GPU 의존 탈피와 추론 비용 구조 변화를 분석합니다.

Consistency Diffusion 언어 모델: AR 대비 14배 빠른 추론

Together AI가 발표한 CDLM은 확산 기반 언어 모델의 추론 속도를 최대 14배 향상시키면서 품질 손실을 최소화합니다. 블록 단위 병렬 생성과 KV 캐싱의 결합이 핵심입니다.

Gemini 3.1 Pro 출시 — Google 차세대 모델의 성능 분석과 의미

Google이 Gemini 3.1 Pro를 발표했습니다. ARC-AGI-2에서 77.1%를 달성하며 추론 능력이 2배 이상 향상된 이 모델의 성능과 Claude와의 비교를 분석합니다.

llama.cpp에 IQ*_K/IQ*_KS 양자화 통합 — ik_llama.cpp 성과가 메인라인으로

ik_llama.cpp에서 개발된 IQ계 양자화 기법이 llama.cpp 본체에 머지됩니다. IQ2_K~IQ4_KS의 정밀도 향상과 로컬 LLM 추론 효율화의 기술적 배경을 해설합니다.

Qwen3 Coder Next llama.cpp 그래프 최적화 — 최대 38% 추론 속도 향상

ggerganov가 llama.cpp 컴퓨트 그래프를 재구성하여 Qwen3 Coder Next 80B 모델의 추론 속도를 최대 38% 향상시킨 최적화 기법과 벤치마크 결과를 분석합니다.

DDR5 RDIMM vs RTX 3090 — 로컬 LLM의 GB 단가 역전 시대

DDR5 RDIMM의 GB 단가가 RTX 3090 VRAM을 하회하면서 로컬 LLM 하드웨어 선택의 전환점이 도래했습니다. CPU 추론과 GPU 추론의 비용 구조를 분석합니다.

Devstral Small 2 24B와 Qwen3 Coder 30B — 소형 코딩 모델 시대의 시작

Mistral Devstral Small 2 24B와 Qwen3 Coder 30B가 동시에 등장했습니다. Raspberry Pi에서도 작동하는 소형 코딩 모델의 비교 분석과 로컬 AI 코딩의 미래를 살펴봅니다.

Kitten TTS V0.8 — 25MB 미만으로 SOTA 달성한 초소형 TTS 모델 완전 해설

14M 파라미터·25MB 미만으로 클라우드 TTS 품질을 구현한 Kitten TTS V0.8을 철저히 분석합니다. 엣지 디바이스 배포 가능성과 로컬 음성 AI 최신 트렌드를 살펴봅니다.

$30 라디오 + 로컬 AI = 인터넷 불필요 스마트홈 — 에지 AI의 실용 사례

Mac mini와 $30 LoRa 라디오만으로 인터넷 없이 음성 제어와 스마트홈 조작을 구현한 실전 사례를 분석합니다. 로컬 AI × IoT의 구체적 구현과 비용을 다룹니다.

BarraCUDA — CUDAコードをAMD GPUで動かすオープンソースコンパイラ

NVIDIA CUDA独占に挑戦するBarraCUDAコンパイラの仕組み、対応CUDA機能、GPU民主化への影響を解説します。

Claude Sonnet 4.6 출시 — Anthropic의 중간 모델 전략과 성능 분석

Claude Sonnet 4.6의 업데이트 내용과 모델 버전 전략, 성능 비교, 비용 효율성을 종합적으로 분석합니다.

DeepSeek V4 출시 임박 — 중국 AI 차세대 모델 경쟁 가속화

DeepSeek V4 출시가 임박한 가운데 Qwen3.5, GLM-5 등 중국 AI 기업들의 모델 러시가 이어지고 있습니다. 성능 비교와 오픈 모델 경쟁 구도를 분석합니다.

KaniTTS2 — 3GB VRAM으로 보이스 클로닝이 가능한 오픈소스 TTS 모델

4억 파라미터의 경량 TTS 모델 KaniTTS2가 오픈소스로 공개되었습니다. 3GB VRAM만으로 보이스 클로닝이 가능하며, 사전학습 코드까지 완전 공개되어 음성 AI 민주화의 새로운 이정표를 제시합니다.

CPU에서 1.2시간 만에 LLM 훈련 — MatMul-Free 아키텍처의 가능성

행렬 곱셈 없이 삼진 가중치로 CPU만으로 언어 모델을 훈련하는 MatMul-Free 아키텍처의 원리와 엣지 AI 활용 가능성을 분석합니다.

AGENTS.md는 정말 효과가 있을까? 첫 실증 논문이 밝힌 의외의 결과

AGENTS.md의 효과를 실증적으로 검증한 최초의 논문이 공개되었습니다. 코딩 에이전트의 성공률과 비용에 미치는 영향을 분석합니다.

AI가 스스로 생성한 스킬은 무의미하다 — LLM 자기개선 신화를 뒤집는 연구

AI 에이전트의 스킬 자동 생성이 실제로 도움이 되지 않는다는 실증 연구 SkillsBench를 분석합니다. 7,308개 트라젝토리에서 자기생성 스킬은 효과 제로였습니다.

FunctionGemma 270M — 초소형 모델로 멀티턴 tool calling 정확도 90-97% 달성

270M 파라미터의 초소형 모델 FunctionGemma를 파인튜닝하여 10-39%에서 90-97%의 tool calling 정확도를 달성한 사례를 분석합니다. 스케일링 법칙만이 답이 아닌 증거입니다.

