반복할수록 코드 보안은 취약해진다
LLM 반복 체인의 43.7%가 기준선보다 더 많은 취약점을 만들어냅니다. SAST 스캐너를 추가하면 오히려 악화됩니다. SCAFFOLD-CEGIS는 보안 저하율을 2.1%로 줄입니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
Claude 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 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 Development에이전트 샌드박스는 제안일 뿐입니다
한 공격자가 GitHub 이슈를 열고 Cline의 다음 릴리스에 악성코드를 심었습니다. 에이전트 샌드박스는 세 가지 수준에서 실패합니다. 실제로 효과가 있는 방법을 소개합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트 관측성: 보이지 않는 것을 모니터링하는 방법
AI 에이전트는 운영자의 가시성이 전혀 없는 상태에서 디스크, CPU, 네트워크를 소비합니다. 세 가지 관측성 계층이 피해가 돌이킬 수 없게 되기 전에 그 공백을 메웁니다.
AI & Technology세션이 곧 커밋 메시지다
Git은 무엇이 변경되었는지를 기록합니다. 에이전트 세션은 왜 변경되었는지를 기록합니다. 에이전트가 코드를 작성할 때, 세션 트랜스크립트가 진정한 설계 문서이지만 — 우리는 그것을 버리고 있습니다.
AI & Technology조용한 유출(Silent Egress): 만든 적 없는 공격 표면
악성 웹 페이지가 URL 메타데이터에 명령을 심었습니다. 에이전트는 그 페이지를 가져와 독을 읽었고, API 키를 밖으로 내보냈습니다. 오류도, 기록도 없었습니다.
AI & Technology16,894개 Obsidian 파일을 위한 하이브리드 검색기 구축
49,746개 청크, 83 MB, API 호출 제로. BM25 + 벡터 검색 + RRF 퓨전을 하나의 SQLite 파일에 담아 16,894개 Obsidian 파일을 쿼리 가능한 지식 베이스로 만드는 방법.
AI EngineeringAGENTS.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 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 Development성능 사각지대: AI 에이전트는 느린 코드를 작성합니다
두 건의 Claude Code PR에서 3배부터 446배까지 성능 저하가 발생한 118개의 함수. AI 에이전트는 정확성에 최적화하지, 성능에는 최적화하지 않습니다. 그 이유에 대한 데이터와 무엇을 구축해야 하는지 알아봅니다.
AI Engineering외부 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.
