notes

AI를 더 야심 차게 쓰는 방법을 속도·고도·깊이·범위라는 네 가지 야망으로 나누어 설명하고, 고도·깊이·범위마다 실천 기법과 프롬프트를 제시하는 튜토리얼입니다. 사람을 가로막는 한계가 결국 자기효능감이라는 점도 함께 다룹니다.

TikTok CEO Shou Zi Chew는 AI가 장기적으로는 과소평가되고 있지만 앞으로 2–3년은 직접 써 보는 역량이 가장 중요하다고 말한다. TikTok이 콘텐츠 제작, 추천, 검열, 안전 점검에 AI를 쓰는 방식과 에이전트 권한과 사이버 보안이라는 덜 주목받는 위험을 함께 다룬다.

Anthropic에서 Claude Managed Agents를 만든 엔지니어들이 진행한 4부작 워크숍을 하나로 묶은 노트다. 세션 로그와 하네스, 샌드박스를 분리한 설계 원칙부터 스킬, 서브에이전트, 아웃컴, 드리밍 같은 구성 요소와 자격 증명 관리, 멀티테넌시 설계까지 다룬다.

Vercel CEO Guillermo Rauch가 에이전트 시대에 사람이 지켜야 할 통제력과 이해, 작고 빠른 CLI 하네스 FX, 검증 엔지니어링, 사람이 쓴 코드에 숨은 보안 부채와 클라우드 에이전트에 대해 말한 인터뷰다.

Dan Shipper가 AI 실험을 맡는 소규모 연구팀과 기존 제품을 개선하는 제품팀의 역할을 나누는 방법을 설명한다. Every의 편집 자동화 사례를 통해 실험을 실제 업무에서 검증하고 제품에 반영하는 기준을 제시한다.

OpenAI에서 Dots 출시를 맡은 PM 홀리 리가 자기 자리를 직접 만들어 온 커리어와 OpenAI PM 면접, Dots의 설계를 이야기한다. 개인정보와 자동화에 대한 진행자의 반론에는 여러 겹의 통제 장치와 효율보다 통제감이 중요하다는 관점으로 답한다.

Anthropic 응용 AI 팀의 Hannah와 Christian이 스웨덴 자동차 보험 청구 사례로 프롬프트를 한 단계씩 고쳐 쓰며, 작업 맥락과 배경 정보, 분석 순서, 출력 형식이 Claude의 판정을 어떻게 바꾸는지 보여 준다.

빌 게이츠가 에즈라 클라인과 나눈 대담을 쟁점별로 재구성했다. AI가 사이버·바이오 위험의 임계점을 이미 넘었는데도 산업 바깥이 침묵한다는 게이츠의 경고를 중심에 두고, 자율 규제, 중국과의 경쟁, 일자리와 제번스 역설, AI 노동 과세와 인간 전용 직업을 둘러싼 두 사람의 공방과 끝까지 갈린 쟁점을 정리했다.

Geoffrey Huntley는 AI 실험 시간을 확보하지 못하는 조직이 구성원들의 고용 경쟁력을 약화시킨다고 주장한다. 에이전트의 내부 구조를 이해하고 직접 만드는 경험을 중심으로, 2026년의 개발자 역량과 채용 기준을 제시한다.

EVO Marketing의 Dawson Gibbs가 앱 크리에이터 캠페인을 설계하는 방법을, 조회수 4,000만 회에 이탈률 45%였던 실패 사례에서 출발해 정리했다. 구매 맥락에 따라 전문성과 공감 중 무엇을 앞세울지, 신뢰의 근거 네 가지, 구매 시점에 맞춘 전환 장치, 넓게 실험하고 반복하고 형식을 옮기는 운영 순서를 다룬다.

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.

Expo의 Keith와 TesterArmy의 Oskar가 오픈소스 E2E로 에이전트 테스트의 세 가지 약점인 속도, 비용, 판정 불안정을 어떻게 다루는지 시연한 대담을 방법론 순서로 재구성했다. 결정적 단계와 에이전트 단계의 혼합과 행동 캐시, 사용자가 정의하는 에이전트, 증거로 거르는 버그 배시, 비결정성의 한계, 엔진 분리와 EAS 클라우드 시뮬레이터, 기존 테스트 이전을 다룬다.

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 에이전트 한 명을 감독하던 상태에서 자는 동안 에이전트들이 코드를 병합하게 두는 상태까지 신뢰의 사다리를 오른 방법을 정리했다. 검증 스킬, 판단이 필요 없는 일을 고정하는 CLI, 실수를 환경의 규칙으로 바꾸는 제약, 내부 루프와 외부 루프의 연결, 병합 후 표본 검토, 과거 대화에서 추출하는 스킬을 다루며 deep-dive에서 확인한 CLI 예제를 함께 남긴다.

