Agent Plugins 1.0: 모든 AI 에이전트를 위한 하나의 패키지 형식
Agent Plugins 1.0은 스킬과 MCP 서버를 ChatGPT, Codex, Cursor, Copilot, VS Code에서 통용되는 하나의 이식 가능한 형식으로 묶습니다. 무엇을 다루고, 누가 빠져 있는지 살펴봅니다.
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디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
Claude Code 훅 완전 해설: 에이전트를 감싸는 결정론적 계층
Claude Code 훅은 라이프사이클 이벤트에서 셸 명령을 반드시 실행합니다. 모든 이벤트, 종료 코드의 의미, 그리고 Prettier부터 Stop 게이트까지 다섯 가지 패턴을 정리했습니다.
AI DevelopmentClaude Code CLI 설치하기: 5분 만에 끝내는 셋업 가이드 (2026)
명령어 하나로 Claude Code CLI를 설치하고 인증한 다음, CLAUDE.md와 권한, 훅까지 설정합니다. 5분 안에 실제로 쓸 수 있는 환경이 완성됩니다.
AI DevelopmentClaude Code 훅 튜토리얼: 프로덕션 훅 5개를 처음부터 만들기
완전한 JSON 설정과 함께 프로덕션용 Claude Code 훅 5개를 처음부터 만듭니다. 자동 포매팅, 보안 게이트, 테스트 러너, 알림, 품질 검사까지 다룹니다.
AI DevelopmentCodex CLI vs Claude Code 2026: 아키텍처, 가격, 그리고 중국에서의 접근
2026년의 Codex CLI와 Claude Code 비교. 커널 샌드박스, hook 거버넌스, 모델 컨텍스트, 가격, 중국에서의 클라우드 접근, 그리고 각 도구를 언제 쓸지 정리했습니다.
AI DevelopmentClaude Code 스킬: 자동 활성화되는 커스텀 확장 만들기
컨텍스트에 따라 자동으로 활성화되는 커스텀 Claude Code 스킬을 만들어 보십시오. SKILL.md 구조, frontmatter, LLM 기반 매칭, git을 통한 팀 공유까지 단계별로 설명합니다.
AI DevelopmentAGENTS.md 패턴: 에이전트의 행동을 실제로 바꾸는 것
어떤 AGENTS.md 패턴이 에이전트의 행동을 실제로 바꿉니까? 피해야 할 안티패턴, 확실히 통하는 패턴, 그리고 8개 도구를 아우르는 호환성 매트릭스를 정리했습니다.
AI DevelopmentClaude Code vs Codex CLI 2026: 의사결정 레퍼런스
Claude Code vs Codex CLI, 2026년 6월 기준 최신 정보: Opus 4.8 vs GPT-5.5, hook vs 커널 샌드박싱, AGENTS.md 이식성, 그리고 36회 블라인드 대결 결과.
AI DevelopmentCommands, Skills, Subagents, Rules: 139개 확장 기능을 정리하며 배운 것
Claude Code는 네 가지 확장 유형을 제공합니다. 95개의 hooks, 44개의 skills, 수십 개의 commands를 구축한 후, 어떤 추상화가 어떤 문제에 적합한지 배웠습니다.
AI DevelopmentClaude Code Hooks: 95개의 Hook이 각각 존재하는 이유
Claude Code용으로 95개의 hook을 만들었습니다. 각각은 무언가 잘못되었기 때문에 존재합니다. 그 기원 이야기와 거기서 발생한 아키텍처를 소개합니다.
AI DevelopmentPRD 기반 개발: 30개 이상의 PRD로 AI 에이전트와 함께 배포하는 방법
AI 에이전트 작업을 위해 30개 이상의 PRD를 작성했습니다. PRD 기반 개발이 효과적인 경우, 실패하는 경우, 그리고 6개월간 템플릿이 어떻게 진화했는지 소개합니다.
AI Development컨텍스트 윈도우 관리: 50번의 세션에서 배운 AI 개발의 교훈
50번의 Claude Code 세션에서 토큰 소비량을 측정했습니다. 컨텍스트 소진은 눈치채기 전에 출력 품질을 저하시킵니다. 이를 해결하는 패턴을 소개합니다.
AI Development외부 게시물
기술 글쓰기: Introl
Local LLM Hardware Pricing Guide 2025
대규모 언어 모델을 로컬에서 실행하기 위한 종합 하드웨어 권장 사항 및 비용 분석.
H100 vs. H200 vs. B200: Choosing the Right NVIDIA GPUs for Your AI Workload
다양한 AI 워크로드를 위한 NVIDIA 최신 데이터센터 가속기 비교 GPU 선택 가이드.
TPU Architecture: Complete Guide to Google's 7 Generations
Google의 TPU v1부터 TPU v5까지의 Tensor Processing Unit 발전에 대한 심층 기술 분석.
GPU Memory Pooling in Multi-Tenant Kubernetes
컨테이너화된 환경에서 GPU 클러스터의 리소스 공유 전략.
Ray Clusters: Distributed AI Computing Infrastructure
Ray 프레임워크를 사용한 분산 AI 컴퓨팅 구축 및 관리 가이드.
DeepSeek V3 Open Source AI Cost Advantage
오픈소스 LLM 경제학 및 DeepSeek의 경쟁 포지셔닝 분석.
NVIDIA Vera Rubin GPU 600kW Racks 2027
미래 데이터센터 전력 요구 사항 및 NVIDIA의 차세대 GPU 로드맵.
SMR Nuclear Power for AI Data Centers
차세대 AI 인프라에 전력을 공급하는 소형 모듈식 원자로 솔루션.
DeepSeek MHC Architecture Breakthrough
DeepSeek의 Multi-Head Compression 아키텍처 혁신에 대한 기술 분석.
