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Codex와 Claude Code 작업을 끝까지 검증하는 워크플로우 하네스입니다.
한국·미국 주식 인사이트 GPT
한국·미국 주식 리서치 질문을 정리하는 커스텀 GPT입니다.
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AI Agent
21
코딩 에이전트 런타임 설계
5
코딩 에이전트는 왜 런타임이 되는가
Codex /goal로 보는 목표 기반 개발
A2A와 MCP로 보는 멀티 에이전트 개발 워크플로우
AI Memory는 RAG가 아니다
개발 하네스에 적용하는 AI 코딩 에이전트 문서 세트
Codex CLI /goal 기능 분석
2
Codex CLI /goal 기능 정리
Codex CLI /goal 내부 구조 분석
AI Agent 자동화와 조직 지식그래프
3
AI Agent에 온톨로지와 지식그래프가 정말 필요할까?
온톨로지, 지식그래프, RAG, GraphRAG 차이 정리
팀 AI 워크플로우를 조직 AI 운영체계로 확장하는 방법
Claude Code Runtime 분석
10
Claude Code를 뜯어보니 Agent의 핵심은 Runtime이었다
Claude Code CLI는 시작하자마자 무엇을 정리할까
Claude Code의 터미널 화면은 UI가 아니라 Runtime Shell이었다
한 줄 프롬프트가 Agent Turn이 되기까지
Raw Input을 Model Message로 바꾸는 입력 정규화 계층
Slash Command는 단축키가 아니라 Runtime Dispatch다
Agent Loop는 모델 호출이 아니라 상태 기계다
Provider API를 제품 로직에서 분리하는 법
Tool Runtime은 함수 호출 목록이 아니다
권한, Transcript, 비용이 Agent 제품성을 결정한다
한국·미국 주식 인사이트 GPT 소개: 뉴스보다 먼저 질문을 정리하는 투자 리서치 도구
AI Backend
14
LangChain RAG 학습 흐름 정리
2
LangChain RAG 복습 02: 검색기부터 프롬프트 체인까지
LangChain RAG 복습 01: 문서 로딩부터 chunk까지
LLM 백엔드 프로덕션 노트
12
LLM 서비스를 PoC에서 프로덕션으로 끌어올리는 백엔드 로드맵
LLM보다 백엔드 기본기가 먼저인 이유
운영 가능한 API 설계
Redis Cache Aside로 LLM 응답 캐시 설계하기
Queue와 Idempotency
Structured Outputs 실전
Function Calling 설계
Prompt Caching과 Token Budget
RAG 논문 백엔드 관점으로 읽기
pgvector로 사내 문서형 RAG 서비스 만들기
LLM Evals 입문
OpenTelemetry로 LLM 요청 Trace 연결하기
AI Development
5
GPT 코드 분석
1
Karpathy microgpt.py 해부: GPT 학습과 추론이 한 파일에서 돌아가는 방식
Claude 프롬프트 실무 가이드
4
Claude 프롬프트는 질문이 아니라 작업 명세서다
XML 태그와 출력 형식으로 Claude 응답을 안정화하는 법
Claude Thinking, effort, Tool Use를 실무에서 다루는 법
바로 쓰는 Claude 프롬프트 템플릿과 실전 체크리스트
Workflow
10
AI Workflow Notes
3
Moonshot Relay 소개: AI 코딩 작업을 끝까지 밀고 가는 워크플로우 하네스
Moonshot Phase Runner 구조 깊게 보기
AI 작업을 끝내는 법
AI가 일하는 조직 설계
1
사내 AI 에이전트 온보딩 가이드 만드는 법
AI가 일하는 개발 환경 설계
3
AI 시대의 개발자는 무엇을 설계해야 할까
AI 코딩 도구를 잘 쓰는 팀은 프롬프트가 아니라 작업 계약서를 만든다
MCP와 A2A 이후, 개발 환경은 IDE가 아니라 Agent Runtime이 된다
Ctx2Skill 개발 하네스 적용기
3
Ctx2Skill을 개발 하네스에 적용해보니
MemoryGraph는 자동 저장소가 아니다
AWTL: 실패 로그를 다음 실행 힌트로 바꾸기
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