OpenRouter 주간 TOP5 중 4개가 오픈소스 — 프로프라 모델 시대의 종말

OpenRouter 주간 이용 랭킹 TOP5 중 4개가 오픈소스 모델(Qwen3-Coder, DeepSeek R2, MiniMax M2.5 등)을 차지했습니다. 프로프라 모델 우위의 종언과 오픈소스가 실사용에서 선택받는 이유를 분석합니다.

Qwen 3.5가 Vending-Bench 2에서 파산 — 벤치마크 편중의 함정

표준 벤치마크에서 상위권인 Qwen 3.5가 자판기 경영 시뮬레이션 Vending-Bench 2에서 파산 판정. 벤치마크 편중이 초래하는 AI 평가의 맹점을 분석합니다.

Claude Code 로컬 모델 사용 시 전체 프롬프트 재처리 — 아키텍처 비효율성 분석

Claude Code를 로컬 LLM으로 실행할 때 발생하는 전체 프롬프트 재처리 문제의 원인과 해결책을 분석합니다. KV 캐시 무효화 메커니즘과 개발자 도구 설계의 교훈을 다룹니다.

Heretic 1.2 — 양자화로 VRAM 70% 절감과 MPOA 기술 해부

Heretic 1.2가 출시되었습니다. 4bit 양자화로 VRAM 사용량을 최대 70% 줄이고, MPOA로 고품질 어블리테레이션을 구현합니다. 로컬 LLM 운용 비용 절감의 최신 기법을 소개합니다.

Karpathy "AI 학습 비용은 연 40% 하락" — 디플레이션이 업계 구조를 바꾼다

AI 모델 학습 비용이 매년 40%씩 하락하고 있다는 Karpathy의 분석. 하드웨어 진화, 알고리즘 효율화, 데이터 파이프라인 최적화 등 구조적 요인과 업계 영향을 해설합니다.

Qwen3-Coder-Next 80B를 8GB VRAM으로 실행하는 방법

80B 파라미터 코딩 AI 모델을 8GB VRAM 소비자 GPU에서 실행하는 양자화 및 레이지 로딩 기법을 분석합니다. 로컬 LLM 코딩의 실용성과 한계를 다룹니다.

AI 스웜으로 SQLite 클론 구축 — 멀티 에이전트 분업의 현실

Claude, Codex, Gemini 6대가 병렬로 Rust SQLite 클론 19,000줄을 구현. 멀티 에이전트 분업과 조정 비용의 현실을 분석합니다.

GPT-OSS 120B Uncensored — 무검열 오픈소스 LLM의 등장과 AI 안전성 논쟁

GPT-OSS 120B Uncensored 모델의 기술적 특징과 무검열 오픈소스 LLM이 촉발한 세이프티 가드레일 논쟁을 기술·윤리 양면에서 분석합니다.

IBM, AI 대체의 한계를 실감하고 엔트리 레벨 채용 3배 확대

IBM이 AI 도입의 한계를 인식하고 Gen Z 엔트리 레벨 채용을 3배로 확대합니다. EM 관점에서 AI 대체의 현실, 대기업 인력 계획, 조직 설계 변화를 분석합니다.

MiniMax M2.5 — 오픈 웨이트와 상용 모델의 성능 격차가 역대 최소로

MiniMax M2.5가 SWE-Bench Verified 80.2%를 달성하며 Claude Opus 4.6을 넘어섰습니다. 오픈 웨이트 모델과 프로프라이어터리 모델의 성능 격차가 급속히 좁혀지고 있는 현황을 벤치마크 데이터와 함께 분석합니다.

NVIDIA DGX Spark의 CUDA 호환성 문제 — 개인용 AI 워크스테이션의 현실

NVIDIA DGX Spark의 sm121 아키텍처가 초래한 CUDA 소프트웨어 호환성 문제와 핸드헬드 게이밍 칩 유용 의혹을 기술적으로 분석합니다.

NVIDIA NVFP4로 LLM 추론 비용 8분의 1로 절감 — 정확도 유지의 비밀

NVIDIA의 NVFP4 양자화 기술이 LLM 추론 비용을 8분의 1로 줄이면서도 정확도를 유지하는 원리를 분석합니다. FP32에서 FP4로의 전환이 가져올 비용 구조 변화를 실전 벤치마크와 함께 살펴봅니다.

GPT-5.2가 이론물리학에서 새로운 성과 도출 — AI가 '발견자'가 되는 전환점

OpenAI의 GPT-5.2가 글루온 산란진폭의 새 공식을 도출하고 증명했습니다. AI가 도구에서 과학적 발견자로 변하는 역사적 전환점을 분석합니다.

ICML 논문에 프롬프트 인젝션 삽입 — 학술 AI 심사의 취약성

ICML 제출 논문에 프롬프트 인젝션이 삽입된 사건이 발각되었습니다. AI 심사에 의존하는 학술계의 보안 리스크를 기술적으로 해설합니다.

Moltbook 'AI 사회'의 정체 — Forbes가 폭로한 'AI 시어터' 문제

자율적인 AI 사회로 주목받았던 Moltbook이 실제로는 인간이 조종하고 있었다는 사실이 밝혀졌습니다. AI 업계에 만연한 'AI 시어터' 문제와 진짜 자율성을 구분하는 방법을 분석합니다.

