RAG에 벡터 데이터베이스가 꼭 필요할까?
RAG에서 벡터 데이터베이스가 맡는 역할과 전용 서비스, 기존 데이터베이스 확장, 로컬 인덱스 중 무엇을 고를지 쉽게 설명한다.
AI 코딩
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RAG는 문서를 왜 잘게 나눌까?
RAG에서 긴 문서를 작은 덩어리로 나누는 이유와, 너무 크거나 작은 덩어리가 검색을 어떻게 흔드는지 쉽게 설명한다.
임베딩은 글을 숫자로 바꾸는 일이다
AI 임베딩이 문장의 뜻을 숫자 벡터로 바꾸는 이유와, 그 숫자로 비슷한 글을 찾는 과정을 쉬운 예시로 설명한다.
RAG가 도대체 뭐야?
RAG가 질문과 관련된 자료를 먼저 찾고, 그 내용을 질문에 붙여 AI가 근거 있는 답을 만들게 하는 흐름을 쉽게 설명한다.
AI 에이전트 평가는 무엇을 재야 할까?
AI 에이전트가 그럴듯한 답을 내는지보다 올바른 도구를 쓰고 실제 상태를 바꿨는지 평가하는 방법을 설명한다.
AI는 도구를 어떻게 호출할까?
AI가 파일 읽기, 검색, 일정 등록 같은 도구를 고르고 실행 결과를 다시 받는 과정을 모델과 애플리케이션의 역할로 나눠 설명한다.
AI 에이전트 메모리는 어떻게 작동할까?
AI 에이전트의 메모리가 대화 기록을 전부 저장하는 기능과 어떻게 다른지, 무엇을 남기고 다시 불러오며 고쳐야 하는지 쉽게 설명한다.
AI 에이전트와 챗봇은 뭐가 다를까?
같은 대화창처럼 보여도 챗봇은 답변을 만들고, AI 에이전트는 도구로 행동한 뒤 결과를 다시 확인한다. 둘을 가르는 실행 구조와 선택 기준을 설명한다.
프롬프트 인젝션은 AI 에이전트를 어떻게 속일까?
웹페이지와 파일에 숨은 지시가 AI 에이전트의 행동을 바꾸는 원리와 읽기·쓰기·외부 전송 사이에 둘 안전장치를 설명한다.
MCP 도구는 왜 컨텍스트를 차지할까?
MCP 서버를 여러 개 연결했을 때 도구 설명이 컨텍스트를 차지하는 이유와 필요한 도구만 불러오는 세 가지 방법을 설명한다.
A2A와 MCP는 뭐가 다를까?
에이전트를 도구처럼 부를지, 독립된 작업자로 연결할지 헷갈릴 때 A2A와 MCP의 역할 차이와 함께 쓰는 구조를 설명한다.
AI 코딩 모델 라우터, 언제 써야 할까?
코딩 에이전트의 요청마다 알맞은 모델을 고르는 모델 라우터의 원리와, 비용을 줄이면서 품질을 지키는 도입 기준을 설명한다.
AI 에이전트로 Figma를 직접 고치는 법
Figma MCP를 연결했는데 파일을 읽기만 할 때, 쓰기 도구와 Skill을 갖추고 기존 컴포넌트·변수를 이용해 작은 수정부터 시작하는 흐름을 설명한다.
Claude 예약 작업은 노트북을 꺼도 실행될까?
Claude 예약 작업이 컴퓨터를 꺼도 실행되는지 헷갈릴 때, 클라우드·데스크톱·현재 세션 중 어디에서 도는 작업인지로 나누어 설명한다.
ChatGPT Work와 Codex는 뭐가 다를까?
같은 ChatGPT 앱 안의 Work와 Codex가 비슷해 보일 때, 완성된 업무 결과와 개발 도구 중 무엇을 원하는지로 고르는 법을 설명한다.
Git worktree로 AI 에이전트를 나눠 쓰는 법
같은 저장소에서 여러 AI 코딩 에이전트를 동시에 돌릴 때, Git worktree로 작업 폴더와 브랜치를 분리하고 검토 뒤 합치는 최소 흐름을 설명한다.
Claude Code 안에서 Codex를 쓰는 게 뭐야?
Claude Code와 Codex를 따로 쓰다 탭·복사가 헷갈릴 때, OpenAI의 codex-plugin-cc가 한 터미널에서 계획과 실행·리뷰를 어떻게 나누는지 짧게 정리한다.
