목차 개요 기존 벤치마크의 한계 FINAL Bench의 방법론 주요 실험 결과 AI 안전성에 대한 경고 결론 Reference 개요 FINAL Bench는 AI 모델이 자신의 오류를 인식하고 수정할 수 있는 능력, 즉 메타인지(Metacognition)를 측정하는 최초의 기능적 벤치마크입니다. 9개의 SOTA(Sta...

목차 개요 기존 보안 스캐너와의 차이 핵심 기능 3단계 사용자 이점 결론 Reference 개요 Anthropic이 Claude Code에 보안 특화 기능인 “Claude Code Security”를 출시했습니다. 현재는 Enterprise 및 Team 고객 대상의 리서치 프리뷰 단계이며, 대기자 명단을 통해 신청할 수...

목차 개요 CCC가 보여준 것 AI의 본질적 한계 소프트웨어 엔지니어링의 재편 조직이 취해야 할 행동 결론 Reference 개요 Anthropic이 공개한 Claude C 컴파일러(CCC)는 AI가 대규모 시스템 엔지니어링에 참여할 수 있음을 보여주는 중요한 이정표입니다. LLVM 창시자 Chris Lattner(...

목차 개요 시간 지평이란? 방법론 주요 발견 한계와 주의사항 결론 Reference 개요 METR(Machine Evaluation and Testing Research, 캘리포니아 버클리 소재 비영리 AI 연구기관)이 프론티어 AI 모델의 자율적 작업 수행 능력을 정량화한 연구를 발표했습니다. 이 연구의 핵심 지표...

목차 개요 해커톤 수상자 분석 공통점: 현장 전문가의 문제 인식 시사점 결론 Reference 개요 Anthropic이 주최한 Claude Code 해커톤에 500명의 빌더가 참가해 일주일 동안 Claude와 Claude Code를 활용한 프로젝트를 제작했습니다. 해커톤이 마무리되고 수상자 명단이 공개됐는데, 여기서 흥...

목차 개요 생산성 역설 어려운 부분만 남기는 구조 맥락 손실의 문제 바이브 코딩의 함정 올바른 활용법 결론 Reference 개요 AI 코딩 도구가 개발자를 10배 더 생산적으로 만든다는 주장이 있다. 하지만 많은 개발자들이 오히려 더 많은 시간을 소비하고 번아웃을 경험하고 있다. AI는 쉬운 일을 더 쉽게 만들...

목차 개요 하네스 문제란 Hashline 솔루션 주요 성과 업계의 반응 결론 Reference 개요 AI 코딩 성능은 모델을 바꿔야만 향상될까? Can Boluk는 모델은 그대로 두고 하네스(Harness)만 바꿔서 16개 LLM의 코딩 성능을 획기적으로 개선했다. 일부 모델은 성공률이 6.7%에서 68.3%까지 올...

목차 개요 Claude Desktop Extensions 취약점 ClawHub 악성 스킬 사례 구조적 취약성의 본질 보안과 유용성의 갈등 결론 Reference 개요 AI 에이전트가 강력해질수록 보안 위협도 커진다. 최근 Claude Desktop Extensions(DXT)에서 CVSS 10점 만점의 원격 코드 실...