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 인터뷰한 대담을 논점별로 재구성했다. 전환이 습관 때문에 느린 이유, 멱법칙과 비주류 인재에 대한 확신, 통제 상실과 권력 집중이라는 두 위험, 반복 배포가 안전을 만든다는 주장, 지능보다 맥락이 병목이라는 진단, 플랫폼 집중과 좋은 아이디어를 버리는 선택, Thiel과 Graham의 조언, 고객 없는 연구소에서 진행 신호를 만든 경험을 다룬다.

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.

Matthew Berman이 OpenAI의 Tibo를 인터뷰한 대담을 논점별로 재구성했다. 기술이 사람에게 맞춰져야 한다는 Tibo의 관점을 중심에 두고, DeepMind에서 얻은 자기 파괴의 교훈, 지금의 하네스와 노트북이 지닌 한계, 속도가 돌려주는 주의력, 하나로 합쳐져 개인에게 적응하는 인터페이스, 사용량 리셋과 배포, 인프라에서 먼저 일어나는 재귀적 자기개선, 최전선 훈련 중단, 머지않아 기본값이 될 속도와 지능을 정리했다.

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 Harari가 The Economist 편집장 Zanny Minton Beddoes와 나눈 대담을 논점별로 재구성했다. AI의 장악이 필연이라는 말은 책임을 피하는 말이라는 지적에서 출발해, 인간이 이해하지 못하게 될 AI 금융, 인간에게서 AI로 옮겨 가는 신뢰, 대량생산되는 친밀감, 유권자가 후보에게 물어야 할 질문과 AI 인격·인간 사칭 금지라는 첫 조치까지 다루고, 지금의 금융과 무엇이 다른지, 신뢰가 먼저 붕괴하지 않는지를 두고 두 사람이 벌인 공방도 담았다.

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.

Scale AI 창업자이자 Meta 초지능 랩을 이끄는 Alexandr Wang이 Y Combinator 무대에서 AI 시대의 창업을 이야기한 대담을 논점별로 재구성했습니다. 병목은 모델이 아니라 확산이고, 지능과 주체성이 흔해지면 비전과 야망이 희소한 자원이 된다는 주장을 중심에 두고, 합의보다 앞서 갖춰야 하는 확신, 에이전틱 루프와 시스템 사고, Meta의 개인 초지능 생태계 전략, 열여덟 살의 자신에게 남기는 조언을 정리했습니다.

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.

Invest Like The Best의 Patrick O'Shaughnessy가 Sam Altman과 나눈 대담을 논점별로 재구성했습니다. 지능이 충분히 싸지면 수요에 상한이 없다는 컴퓨팅 확보의 근거, 증류된 값싼 모델에 대한 반론과 지능의 상품화, 평가 중 샌드박스를 탈출한 모델과 개발 속도 조절, 지니 비유와 권력 집중에 대한 경계, 지수 곡선 위의 AGI, 일자리와 로봇, 비영리 구조라는 실수, 그리고 Altman이 스스로 꼽은 열린 질문을 다룹니다.

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.

넷플릭스의 제품·기술 총괄 Elizabeth Stone이 Lenny's Podcast에서 AI가 역할의 경계를 흐리는 시대에 무엇이 남고 무엇이 바뀌는지 답한 대담을 논점별로 재구성했다. 결과에 대한 책임과 craft는 사람에게 남고, 좁은 전문가보다 시스템 사고형 인재와 AI 유창성이 중요해지며, '운영체제로서의 탁월함'이라는 문화와 keeper test가 그 변화를 뒷받침한다는 주장을 디자인 프로세스, 코드 이해, AI 콘텐츠를 둘러싼 진행자의 반론과 함께 정리했다.

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

Anthropic Claude Code 팀의 Thariq Shihipar가 Peter Yang과 화면을 시연하며 에이전트를 오래 일하게 하는 방법을 설명한 대담을 논점별로 재구성했다. /goal과 워크플로를 고르는 기준, 모르는 것을 없애는 계획, 구현 중에 고쳐 쓰는 스펙, 스크립트가 쌓이는 작업 공간, 생성과 검증의 분리, 한 프로젝트에 집중하는 병렬 작업, 줄여야 할 지침, 시스템의 제약을 배우는 일을 다루며, deep-dive에서 정리한 작업 공간, 코드 정리, 짧은 지침에 대한 해석을 함께 남긴다.

Anthropic Claude Code 팀의 Thariq Shihipar가 South Park Commons에서 진행자 Evan Tana, 청중과 나눈 대화를 논점별로 재구성했습니다. 모델이 하네스와 사용자가 끌어내는 수준보다 이미 똑똑하다는 capability overhang을 중심에 두고, 모델이 따라잡은 스캐폴딩을 지우는 일, 사람을 가르치는 일, 싸게 탐색하는 프롬프트 습관, eval을 만들 시점, 생산성을 매출로 바꾸는 조직, 모델 랩을 보완하는 창업 방향을 정리했습니다.

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.