notes

EVO Marketing의 Dawson Gibbs가 앱의 구매 맥락에 맞춰 크리에이터, 신뢰의 근거, 영상 형식과 행동 유도를 설계하는 방법을 설명한다. 조회수·가입자 증가에도 이탈률이 높았던 캠페인의 수정 과정, 별도 도메인을 통한 유입 구분, 반응이 좋은 콘텐츠의 재활용과 실험 순서를 사례로 기록했다.

Kent C. Dodds의 Product Engineering 워크숍 1·2부를 통합한 기록입니다. The Mom Test로 문제를 검증하고, Jobs to Be Done으로 기능 요청을 해석하며, Kano 모델로 우선순위와 기술적 투자 수준을 결정하는 과정을 다룹니다.

Expo와 TesterArmy가 E2E의 결정적 테스트, 에이전트 동작, 캐시 재생을 함께 사용하는 방법을 시연한다. 에이전트 정의와 탐색 테스트부터 실행 비용, 플랫폼별 엔진, EAS 클라우드 시뮬레이터, 오탐 검증과 기존 테스트 이전까지 다룬 기록이다.

Matt Pocock이 자동 검사, 자동 리뷰, 사람의 리뷰를 조합해 AI가 만드는 PR의 품질과 검토 속도를 높이는 방법을 설명한다. 구현과 리뷰의 역할을 분리하고, 변경의 가역성과 영향 범위에 맞춰 검토하며, 회고로 작업 환경을 개선하는 과정을 다룬다.

pstack 제작자 Poteto가 에이전트의 검증 능력, 결정론적 도구, 코드베이스 제약을 바탕으로 신뢰를 쌓고 월 2,500개 PR을 배포하는 과정을 설명한다. 외부 정보와 개발 루프를 연결하는 조정 에이전트, 샘플링 리뷰, 과거 대화에서 워크플로우를 추출하는 방법까지 다룬 인터뷰 기록이다.

평가를 처음 접하는 사람을 위해 시험 문제와 채점 기준을 만들고, build-eval과 hillclimb으로 프롬프트를 개선하는 과정을 설명합니다. 학습·테스트 분리, 대화 평가, 데이터셋 관리까지 예시로 살펴봅니다.

실제 사용 환경을 반영하는 평가를 설계하고 과적합을 점검하면서 성능과 비용을 개선하는 원칙을 설명합니다. claude-api 스킬의 build-eval과 hillclimb 명령이 이 원칙을 적용하는 절차와 사례를 소개합니다.

Claude Code의 effort 수준에 따라 자율적인 판단과 검증, 예외 사례 테스트가 어떻게 달라지는지 실험과 벤치마크로 살펴본다. 기능 구현은 낮은 effort로 빠르게 반복하고, 검증에는 높은 effort를 사용하는 작업 방식을 제안한다.

TypeSafe AI가 공개한 Jev는 글을 생성하지 않고 타입이 정해진 답과 확률만 반환하는 의미 기반 판단 엔진이며, 에이전트의 라우팅과 위험 통제, 결과 검증처럼 답의 공간이 이미 정해진 판단을 LLM 대신 맡는다. 다만 스키마를 어기지 못할 뿐 판단 자체는 틀릴 수 있으므로, 확신도 임계값을 코드에 두고 점진적으로 도입해야 한다.

David Senra가 Sam Altman을 78분 동안 인터뷰하며 AI 도입 속도, 컴퓨팅과 스케일링, 안전, 플랫폼 전략, 그리고 창업자로서의 사고방식을 차례로 짚는다. 15개 주제를 순회하는 대담을 챕터 순서 그대로 기록했다.

Cursor가 수천 개의 에이전트를 일주일 동안 무중단으로 돌려 웹 브라우저를 만들면서 얻은 멀티 에이전트 하네스 설계 기록이다. 자기 조율 방식의 실패에서 시작해 재귀적 플래너와 워커 구조에 도달하기까지의 시행착오, 처리량을 위해 감수한 트레이드오프, 그리고 의도를 명세하는 일의 중요성을 다룬다.

Lauren Tan이 코딩 에이전트 수백 개를 신뢰할 수 있게 만든 과정을 설명한다. 검증 도구, 기능 지도, 평가, 코드 구조, CI 제약을 결합하여 사람의 상시 감독 없이도 올바른 변경을 반복해서 생산하는 방법을 다룬다.

다음 AI 물결의 핵심은 모델 성능이 아니라 기술이 사람에게 맞춰지는 방향 전환이라는 관점, 그리고 재귀적 자기개선이 모델보다 인프라에서 먼저 일어나고 있다는 OpenAI 내부 관점을 정리한 인터뷰다.

