같은 LLM인데 왜 결과가 다를까? 답은 하네스에 있다.
같은 LLM이라도 결과 차이는 모델보다 하네스 설계에서 크게 갈렸습니다. 지시 문서, 외부 검증, 컨텍스트 관리로 에이전트 성능을 높이는 방법을 정리했습니다.
#LLM#prompt#컨텍스트
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사람도 에이전트도, 덜 읽을수록 더 잘 고칩니다
도메인별 모듈 경계가 에이전트의 탐색 범위를 줄여 덜 읽고 더 잘 고치게 하는 사례를 소개했습니다. 로그 분석과 연구 결과를 통해 컨텍스트 효율의 중요성을 설명했습니다.
#Kotlin#AI 에이전트#module
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RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
RAG가 단순 검색을 넘어 개인 데이터와 실시간 컨텍스트를 통합하는 방향으로 진화하고 있음을 설명했습니다. Personal Context RAG를 실현하기 위한 접근의 필요성도 함께 제시했습니다.
#RAG#검색#LLM
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Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
Claude Code 기반 바이브 코딩에서 발생하는 누락과 오해의 원인을 정리하고, 이를 줄이기 위한 컨텍스트 관리 전략을 설명했습니다. 작은 요청 분리, Plan 모드, Todo, 서브에이전트, CLAUDE.md 활용법을 제안했습니다.
#Claude Code#LLM#prompt
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