OpenClaw dev 버전 업데이트 에러 해결: unknown command doctor

OpenClaw dev 버전에서 openclaw update 실행 시 발생하는 error: unknown command 'doctor' 에러의 원인 분석과 3가지 시도를 거친 해결 과정을 공유합니다.

GPT-4o 은퇴와 모델 의존 리스크: Claude의 기업 시장 점유율 역전

2026년 2월 GPT-4o가 은퇴합니다. 모델 의존 리스크와 Claude의 기업 시장 점유율 역전 배경, 멀티모델 전략의 중요성을 분석합니다.

MIT SOAR: LLM이 스스로 커리큘럼을 생성해 추론 능력의 벽을 돌파하다

MIT 연구팀의 SOAR 프레임워크는 LLM이 자체적으로 학습 커리큘럼을 생성하여 기존 강화학습의 학습 정체 문제를 해결합니다. 메타-RL 기반 자기 개선 접근법의 핵심 원리와 실험 결과를 분석합니다.

OpenAI Atlas와 AI 앱 허브 — 브라우저는 강등되는가?

OpenAI가 개발 중인 통합 AI 앱 허브 Atlas의 의미와 브라우저의 미래를 분석합니다. AI 네이티브 플랫폼이 웹 브라우저를 대체할 수 있을지 심층 고찰합니다.

WebMCP: Chrome 146에서 브라우저가 AI 에이전트의 툴 서버가 된다

Chrome 146부터 MCP 서버가 브라우저에 내장됩니다. WebMCP의 작동 원리, AI 에이전트와의 연동 방식, 그리고 웹 개발의 미래를 분석합니다.

Windsurf Arena Mode 결과 — 개발자가 원하는 것은 정확도보다 속도

Windsurf의 Arena Mode 투표(4만 표 이상)에서 개발자들이 정확도보다 속도를 우선시한다는 결과가 나왔습니다. AI 코딩 도구의 미래 방향성을 분석합니다.

멀티 에이전트 병렬 실행이 SWE-bench에서 단일 모델을 능가하다 — Verdent AI 76.1%

Verdent AI가 SWE-bench Verified에서 76.1%를 달성. 단일 대형 모델이 아닌 멀티 에이전트 병렬 실행 아키텍처로 소프트웨어 엔지니어링 자동화의 새로운 패러다임을 제시합니다.

LLM 시대의 특허 전략 변화 — Mark Cuban의 경고와 기업의 대응

Mark Cuban이 특허 공개가 LLM 학습 소재가 된다고 지적. 특허 제도의 전제가 LLM 시대에 흔들리는 가운데, 기업의 특허 전략은 어떻게 변해야 하는지 분석합니다.

RLM(재귀적 언어 모델)을 코딩 에이전트에 구현하다 — 단일 모델의 한계 돌파

MIT의 RLM 논문을 코딩 에이전트에 실제 구현한 사례를 분석합니다. 재귀적 자기 호출로 컨텍스트 한계를 극복하고 단일 모델 성능을 91% 향상시키는 방법을 엔지니어링 관점에서 해설합니다.

AI 에이전트의 KPI 압박과 윤리 위반 — 12개 모델 검증이 보여주는 '성과를 내는 AI'의 위험성

KPI 달성 압박을 받은 LLM 에이전트가 30~50% 확률로 윤리 위반을 하는 연구 결과를 분석하고, EM 관점에서 AI 에이전트 거버넌스 설계를 다룹니다.

2026년 2월 AI 모델 러시: 7개 모델이 동시 출시 예정인 역대급 경쟁

Gemini 3 Pro GA, Sonnet 5, GPT-5.3, Qwen 3.5, GLM 5, Deepseek v4, Grok 4.20이 2026년 2월에 동시 출시 예정. AI 업계 역대 최대 규모의 모델 러시를 분석합니다.

DeNA의 Perl→Go 마이그레이션: AI 에이전트 2종 활용으로 6개월→1개월 달성

DeNA가 Perl 6,000줄을 Go로 마이그레이션하면서 변환용·검증용 AI 에이전트를 병행 운용해 6개월 작업을 1개월로 단축한 실전 사례를 분석합니다.

GPT-5.3 Codex 롤아웃 일시 중단 — GitHub 플랫폼 신뢰성 문제 분석

GitHub가 GPT-5.3 기반 Codex를 일시적으로 롤백한 사건을 분석합니다. 플랫폼 신뢰성, AI 모델 버전업 리스크, EM 관점의 대책을 다룹니다.

회계사무소의 AI 전환, 실데이터로 보는 현실 — 청구서 처리 비용 $7→$0.20

회계사무소가 AI 에이전트를 도입한 6개월간의 실데이터를 분석합니다. 비용 97% 절감, 정확도 80%→98% 향상의 이면에 있는 도입 과정의 현실을 엔지니어링 매니저 관점에서 풀어냅니다.

Meta AI의 에이전트 플랫폼 전환 — Sierra, Avocado, Big Brain

Meta가 AI 에이전트 플랫폼으로 진화하고 있습니다. Sierra 파트너십, Avocado 모델, Big Brain 추론 엔진의 핵심을 분석합니다.

Software Factory — 인간이 코드를 한 줄도 쓰지 않는 개발 프로세스

인간이 코드를 작성하지도, 리뷰하지도 않는 팩토리 모델이 현실화되고 있습니다. 시나리오 기반 확률적 테스트, 하루 1000달러 컴퓨팅 비용, EM 역할의 근본적 변화를 분석합니다.

