AI 에이전트는 당신이 읽을 수 있는 것보다 빠르게 코드를 작성합니다
이번 주 다섯 개의 연구 그룹이 동일한 문제에 대해 발표했습니다: AI 에이전트는 개발자가 이해할 수 있는 것보다 빠르게 코드를 생산합니다. 부채는 당신의 머릿속에 있습니다.
AI & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
빌더를 위한 GLSL: 바로 써먹는 셰이더 랩
GLSL 감각을 빠르게 키우는 실전형 실험실. 프리셋, 실시간 컨트롤, 무프레임워크 WebGL 기반.
Interactive ExplorationsNo-Build 선언문: 번들러 없이 배포하기
FastAPI + HTMX + 순수 CSS로 빌드 도구 없이 완벽한 Lighthouse 점수를 달성한 실제 프로덕션 수치, 솔직한 트레이드오프, 그리고 명확한 경계선.
Engineering Practice메타인지 AI: 에이전트에 자기평가를 가르치기
대부분의 에이전트 지시는 행동만 정의한다. 빠진 층은 자기평가를 가르치는 메타인지 프레임워크다. 95개 훅과 9개월 운영 경험 기반.
AI & Technology컨텍스트 엔지니어링은 아키텍처입니다: 650개 파일 이후의 교훈
650개 파일, 7개 계층 구조에 걸친 AI 에이전트를 위한 컨텍스트 엔지니어링. 세 번의 프로덕션 실패, 실제 토큰 예산, 그리고 이 모든 것을 견뎌낸 시스템.
AI & TechnologySignal Scoring Pipeline: 결정론적 지식 분류 시스템
4개 차원에 걸쳐 노트를 점수화하고 7,700개 이상의 항목을 결정론적으로 라우팅하는 733줄의 Python 파이프라인. 알고리즘, 가중치, 그리고 솔직한 결과.
Engineering Practice새 떼에서 에이전트로: AI 시스템의 군집 규칙
Craig Reynolds의 보이드 알고리즘은 3개의 로컬 규칙으로 전역 협업이 생긴다는 점을 보여준다. 같은 원리는 멀티에이전트 AI에도 나타난다.
Interactive Explorations아무것도 없음은 구조적이다
여백은 부재가 아닌 인프라입니다. 물리학, 음악, 디자인에서 비어 있음, 침묵, 여백이 어떻게 구조를 만들어내는지 살펴봅니다.
Design & UX멀티 에이전트 숙의: 합의가 버그일 때
멀티 에이전트 숙의는 단일 에이전트 시스템이 놓치는 실패를 포착합니다. 아키텍처, 실패한 접근법, 그리고 실제로 구축할 가치가 있는 것을 소개합니다.
AI & TechnologyAI 에이전트에 품질 철학이 필요한 이유
제 Claude Code 에이전트는 인간의 모든 나쁜 습관을 기계 속도로 답습했습니다. 이를 해결하기 위해 3가지 철학, 150개 이상의 품질 게이트, 95개의 훅을 구축했습니다. 무엇이 효과적이었고, 무엇이 그렇지 않았는지 공유합니다.
AI & Technology두 개의 MCP 서버가 Claude Code를 iOS 빌드 시스템으로 바꿨습니다
XcodeBuildMCP와 Apple의 Xcode MCP를 Claude Code에 연결했습니다. 이제 AI 에이전트가 iOS 앱을 자율적으로 빌드하고, 테스트하고, 디버깅합니다.
AI DevelopmentAI 시어터: 90%의 기업이 'AI를 사용한다'고 하지만 실제 가치를 창출하는 기업은 23%에 불과한 이유
McKinsey 조사에 따르면 90%의 기업이 AI를 도입했다고 주장하지만, 파일럿 단계를 넘어 확장하는 기업은 23%에 불과합니다. 저는 세 가지 유형의 AI 시어터를 목격했으며, 그중 하나를 직접 경험하기도 했습니다.
AI & Technology외부 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.