조용한 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 & Technology글쓰기
디자인, 개발, AI 인프라, 제품 구축에 대한 생각.
AI 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 & 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 EngineeringClaude 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 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 EngineeringAnthropic가 효과적인 방법을 측정했습니다. 제 훅이 이를 강제합니다.
Anthropic가 9,830건의 대화를 분석했습니다. 반복적 개선은 유창성 지표를 2배로 높입니다. 세련된 출력은 평가를 억제합니다. 품질 훅이 반복을 강제합니다.
AI Engineering프로테제 패턴
희소 전문가 접근 권한을 가진 7B 모델이 50배 크기의 에이전트와 대등합니다. 일상 작업은 소형 모델에, 판단은 프론티어 모델에 라우팅.
AI & TechnologyAI 에이전트를 무감독으로 실행할 때 실제로 무엇이 망가지는가
500회 이상의 자율 에이전트 세션에서 도출한 7가지 실패 모드. 각각의 탐지 신호, 실제 사례, 구체적인 해결책을 제시합니다. HN이 요청한 바로 그 분류 체계입니다.
AI Engineering컨텍스트가 새로운 메모리입니다
컨텍스트 엔지니어링은 에이전트 개발에서 가장 큰 영향을 미치는 기술입니다. 세 가지 압축 레이어가 200K 토큰 윈도우를 부담에서 강점으로 전환합니다.
AI & TechnologyClaude 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 DevelopmentCLI 논제
세 개의 인기 HN Claude Code 스레드가 하나의 결론으로 수렴합니다: CLI 우선 아키텍처가 IDE 에이전트 워크플로우보다 더 저렴하고, 빠르며, 조합성이 뛰어납니다.
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.