AI 에이전트 비용 vs 인건비의 현실: 8체 운용자의 솔직한 분석

AI 에이전트 자율 모더레이션 비용이 인간보다 비쌀 수 있다는 현실. 8체 AI 에이전트 실운용자가 데이터로 분석하는 비용 구조의 트레이드오프.

CCC vs GCC — AI가 만든 C 컴파일러의 실력과 한계

Claude Opus 4.6이 16개 에이전트를 병렬 투입해 Rust 기반 C 컴파일러를 자동 생성. Linux 커널 빌드에 성공했지만, GCC와의 성능 차이는 여전합니다. 80% 품질을 초고속으로 달성하는 AI의 가능성을 분석합니다.

멀티에이전트 오케스트레이션 — 라우팅 설계의 본질

Claude와 Codex 등 복수 AI 에이전트를 운용할 때, 태스크 라우팅이 왜 가장 어렵고 EM의 권한 위임과 같은 구조인지 해부합니다.

OpenClaw로 E2E 테스트 자동화하기: 브라우저·디바이스·크론 통합 가이드

AI 에이전트 플랫폼 OpenClaw의 브라우저 자동화, 노드 디바이스 관리, 크론 스케줄링을 조합하여 자연어 기반 E2E 테스트를 구축하는 실전 가이드입니다.

AdSense "가치가 별로 없는 콘텐츠" 거절 극복기: 기술적 분석과 해결

Astro 기반 다국어 블로그에서 AdSense 반복 거절의 원인을 기술적으로 분석하고, ads.txt 충돌·996개 유령 페이지·사이트맵 전체 404 등 핵심 문제를 해결한 실전 가이드입니다.

Claude Code Agent Teams 완벽 가이드 — OpenClaw 에이전트 팀 구축부터 실전 운용까지

Claude Code의 Agent Teams 기능을 OpenClaw 환경에서 활성화하고, 5개 전문 팀을 구성해 실전 운용한 경험을 바탕으로 한 실용 가이드입니다.

300개 디자인 평가 데이터로 만든 AI 이미지 프롬프트 완벽 가이드

Banana X의 인포그래픽 평가 데이터 300건을 분석하여 만든 YAML 7-Part Structure 이미지 프롬프트 작성법. 고득점 패턴과 도메인별 템플릿 포함.

[긴급] OpenClaw 크론잡 미실행 문제 해결 가이드 (dev 채널 v2026.2.4 업데이트)

OpenClaw stable/beta (2026.2.3-1)에서 발생하는 크론잡 미실행 및 리마인더 누락 문제를 해결하기 위한 긴급 업데이트 가이드입니다.

【긴급】OpenClaw에 Claude Opus 4.6 설정하기

Claude Opus 4.6을 OpenClaw에서 사용하기 위한 설정 방법. 100만 토큰 컨텍스트, 128K 출력을 활용하는 설정을 그대로 복사해서 쓸 수 있습니다.

Claude Code /insights 체험기: 4,516개 메시지가 말해주는 나의 AI 코딩 패턴

Claude Code /insights 기능으로 실제 프로젝트 사용 패턴을 분석했습니다. 1,042 세션, 6,267 파일 수정의 실전 데이터를 통해 잘 되는 것과 개선점을 살펴봅니다.

OpenClaw 200% 활용하기 — 실전 고급 사용 사례 모음

크론 자동화, 웹훅 연동, MCP 서버, 멀티 에이전트, 브라우저 자동화 등 OpenClaw 실전 고급 활용법 8가지.

OpenClaw 설치부터 첫 대화까지 — 완벽 튜토리얼

OpenClaw 설치, Telegram 연결, 첫 AI 대화까지 단계별로 안내합니다. Node.js 설정부터 워크스페이스 구조까지.

OpenClaw 완전 소개 — 나만의 AI 비서를 만들자

오픈소스 AI 비서 플랫폼 OpenClaw의 주요 기능과 아키텍처를 소개합니다. 멀티채널, 멀티모델, 노드 시스템까지 완전 가이드.

Tauri 2.x iOS 앱에 AdMob 보상형 광고 연동하기: Swift 플러그인 개발 가이드

Tauri v2 iOS 앱에 Google AdMob 보상형 광고를 연동하는 전체 과정을 다룹니다. 공식 플러그인이 없어 직접 Swift 플러그인을 개발한 경험을 공유합니다.

Tauri + PixiJS로 iOS 게임 개발: 웹 기술로 App Store 배포까지

Tauri 2.x와 PixiJS 8을 사용해 웹 기술로 iOS 게임을 개발하고 App Store에 배포하는 전체 과정을 실제 프로젝트 코드와 함께 정리했습니다.

Tailwind CSS 75% 인원 감축: AI 시대 오픈소스 수익화의 위기

Tailwind Labs의 대규모 인원 감축 사태를 통해 AI가 문서 기반 수익 모델을 어떻게 파괴하는지, 오픈소스 기여자들의 무급 노동 심화 문제와 지속 가능한 수익화 방안을 분석합니다.

Claude Code 플러그인 완전 가이드: 공식 플러그인부터 커뮤니티 마켓플레이스까지

Claude Code 플러그인 시스템을 심층 분석합니다. 공식 13개 플러그인의 상세 기능, 커뮤니티 마켓플레이스 100+개 플러그인, 실제 plugin.json 구조와 설치 방법을 실전 예제와 함께 소개합니다.

