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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AI 토큰 사용량 전사 1위 개발자가 148,000번의 대화에서 배운 것
AI 에이전트 협업을 탐색부터 기록까지 6단계로 운영하며 개발자 역할 변화를 설명했습니다. 반복되는 실패를 줄이기 위해 고품질 컨텍스트와 병렬 탐색의 중요성을 강조합니다.
#AI 에이전트#컨텍스트#병렬 처리
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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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RAG의 진화: 검색을 넘어, 나를 이해하는 ‘Personal Context’의 시대로
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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Claude Code를 활용한 예측 가능한 바이브 코딩 전략
Claude Code 기반 바이브 코딩에서 요구사항 누락과 오류 누적이 생기는 원인을 분석했습니다. 작은 요청, 계획 검증, Todo·Skill·CLAUDE.md로 컨텍스트를 관리하는 전략을 제안합니다.
#Claude#LLM#prompt
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