제타와 Character.AI 같은 캐릭터 챗 앱에 사람들이 빠져드는 이유를 쉬운 언어와 예시로 정리했습니다. 시작하게 만드는 두 가지 마음, 진짜처럼 느껴지는 네 가지 이유, 끊기 어려운 다섯 가지 장치, 스토리 기능이 궁금함을 만드는 방식과 제품 시사점을 담았습니다.

에이전틱 코딩으로 제작 비용이 사라진 시대에 오히려 모두가 검증된 것을 복제하는 현상을 지적하고, 값싸진 제작 비용은 다른 누구도 만들지 않을 개인적이고 엉뚱한 아이디어를 시도하는 데 써야 한다고 주장하는 글입니다.

Yuval Noah Harari는 AI의 지배를 피할 수 없는 미래로 받아들이는 태도가 책임을 회피하게 만든다고 지적한다. 금융과 미디어에서 시작된 신뢰의 이동, AI가 대량생산하는 친밀감, 지금 정치가 정해야 할 금지선을 설명한다.

AI 기업이 인간의 창작물을 학습 데이터로 모으는 과정을 인클로저와 산업 혁명의 역사에 빗대어 살펴봅니다. 법과 자본이 만든 전환기의 고통을 줄이려면 인간이 아직 가진 데이터와 소비의 힘을 바탕으로 연대해야 한다고 주장합니다.

Opus 5의 난해한 답변을 Claude Code 출력 스타일로 바꾸는 방법을 설명합니다. 작업과 이해도에 맞춘 스타일을 만들고 프로젝트별로 적용하는 흐름을 다룹니다.

일본의 빈집 증가는 인구 감소뿐 아니라 일자리 집중, 주택 제도, 유지관리 방식이 함께 만든 결과다. 한국 아파트의 재건축은 일반분양으로 바꿀 수 있는 개발권, 신축 가격, 기반시설 여유가 동시에 있을 때만 작동한다.

여러 에이전트 루프를 조율하는 계층을 그래프(노드, 엣지, 상태)로 보는 관점과, 노드 선별·공유 상태·라우팅·상호 동의라는 네 가지 난제. 대부분의 경우 그래프는 과하다는 비용 근거도 함께 담았다.

모델 성능이 아니라 확산이 병목인 시대에 희소해지는 자원은 지능이 아니라 비전과 야망이라는 Alexandr Wang의 이야기. 창업 초기의 확신, 개인 초지능 생태계, 에이전틱 루프를 다룬다.

AI가 코드를 흔하게 만들면서 1인 소프트웨어 사업의 경쟁 우위가 유통, 고객 이해, 고유 데이터, 창의성으로 이동했습니다. 소프트웨어의 종말론에 휩쓸리지 않고 지금 무엇을 만들어야 하는지 짚습니다.

Sam Altman은 AI의 성능 향상과 컴퓨팅 확장이 사람의 삶을 실제로 낫게 만들 때만 의미가 있다고 말합니다. AGI의 가능성, 안전 문제, 일자리 변화, 제품 전략을 인간의 주도권이라는 기준으로 연결합니다.

AI가 그럴듯한 답을 빠르게 만들수록 사람이 질문의 목적과 답의 가치를 판단해야 한다. 인문학은 해석, 윤리, 수사학, 비판적 사고를 통해 그 책임을 감당하게 돕는다.

량원펑의 투자자 교류회 녹취록을 바탕으로 만든 95분 AI 음성 재구성판이다. 절제와 오픈 소스, AGI 기술 경로, 연산 자원과 중국산 칩, 조직 운영에 관한 발언을 담고 있다.

Anthropic의 Lance Martin이 장시간 비동기 작업을 맡는 에이전트의 설계 원칙을 설명합니다. 실행과 추론의 분리, 독립 검증, 장단기 기억, 조직 단위 하네스가 어떻게 맞물리는지 구체적인 실험과 함께 보여 줍니다.

Claude Code 시스템 프롬프트를 80% 넘게 지우고도 코딩 평가 손실이 없었던 경험을 근거로, 최신 Claude 모델에는 규칙 대신 판단, 예시 대신 인터페이스 설계, 선행 적재 대신 점진적 공개가 맞다고 정리한 글.

AI가 역할의 경계를 흐리는 시대에 넷플릭스가 좁은 전문가 대신 시스템 사고형 인재에 베팅하고 '운영체제로서의 탁월함' 문화로 변화를 흡수하는 방식을 다룬 대담. talent density, keeper test, craft에 대한 책임 같은 인재·조직 운영 원칙을 담았다.

모델이 발전할수록 일반 절차는 지침에서 빠지고, 사람은 목표와 현실 맥락, 판단 기준, 검증에 집중하게 되는 이유를 설명한다.

Thariq Shihipar가 Claude Code에 긴 작업을 맡기는 목표, 반복 실행, 워크플로 설계법을 설명한다. 여러 에이전트를 쓰면서도 품질과 사람의 집중력을 지키는 방법까지 다룬다.

