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- AI가 글을 고칠 때, 내 뜻까지 바뀌지 않도록
메일과 안내문을 AI에게 맡길 때 뜻과 말투를 지키는 방법. WQE를 일상적인 문장 예시로 소개하고, 요청하는 방법과 사람이 확인할 부분을 설명합니다.
- AI가 만든 앱, 데이터는 어디에 남을까?
저장 위치와 DB 선택부터 사용자별 접근 권한, 변경과 복구까지. 비개발자를 위한 데이터베이스 가이드와 신청 앱 튜토리얼, 안전 실습을 소개합니다.
- 만들다 멈춘 SessionCue, 그리고 iTerm2의 Claude Code 통합
여러 에이전트 세션의 상태를 모아보려고 만들던 SessionCue를 보류한 뒤, iTerm2의 Claude Code 연동을 써보며 직접 만들고 유지할 이유를 다시 생각했습니다.
- 여러 AI Agent에게 일을 맡기면 더 나아질까?
여러 모델 호출을 연결하는 방법부터 코딩 에이전트의 작업 위임까지, 효과와 실패를 직접 비교하는 Learnstead 가이드와 실습 4편을 소개합니다.
- AI Assistant와 Agent, 차이는 누가 다음 행동을 정하느냐에 있다
도구 사용 여부보다 목표를 받은 뒤 누가 다음 행동을 선택하고, 어디까지 실행을 이어 가는지를 기준으로 AI Assistant와 Agent의 차이를 설명합니다.
- AI Agent를 잘 쓰려면 무엇을 가르치고, 연결하고, 보여 줘야 할까?
반복 절차는 Agent Skills로, 외부 도구는 MCP로, 지금 필요한 정보는 Context Engineering으로 나누어 배우는 Learnstead 학습 경로를 소개합니다.
- AI가 코드를 만들어 주는데, 결과는 왜 이렇게 다를까요?
바이브 코딩으로 빠르게 만들면서도 계획·확인·복구의 결정권을 놓치지 않는 작업 흐름과 직접 해 볼 수 있는 실습을 소개합니다.
- 사진을 닮게 복사하지 않고, 인상을 다시 그리는 법
인물 사진의 픽셀을 따라 그리는 대신 얼굴의 관계를 Impression Map으로 고정하고, 캐리커처·수채화·Paper-Cut으로 해석하는 street-portrait-artist의 설계 과정.
- 내 문서에 답하는 AI — RAG 이해부터 실패 진단까지
Local LLM에 내 문서를 연결하는 RAG의 원리부터 최소 구현, 실패 재현과 골든셋 검증까지 이어지는 Learnstead 학습 시리즈 소개.
- AI로 코딩하는 사람을 위한 Git
AI가 만든 변경을 저장·확인·분리·공유하고, branch와 worktree로 여러 AI 작업을 안전하게 나누는 Learnstead Git 가이드 소개.
- Local LLM을 내 프로그램에 연결하기
Python 네 줄의 첫 호출부터 대화 상태, 구조화 출력, tool calling과 읽기 전용 agent의 권한 경계까지 이어지는 Learnstead 두 번째 가이드 소개.
- AI 에이전트 개발은 루프를 돌리는 일이다
프롬프트로 시작한 대화형 작업을 반복 가능한 자동화로 옮기려면 무엇이 더 필요한지, 이메일 영수증을 가계부에 기록하는 예제로 설명합니다.
- 바이브 코딩을 팀의 시선으로 바라볼 때
AI 코딩 에이전트의 속도를 개인의 일회성 성과로 끝내지 않고, 팀이 이해하고 유지할 수 있는 코드로 이어 가기 위해 하네스에 무엇을 담아야 하는지 생각해 봤습니다.
- 실패를 성공으로 처리하지 않도록 설계한 svg-infographic
standalone SVG와 한글 폰트를 결과물에 함께 담고, 입력·도구·artifact를 receipt로 묶어 결함 있는 결과를 성공한 결과로 처리하지 않도록 svg-infographic을 다시 설계한 과정.
- 내 장비에서 LLM 직접 실행하기
Local LLM의 개념과 모델·runtime 선택부터 Ollama로 첫 응답을 확인하는 절차까지 정리한 Learnstead 첫 가이드 소개.
- 릴리스 버튼보다 먼저 설계해야 할 것
저장소에 섞인 인증 정보·개인 환경 흔적·내부 정보를 공개 전에 점검하고, 릴리스를 결정과 승인, 변경, 검증의 연속으로 다루는 github-release-guide의 안전 설계.
- 뜻은 그대로, 문장은 더 자연스럽게
WQE로 글을 다듬을 때 뜻과 목소리, 독자에게 필요한 답을 어떻게 지키는지 설명합니다. 새 글 작성 경로와 실제 결과에 남은 한계도 함께 살펴봅니다.
- 다이어그램을 그리기 전에 관계와 여백부터 정하는 이유
기술 다이어그램을 한 번 그럴듯하게 만드는 데서 멈추지 않고, 수정 가능한 SVG와 검증된 PNG로 재사용할 수 있게 하는 svg-infographic의 설계 원칙.
- 두 Agent를 협업시키며 뒤늦게 깨달은 것
두 agent가 Driver와 Reviewer로 협업할 때, Reviewer의 역할을 ‘지적’에서 ‘독립적 반증과 협력적 해결’로 넓히며 배운 것.