Opus 5가 도대체 뭐야?
코딩 에이전트 글에 Opus 5가 갑자기 자주 나올 때, 이전 Opus·Fable 5와 어디가 다른지, 이름만 보고도 무엇을 고르는 선택인지 짧게 잡는다.
CLAUDE.md는 왜 짧아야 할까?
규칙과 스킬을 길게 쌓을수록 에이전트가 더 똑똑해질 것 같지만, 지시가 충돌하고 응답이 느려지기도 한다. 새 모델일수록 규칙을 줄이고 필요할 때만 불러오는 이유를 정리한다.
GPT-Live가 도대체 뭐야?
음성으로 컴퓨터와 여러 코딩 에이전트를 부린다는 말이 헷갈릴 때, GPT-Live를 키보드 대체가 아니라 실시간 제어 계층으로 쉽게 나눈다.
Grok Build 워크플로가 도대체 뭐야?
한 채팅에 안 들어가는 큰 일을 단계로 나누고, 여러 에이전트를 병렬로 돌린 뒤 한 보고로 모으는 Grok Build 워크플로를 쉽게 정리한다.
Claude Security가 도대체 뭐야?
Claude Code 터미널 안의 공식 Security 플러그인이 무엇인지, 무엇을 스캔하고 무엇을 사람이 남기는지 쉽게 정리한다.
세컨드 브레인이 도대체 뭐야?
세컨드 브레인을 특정 앱이나 노션 템플릿이 아니라, 메모와 자료를 나중 작업에 다시 쓰게 만드는 개인 지식관리 방식으로 설명한다.
Codex Plan Mode는 코드 쓰기 전 멈추는 습관이다
Codex Plan Mode를 기능 소개가 아니라, 코드 수정 전에 맥락, 제약, 승인 기준, 검증 방법을 먼저 정리하는 작업 방식으로 본다.
AI 코딩 에이전트가 한 일을 어떻게 남길까
AI 코딩 에이전트 작업은 결과물만 남기면 나중에 검증하기 어렵다. 작업 로그, 감사 추적, 검증 증거를 나눠 남기는 기준을 정리한다.
하네스 엔지니어링은 자동화보다 경계를 먼저 만든다
AI agent 작업이 길어질수록 필요한 것은 더 큰 자동화가 아니라 작업, 기준, 검증, 기록, 재시도, 승인을 묶는 하네스다.
LLM 세션을 기억처럼 믿으면 작업이 흔들린다
LLM 세션이 사람의 기억처럼 보일수록 중요한 조건을 대화창에만 남기기 쉽다. 긴 에이전트 작업은 다시 넣을 맥락을 따로 남겨야 한다.
Codex /goal과 Claude Ralph Loop는 어디가 다를까
Codex /goal, Claude Code /loop, Ralph Loop는 다음 turn을 시작시키는 방식과 종료 판단 기준이 서로 다르다.
서브에이전트와 병렬 에이전트, 뭐가 다를까
서브에이전트와 병렬 실행을 나누면 읽기/검토를 맡길 때와 쓰기/배포 책임을 회수할 때의 기준이 달라진다.
에이전트 훅은 사고 경계를 다시 표시한다
AI agent 작업에서 사고는 읽기와 쓰기, commit과 push, 초안과 공개 발행 사이의 경계에서 자주 난다. hook은 그 순간을 다시 표시한다.
MCP는 AI가 현재 상태를 가져오는 통로다
AI가 GitHub issue, 캘린더, 문서 저장소를 그냥 볼 수 없을 때, MCP는 모델 밖의 현재 상태를 가져오는 통로가 된다.
Codex Skill을 반복 절차 파일로 보는 이유
Codex Skill은 능력치를 올리는 확장팩보다, 특정 작업에서 같은 순서를 다시 보게 만드는 작은 절차 파일에 가깝다.
Karpathy가 말한 컨텍스트 엔지니어링: 검증 가능한 작업대 만들기
Andrej Karpathy의 Software 2.0, Verifiability, MenuGen 회고를 통해 AI agent 작업에서 사람이 남겨야 할 사양, 컨텍스트, 검증 기준을 본다.
같은 말을 세 번째 붙여넣고 있다면 규칙 파일로 빼야 한다
AI 코딩 에이전트에게 같은 금지 조건을 세 번째 붙여넣는 순간, 이번 요청에 둘 문장과 repo 규칙으로 옮길 문장이 갈라진다.
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