Anthropic Claude Code 팀의 Thariq Shihipar가 말하는 capability overhang. 모델은 이미 하네스가 표현하게 해주는 수준보다 똑똑하며, 하네스 엔지니어링과 프롬프팅, 조직 설계로 그 격차를 좁히는 것이 지금의 핵심 과제라고 짚는다.

Claude Code를 만든 Boris Cherny가 정리한 AI 도입 성숙도 지도. 동시에 부리는 에이전트 수와 나의 역할 변화라는 두 축으로, 차단(0단계)부터 AI 네이티브(4단계)까지를 짚는다.

Fable 5를 작업 전체의 조언자, 오케스트레이터, 검증자로 배치한 실험을 바탕으로 작업 형태와 조율 비용에 맞는 모델 위임 방식을 설명합니다. 값싼 작업자가 맡는 토큰이 충분히 많고 프롬프트 캐시를 유지할 때 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

장기 실행 에이전트의 신뢰성을 높이려면 관련 맥락과 전체 실행 기록을 공유하고, 서로 다른 에이전트가 암묵적으로 내린 결정이 충돌하지 않게 해야 한다고 주장한다. 멀티 에이전트보다 단일 흐름과 맥락 압축을 기본 설계로 제안한다.

mattpocock/skills를 관통하는 소프트웨어 철학과 스킬 파이프라인의 멘탈 모델 정리. 네 가지 실패 진단에서 출발해 스킬별 핵심 규칙, 관통하는 설계 수법 7가지, 한계와 반감기까지 담았다.

Bun 창시자 Jarred Sumner가 Claude Code의 동적 워크플로로 최대 64개 에이전트를 11일간 돌려 Bun을 Zig에서 Rust로 재작성한 과정. 언어 독립 테스트 스위트와 적대적 리뷰로 100만 줄 넘는 LLM 작성 코드를 검증했고, 그 결과 메모리 누수 제거, 바이너리 약 20% 축소, 2～5% 성능 향상을 얻었다.

Mark Tilbury가 돈 책 40권의 핵심을 부의 3단계로 압축한 영상입니다. 0에서 10만 달러는 마음가짐과 습관, 기술, 재무 기본기로, 10만에서 100만 달러는 사업으로, 100만에서 1,000만 달러는 사람을 움직이는 힘과 시스템으로 만든다는 순서를 제시합니다.

Anthropic 보안 연구자 Nicholas Carlini가 언어 모델로 실제 소프트웨어 취약점을 찾는 방법을 설명합니다. CTF 프롬프트로 파일을 하나씩 훑는 단순한 방법이 Firefox와 Linux 커널에서 수십 년 묵은 버그를 찾아냈고, 방어가 더 어려워지는 새 국면을 짚습니다.

Claude Fable 5와 일할 때 진짜 병목은 나의 미지수(unknowns)를 얼마나 밝혀내느냐다. 구현 전·중·후에 사각지대 훑기, 브레인스토밍, 인터뷰, 레퍼런스, 구현 노트, 퀴즈로 미지수를 찾아내는 실전 패턴 모음.

에이전트가 코드를 대신 써주는 시대에도 인간이 코드를 이해하는 일이 왜 여전히 중요한지, 그리고 코드 설명서, 퀴즈, microworld, 공유 공간으로 이해를 효율적으로 쌓는 방법.

제한된 Fable 5 사용 기간을 효과 큰 다섯 가지 용도(작업 발굴, 사업 조언, 출시 전 버그 점검, 기능 계획, 코드베이스 리팩터링)와 한도를 아끼는 세 가지 요령으로 활용하는 법.

Ray Amjad는 Fable 5처럼 사용량이 비싼 코딩 모델을 쓸 때 먼저 싼 모델로 코드베이스를 훑고 점수화해야 한다고 설명합니다. 핵심은 영향도와 기회를 곱해 우선순위를 정하고, 선택한 문제에서는 증상보다 근본 원인을 묻는 것입니다.

AI 에이전트에게 일을 시키는 단위가 프롬프트에서 루프로 올라가고 있다. 안쪽/바깥 루프 구조와 메모리, 필터, 결정 표면, oracle 네 가지 멘탈 모델로 루프 설계법을 정리했다.

AI가 앱을 빠르게 만들수록 기능과 화면은 더 쉽게 따라잡힌다. 오래 살아남은 인디 앱들은 데이터를 그대로 보여주지 않고, 사용자가 느끼고 행동하고 기억하는 경험을 제품의 중심에 둔다.

Peter Yang이 Roblox의 고연봉 제품 직무를 그만두고 1인 부트스트랩 사업에 집중하기로 한 이유를 다룬 영상. 일처럼 느껴지지 않는 일, 빌더로 남을 권리, 시간 주도권, 주변 사람, 가족 시간을 기준으로 일을 다시 고르는 과정을 설명한다.