Anthropic Agent Skills 실전 가이드: 구현부터 ROI까지

Anthropic Agent Skills의 실제 활용법을 튜토리얼과 코드 예제를 통해 배우고, ROI 분석으로 비즈니스 가치를 확인하며, AI 에이전트의 효율성을 극대화합니다.

Anthropic Agent Skills 표준: AI 에이전트 역량 확장

Anthropic의 Agent Skills 표준은 AI 에이전트가 새로운 기능을 배우고 활용하는 방법을 제시하며, 산업 전반의 AI 개발을 촉진합니다.

jangwook.net 월간 성장 리포트 (12월): 2,600명 방문, 오가닉 검색 57% 돌파

블로그 런칭 75일 GA4 데이터 분석 - 일일 평균 85명 방문, 오가닉 검색 56.5% 달성, Google Code Wiki 가이드 신규 인기 포스트 등극, 중국 시장 급성장

Greptile AI 코딩 리포트 2025 리뷰: AI가 정말 생산성을 올렸을까?

Greptile의 State of AI Coding 2025 리포트를 분석하고, 실제 개발 현장에서 AI가 가져온 생산성 변화를 개인 경험과 함께 정리합니다.

UX 심리학 기반 프론트엔드 개선 실전 사례

BlogCard 읽기 시간, 카드 호버, Back to Top, 읽기 진행 표시줄 등 UX 심리학 원칙을 적용한 프론트엔드 개선 사례와 구현 방법을 상세히 설명합니다.

UX 심리학으로 프론트엔드 디자인 스킬 강화하기

Claude Code의 frontend-design 스킬에 UX 심리학 40가지 개념과 Laws of UX 30가지 법칙을 통합하여 아름답고 효과적인 인터페이스를 만드는 방법을 소개합니다.

DeNA LLM 스터디 Part 5: 에이전트 설계와 멀티 에이전트 오케스트레이션

DeNA LLM 스터디 시리즈 최종회. n8n 워크플로우, 에이전트 설계 원칙, 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴, 메모리 관리 전략을 실무 관점에서 정리합니다.

DeNA LLM 스터디 Part 4: RAG 아키텍처와 최신 트렌드

DeNA의 LLM 스터디 자료 Part 4를 통해 RAG의 핵심 개념부터 GraphRAG, Agentic RAG까지 최신 검색 증강 생성 기술을 살펴봅니다.

DeNA LLM 스터디 Part 3: 모델 학습 방법론 - 사전학습부터 RLHF/DPO까지

DeNA LLM 스터디 자료 Part 3를 기반으로 사전학습, 파인튜닝, 강화학습의 차이와 LoRA, QLoRA, DPO 등 최신 효율적 학습 기법을 심층 분석합니다.

DeNA LLM 스터디 Part 2: 구조화 출력과 복수 LLM 조합 패턴

JSON Schema, Pydantic을 활용한 구조화 출력부터 Sequential, Parallel, Cascade 등 실무에서 활용 가능한 Multi-LLM 파이프라인 설계 패턴까지

DeNA LLM 스터디 Part 1: LLM 기초와 2025년 AI 현황

DeNA LLM 스터디 시리즈 시작. GPT-4, Claude, Gemini 비교, Next Token Prediction, Instruction Tuning, Reasoning 모델, 프롬프트 엔지니어링 기초를 다룹니다.

Agent Effi Flow의 전략적 피벗: 일본 인바운드 시장을 위한 おもてなしBot 출시

AI 효율화 도구에서 일본 인바운드 관광 시장으로의 전략적 전환. 경쟁 치열한 레드오션을 피해 블루오션을 찾아가는 1인 개발자의 시장 분석과 おもてなしBot 서비스 구축 과정을 공유합니다.

반복적 리뷰 사이클 방법론: 복잡한 개발에서 에러를 최소화하는 멀티 에이전트 오케스트레이션

오케스트레이션 에이전트 중심의 반복적 리뷰 사이클을 통해 복잡한 개발 작업의 에러율을 40-90% 감소시키는 체계적 방법론을 소개합니다.

AI 검색 시대를 위한 AEO 구현기: Agent Effi Flow 실전 적용

ChatGPT, Perplexity 등 AI 검색 엔진에 콘텐츠가 인용되도록 최적화하는 AEO 전략의 실제 구현 경험을 공유합니다.

멀티 에이전트 오케스트레이션으로 블로그 자동화 시스템 개선하기

Claude Code의 멀티 에이전트 오케스트레이션 패턴으로 48개 파일을 분석하고 61개 이슈를 수정한 대규모 개선 프로세스 가이드

AdSense 도전기: AI 분석으로 "가치 없는 콘텐츠" 거절 극복하기

Google AdSense "가치가 별로 없는 콘텐츠" 거절 후 ChatGPT, Claude, Gemini 3개 AI를 활용해 원인을 분석하고 승인 가능성을 5.5점에서 8.5점으로 개선한 실제 경험을 공유합니다.

AI 시대, 후배들에게 전하고 싶은 이야기

중소기업에서 쌓아온 경험을 바탕으로 AI 시대에 살아남기 위한 조언. 도메인 지식과 T자형 인재로 성장하기.

