목차 개요 Git Worktree로 병렬 작업 실행 복잡한 작업은 Plan 모드부터 시작 CLAUDE.md에 투자하기 반복 작업을 커스텀 Skill로 만들기 버그 수정은 Claude에게 위임 프롬프팅 수준 높이기 터미널과 환경 설정 최적화 서브에이전트 활용 데이터 분석에 활용 Claude와 함께 학습하기 ...

목차 개요 AI 에이전트의 성숙화 비공개 기업의 장기 성장 스테이블코인의 기업화 의료 분야의 음성 AI 데이터센터의 그리드 자산화 소버린 AI의 지역화 상업 우주 경쟁 방위 AI의 대량 생산 준비 월드 모델의 상용화 로봇 플릿 오케스트레이션 핵심 지표 요약 Reference 개요 CB Insig...

목차 개요 연구 배경 연구 방법론 주요 연구 결과 Temperature와 프롬프트 전략의 영향 시사점 Reference 개요 몬트리올 대학교(Universite de Montreal) 연구팀이 Scientific Reports에 발표한 논문 “Divergent creativity in humans and large ...

목차 개요 Ralph Wiggum 패턴 - 영속적 에이전트 루프 Agent Skills - 이식 가능한 전문성 패키지 오케스트레이션 및 멀티 에이전트 도구 Beads와 Gas Town - 에이전트 조율 솔루션 Clawdbot(OpenClaw) - 로컬 우선 개인 에이전트 Sub-Agents - 모듈형 AI 팀 핵심 요...

목차 개요 맞춤형 데이터 에이전트가 필요한 이유 에이전트 동작 방식 6계층 컨텍스트 시스템 동료처럼 사고하고 협업하는 에이전트 평가 파이프라인 보안 모델 교훈 Reference 개요 OpenAI가 자사 내부에서 사용하는 맞춤형 AI 데이터 에이전트를 공개했다. 이 에이전트는 OpenAI의 데이터, 권한, 워크...

목차 개요 왜 “창의적으로 답해줘”가 실패하는가 핵심 방법론 - 3단계 제약 기법 실전 예시 왜 이 방법이 작동하는가 유니버셜 템플릿 고급 기법 Reference 개요 “창의적으로 답해줘”, “틀을 깨고 생각해줘”라는 프롬프트는 AI에서 가장 많이 사용되지만, 가장 비효과적인 지시 중 하나이다. Humai 블로그...

목차 개요 배경 - RoPE의 한계 기존 컨텍스트 확장 방법 YaRN의 핵심 기법 실험 결과 Dynamic YaRN 의의와 영향 Reference 개요 YaRN(Yet another RoPE extensioN method)은 Rotary Position Embedding(RoPE) 기반 LLM의 컨텍스트 윈도우를...

목차 개요 기존 벤치마크의 한계 세 가지 핵심 평가 역량 벤치마크 도메인 평가 방법론 리더보드 결과 오류 분석 추론 모드 vs 비추론 모드 분석 Reference 개요 DeepPlanning은 Alibaba Qwen 팀이 제안한 장기 계획(long-horizon planning) 에이전트 벤치마크이다. 202...