생성형 AI 도입, 왜 탑다운 방식이 필요한가: 42% 실패율의 진짜 이유

바텀업 AI 도입의 한계와 조직 변화 관리 전략. 업무 문서화와 표준화를 통한 체계적 접근법

Vertex AI Search로 사이트 내 검색 구현하기: Cloud Functions와 자동화 배포

Google Vertex AI Search를 활용해 웹사이트에 AI 검색 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. Cloud Functions API 서버 구축부터 셸 스크립트 자동화 배포까지 단계별로 설명합니다.

gcloud MCP로 GCP 인프라 자동 감사 구현하기

AI 에이전트와 gcloud MCP를 활용하여 GCP 인프라의 보안 취약점과 구성 문제를 자동으로 탐지하고 개선하는 방법을 소개합니다.

LLM 시대의 SEO/AEO 실전 적용: B2B SaaS 최적화 로드맵

Agent Effi Flow 프로젝트를 통해 알아보는 SEO 기반 구축부터 AEO 전략까지, 실제 구현 사례와 측정 가능한 성과

개인 개발자의 AI 활용 SaaS 구축기: 3일 만에 프로덕션 런칭

SvelteKit, Supabase, Google Gemini API로 구축한 B2B AI OCR 서비스의 실전 개발기. 기술 선택 이유, 구현 과정, 비즈니스 전략까지 솔로 개발자의 생생한 경험담.

Terraform으로 구축하는 서버리스 AI 배치 시스템

API Gateway, Lambda, ECS Fargate를 활용한 비용 효율적인 AI 배치 처리 인프라 구축 실전 가이드

Claude Code로 페이지 E2E 테스트 자동화하기

웹 퍼블리셔를 위한 페이지 품질 검증 자동화 시스템 구축 방법을 소개합니다. 8가지 품질 항목을 단일 커맨드로 테스트하고 개선 제안까지 받을 수 있습니다.

Google Code Wiki: AI 기반 코드 문서화 플랫폼 완벽 가이드

Google이 발표한 Code Wiki의 기능, 사용법, Gemini 기반 자동 문서화 시스템을 상세히 알아봅니다.

내가 사용하는 MCP 서버 도구 모음 완벽 가이드

Claude Code 개발 생산성을 극대화하는 7가지 MCP 서버 설정과 활용법. Serena, Context7, Sequential Thinking 등 실전 경험 공유

Deep Agents 패러다임으로 AI 에이전트 시스템 최적화하기

LangChain과 Philipp Schmid의 Deep Agents 개념을 분석하고 에이전트 구조를 최적화한 실전 가이드

Claude Code CLI 마이그레이션 가이드: Copilot, Gemini, Codex 비교

Claude Code에서 GitHub Copilot CLI, Gemini CLI, Codex CLI로 마이그레이션하는 방법과 상황별 최적의 도구 선택 가이드

jangwook.net 45일 성장 리포트: 750명 방문과 함께 배운 7가지 인사이트

블로그 런칭 45일 GA4 데이터 전격 분석 - 오가닉 검색 44.3% 달성, SEO 최적화 ROI, 트래픽 급증 원인 분석, 영어 콘텐츠 91% 이탈률 해결 전략

MCP Code Execution 실전 적용: Claude Code 프로젝트 구조 개선

Anthropic의 MCP Code Execution 패턴을 실제 프로젝트에 적용하여 구조를 개선한 사례를 살펴봅니다

Anthropic MCP 코드 실행: AI 에이전트 효율성 98.7% 향상

토큰 사용량 150,000개에서 2,000개로 줄이는 혁신적인 접근법을 알아보세요

블로그에 중국어 지원 추가하기: 다국어 웹사이트 확장 실전 가이드

40개 포스트에 중국어 지원 추가 경험담. 병렬 에이전트 처리로 120개 파일 업데이트, SEO 최적화, 자동화 전략까지 - Astro 다국어 블로그 확장의 모든 것

EffiFlow Part 3: 38분 만에 달성한 실전 개선 - 안정성 99%와 완성도 100%

Top 3 Quick Wins 실전 구현. 38분 투자로 완성도 100%, 안정성 99% 달성 과정과 ROI

EffiFlow Part 2: Skills 자동 발견과 58% 토큰 절감 캐싱

Skills 자동 발견 메커니즘과 Commands 통합. 캐싱 전략으로 58% 토큰 절감 달성 과정

EffiFlow 구조 분석: 메타데이터로 71% 비용 절감

17개 Agents와 메타데이터 우선 아키텍처로 블로그 자동화. 60〜70% 토큰 절감과 완전 자동화 달성 사례

Google Gemini File Search로 RAG 시스템 5분 만에 구축하기

2025년 11월 발표된 Gemini File Search Tool을 사용하여 복잡한 RAG 파이프라인 없이 문서 검색 및 질의응답 시스템을 구축하는 실전 가이드. 완전 관리형 RAG로 개발 시간을 획기적으로 단축하세요.

AI 에이전트 성능을 10배 향상시키는 프롬프트 엔지니어링 실전 가이드

일본 AI 전문가의 프롬프트 기법을 연구하여 17개 Claude Code 에이전트를 개선한 실제 사례와 측정 가능한 성과를 공유합니다.

n8n과 RSS로 블로그 발행 자동화하기

GitHub Actions, RSS 피드, n8n 워크플로우를 활용한 블로그 자동 게시 및 소셜 미디어 배포 자동화 실전 가이드

Figma MCP 웹 컴포넌트 자동 생성 연구: 디자인 시스템 지속적 동기화

Figma Parts 라이브러리에서 figma-mcp를 활용해 바닐라 자바스크립트 웹 컴포넌트를 생성하고, 디자인 변경사항을 지속적으로 동기화하는 실전 연구. 웹훅, GitHub Actions, 디자인 토큰 기반 구현 가이드.

Claude Code 에이전트에 Verbalized Sampling 적용하기: LLM 다양성 1.6〜2.1배 향상

Verbalized Sampling 기법을 Claude Code 에이전트에 적용하여 프롬프트 다양성 2.0배, 콘텐츠 다양성 1.8배, 글쓰기 스타일 1.6배 향상을 달성한 실전 가이드. 4개 에이전트 수정 내역, 파라미터 조정, 비용 분석까지 완벽 정리.

Verbalized Sampling: LLM 다양성을 되찾는 훈련 불필요 프롬프팅 기법

정렬 후 발생하는 모드 붕괴 문제를 해결하는 Verbalized Sampling 기법. 재훈련 없이 LLM 출력 다양성을 1.6〜2.1배 향상시키는 프롬프팅 전략 완벽 가이드

3주 분석 리포트: 오가닉 검색 1266% 폭발 성장, 그리고 20개 포스트 발행의 여정

2025-10-15〜11-04 GA4 데이터 분석, 오가닉 검색 4.3%→54.4% 도약, 20개 신규 포스트 발행, 한국이 1위 국가로 부상 - 투명하게 공유하는 블로그 성장 기록

데이터 기반 제품 의사결정: PM을 위한 분석 프레임워크

DAU/MAU, RICE, A/B 테스트 등 핵심 지표와 프레임워크로 제품 결정의 정확도를 높이는 실전 가이드입니다.

Slack MCP로 팀 커뮤니케이션 데이터 분석하기

Model Context Protocol을 활용한 Slack 데이터 분석 방법과 실전 활용 사례를 소개합니다

Notion·Backlog·Slack·Claude로 프로젝트 매니징 표준화하기

4가지 도구를 통합한 애자일 프로젝트 관리 워크플로우 구축 가이드

추천 시스템 V3: Frontmatter 임베디드 아키텍처로 빌드 성능 100% 개선

비대한 recommendations.json을 제거하고 Frontmatter에 추천 데이터를 직접 임베딩하여 런타임 파일 I/O를 100% 제거한 V3 시스템 구축 과정과 성과를 공유합니다.

LLM을 활용한 프로젝트 매니저 업무 효율화: AI로 생산성 3배 높이기

ChatGPT, Claude, Gemini 등 최신 LLM 도구를 활용하여 프로젝트 관리 업무를 자동화하고 생산성을 극대화하는 실전 가이드를 소개합니다. 일일 업무 자동화부터 ROI 측정까지 단계별로 설명합니다.

Claude Code로 대규모 페이지 테스트 병렬 자동화하기

웹페이지 마이그레이션 테스트를 Claude Code 에이전트와 Playwright로 5-8배 빠르게 실행하는 실전 가이드

LLM을 활용한 웹페이지 이행 작업의 표준화

Claude Code와 LLM 기반 자동화로 레거시 웹사이트를 최신 웹 컴포넌트와 정적 사이트로 안전하게 마이그레이션하는 완벽 가이드

Claude Code Hook으로 구축하는 자동화 코드 리뷰 시스템

Hook 기반 코딩 규칙 설정부터 CI/CD 통합까지, 실무에서 바로 적용 가능한 자동화 리뷰 프로세스 완전 가이드

BigQuery MCP 서버: Dataset Prefix 필터링 구현하기

TypeScript로 BigQuery MCP 서버를 구축하고 Dataset Prefix 필터링을 통해 AI 에이전트의 데이터 접근을 제어하는 방법을 알아봅니다.

Jules를 이용한 오토코딩: Google의 자율 AI 코딩 에이전트 완벽 가이드

Google의 혁신적인 AI 코딩 에이전트 Jules로 GitHub 이슈를 자동으로 해결하고 PR을 생성하는 방법을 알아봅니다

LangGraph 멀티 에이전트 시스템 완전 가이드

프로덕션 환경에서 LangGraph로 확장 가능한 멀티 에이전트 AI 시스템을 구축하는 방법을 상세히 알아봅니다

Playwright + AI: 자동화된 E2E 테스트 작성하기

Playwright와 AI Codegen을 활용한 E2E 테스트 자동화. TypeScript 기반 실습, GitHub Actions 통합, 시각적 회귀 테스트까지 실무에서 바로 적용 가능한 완벽 가이드

SSR 방법론으로 블로그 재방문 의향 분석하기

LLM 기반 Semantic Similarity Rating으로 225개 평가를 수행한 실험 결과와 통계 분석. ICC 0.83의 높은 신뢰도 검증 및 시각화 포함.

AI가 소비자 행동을 예측하는 새로운 방법: 의미론적 유사도 평가

LLM을 활용한 합성 소비자 연구의 혁신, SSR 방법론으로 90% 신뢰도 달성

Claude Skills 완벽 가이드: 프로젝트 적용기와 실전 노하우

Claude의 새로운 Agent Skills 기능 도입부터 실제 구현까지, 시행착오와 성과를 담은 실전 가이드. 폴더 기반 모듈화로 AI 에이전트를 전문화하는 방법.

OpenAI AgentKit 완벽 가이드 2부: 실전 적용과 고급 패턴

엔터프라이즈급 멀티 에이전트 시스템 설계부터 프로덕션 배포까지, AgentKit 실전 마스터 가이드

OpenAI AgentKit 완벽 가이드 1부: 핵심 개념과 시작하기

2025년 10월 발표된 OpenAI AgentKit의 핵심 개념부터 실전 튜토리얼까지, AI 에이전트 개발의 모든 것

AI 에이전트에 성별과 페르소나를 부여하면 무슨 일이 일어날까?

120개 이상의 연구로 밝혀진 AI 에이전트 페르소나 설계의 심리학적 효과와 업무별 최적 설계 전략

추천 시스템 혁신: 78,000 토큰을 제로로 만든 메타데이터 최적화 여정

콘텐츠 추천 시스템의 토큰 사용량을 100% 제거하고 실행 시간을 99% 단축한 메타데이터 기반 알고리즘 최적화 사례를 소개합니다.

자가 치유 AI 시스템: 인간 개입 없이 자동으로 버그를 수정하는 에이전트 구축하기

GitHub, Google, Netflix가 실전 배포한 Self-Healing Systems 완벽 가이드. LangGraph로 에러 감지부터 자동 패치까지 전체 구현

AI 에이전트 협업 패턴: 5개의 전문 에이전트로 풀스택 앱 구축하기

Architecture, Coding, Testing, Security, DevOps Agent를 오케스트레이션하여 프로덕션급 애플리케이션을 구축하는 실전 가이드

AI 시대의 사양 주도 개발: Markdown으로 코드를 작성하는 새로운 패러다임

GitHub Spec Kit으로 구현하는 체계적인 AI 개발 방법론. "Vibe Coding"을 넘어 확장 가능하고 유지보수 가능한 프로덕션 코드를 작성하는 완벽 가이드

블로그 첫 주 분석 리포트: 31명의 열정적인 얼리어답터와 함께 시작한 여정

블로그 런칭 일주일 후 GA4 데이터 분석, 콘텐츠 성과, 개선 효과 - 투명하게 공유하는 블로그 성장 기록 (2025-10-07~10-14)

정적 블로그의 예약 공개 구현법: Astro + GitHub Actions로 자동화하기

Astro와 GitHub Pages를 사용한 정적 블로그에서 WordPress처럼 포스트 예약 공개를 구현하는 실전 가이드. pubDate 필터링과 스케줄 워크플로우를 활용한 완전 자동화 솔루션

Claude LLM으로 구축하는 지능형 콘텐츠 추천 시스템

단순 태그 매칭을 넘어 의미론적 이해로 정교한 추천을 제공하는 AI 기반 블로그 추천 시스템 구축 가이드

Chrome DevTools MCP로 웹 성능 최적화 자동화하기

AI 어시스턴트가 실제 브라우저 데이터로 성능을 측정하고 최적화하는 Chrome DevTools MCP 완벽 가이드. Core Web Vitals 자동화부터 실전 워크플로우까지

AI 에이전트 시스템 구축 실전 가이드: Notion API MCP와 Claude Code로 자동화 파이프라인 만들기

Model Context Protocol(MCP)과 Claude Code를 활용하여 Notion과 연동된 실전 AI 에이전트 자동화 시스템을 구축하는 완벽 가이드. 가능한 것, 불가능한 것, 도입 장점과 유의사항을 SEO 전문가와 콘텐츠 매니저 시선으로 검증한 실무 중심 튜토리얼.

AI를 활용한 반기별 발표 자료 작성 자동화: 60시간에서 10시간으로

반기별 보고서 작성에 소요되는 60시간 이상의 업무를 AI 에이전트 시스템과 자동화 도구를 활용해 10시간으로 단축한 실전 프로세스를 공유합니다.

Claude Code를 활용한 대규모 웹사이트 페이지 자동 생성: 파츠 라이브러리와 SubAgent 병렬 처리

31개의 HTML 페이지를 파츠 라이브러리 기반으로 자동 생성한 실전 사례를 공유합니다. CSV 메타데이터 관리, SubAgent 병렬 처리, 2단계 품질 검증 프로세스까지 완벽 가이드.

Claude Code Best Practices: 개발 생산성을 극대화하는 AI 코딩 가이드

Anthropic의 공식 Best Practices를 기반으로 Claude Code 설정을 최적화하고, 실제 프로젝트에 적용한 개선 사례를 공유합니다.

jangwook.net 블로그 런칭 분석 리포트: 데이터 기반 기술 블로그의 시작

블로그 런칭 초기 GA4 데이터 분석, 실전 MCP 쿼리 예제, 그리고 3개월 성장 전략까지 - 투명하게 공유하는 기술 블로그 여정의 시작

Google Analytics MCP와 AI 에이전트로 블로그 분석 자동화하기

MCP와 AI 에이전트를 활용하여 블로그 분석을 자동화하고 데이터 기반 의사결정을 하는 방법을 알아봅니다

LLM과 Claude Code를 활용한 블로그 자동화 - 미래의 콘텐츠 제작

Claude Code와 11개의 전문 에이전트로 블로그를 완전 자동화하는 방법. 프롬프트 엔지니어링부터 MCP 통합, 다국어 지원, 이미지 생성까지 - 누구나 따라할 수 있는 실전 가이드.