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"workflow" · 64개 기사 · AI/ML
Muse Glimmer: 상시 실행 로컬 에이전트 워크플로우에 최적화된 30B 파라미터 모델
Muse Glimmer: 30B-parameter model optimized for always-on local agent workflows
Meta가 로컬에서 항상 동작하는 에이전트 워크플로우를 겨냥한 30B 규모 모델을 소개함. 온디바이스 또는 로컬 환경 중심의 에이전틱 AI 활용을 강화하려는 흐름으로 보임.
AI가 당신의 프로세스를 더 빠르게 만들지 못할 것 같다
I don't think AI will make your processes go faster
AI 도입이 업무 프로세스 속도 향상으로 직결되지 않는다는 주장. 자동화보다 병목 제거와 조직 설계가 더 중요하다는 관점.
Claude Fable은 집요하게 능동적이다
Claude Fable is relentlessly proactive
Simon Willison이 Claude 기반 Fable의 동작을 평가함. 사용자의 지시를 기다리기보다 다음 작업을 주도적으로 이어가는 점이 강조됨.
Agent Skills
Agent Skills
에이전트용 스킬 체계를 정리한 글. 작업을 작은 능력 단위로 분리해 도구 호출과 워크플로를 조합하는 방식을 다룸.
Kimi Work
Kimi Work
Kimi의 업무용 제품 라인업을 소개하는 페이지. 작업 생산성과 AI 기반 워크플로를 겨냥한 제품으로 보임.
AI와 일하는 일은 코딩보다 리더십에 더 가깝다
Working with AI Feels More Like Leadership Than Coding
AI와의 협업이 단순 구현보다 방향 설정과 조율에 더 가까워졌다는 관점. 프롬프트 작성보다 목표 분해, 검토, 의사결정이 핵심 역량으로 부상함.
에이전트에는 더 많은 프롬프트가 아니라 제어 흐름이 필요하다
Agents need control flow, not more prompts
에이전트 성능 개선의 핵심을 프롬프트 추가가 아닌 제어 흐름 설계로 제시. 분기, 상태, 루프를 명시적으로 다뤄야 한다는 주장.
Claude Code 세션의 가치를 극대화하는 방법
Maximizing the value of your Claude Code sessions
Claude Code 세션을 더 효율적으로 쓰는 실전 팁과 작업 방식 정리. 컨텍스트 활용, 반복 작업 정리, 세션 운영 전략이 중심.
새로운 AI 슈퍼파워: 집중과 끝까지 실행하기
The New AI Superpowers: Focus and Followthrough
AI 활용의 핵심 역량으로 집중력과 끝까지 실행하는 능력을 제시. 단순한 생성 능력보다 작업 흐름을 유지하고 결과를 완성하는 역량을 강조.
"그냥 ChatGPT에 업로드하면 되지 않나?"
"Don't You Just Upload It to ChatGPT?"
ChatGPT에 무엇이든 바로 올리는 습관을 짚는 글. AI 도구를 편하게 쓰는 흐름과 데이터·업무를 맡길 때의 경계를 함께 묻는다.
Claude for Legal
Claude for Legal
법률 업무를 위한 Claude 프로젝트를 공개함. 문서 검토와 법률 워크플로우에 AI를 적용하는 사용 사례를 겨냥함.
human-in-the-loop는 지쳤다
The human-in-the-loop is tired
AI 워크플로에서 사람 개입을 전제로 한 설계가 한계에 도달했다는 문제의식. 자동화 수준을 높이고 사람은 예외 처리와 검증에 집중해야 한다는 논지.
나의 홈랩 AI 개발 플랫폼
My Homelab AI Dev Platform
홈랩 환경에서 구성한 AI 개발 플랫폼을 소개. 로컬 인프라를 활용한 개발·실험 워크플로가 중심.
인간은 루프 안에 있다
The Human Is the Loop
자동화와 AI 활용에서도 최종 판단과 책임은 사람에게 남아 있어야 한다는 관점을 다룸. 인간 개입을 약점이 아닌 시스템의 핵심 안전장치로 보는 시각을 제시함.
Codex Resets
Codex Resets
Codex의 동작이나 상태를 초기화하는 방법을 다룬 프로젝트 또는 글. 에이전트 사용 중 리셋 절차와 반복 작업 흐름에 초점을 둠.
더 나은 모델: 더 나쁜 도구
Better Models: Worse Tools
모델 성능은 향상되지만 이를 다루는 도구는 오히려 뒤처진다는 문제를 짚음. AI 개발 경험에서 모델 개선과 도구 품질의 간극을 비판하는 내용으로 보임.
AI 시대의 프로토타이핑 속도
The Speed of Prototyping in the Age of AI
AI 도구가 아이디어를 실제 프로토타입으로 바꾸는 속도를 크게 높임. 초기 검증과 반복 실험의 진입장벽이 낮아지면서 개발 워크플로가 재편됨.
Galapagos Island에서의 Agentic coding 노트
Agentic coding notes from Galapagos Island
에이전트 기반 코딩의 실전 메모와 관찰을 정리한 글. 반복 루프, 도구 사용, 작업 분해 같은 패턴이 코드 작성 방식에 어떤 변화를 주는지 다룸.
작업 마비와 AI
Task Paralysis and AI
AI가 시작을 쉽게 만들지만 선택지가 늘수록 착수 지연과 결정 피로를 키울 수 있다는 내용. 생산성 도구가 오히려 우선순위 혼란을 증폭시키는 문제를 짚음.
단 한 번의 편집에는 frontier model 하나면 충분하다
You only need the frontier model for one single edit
작은 편집 작업에서도 고성능 frontier model이 필요한 지점을 짚음. 모델 선택을 작업 단위로 최적화하는 편집 워크플로를 제안.
Fable을 이기기 위한 short leash AI 코딩 방식
The short leash AI coding method for beating Fable
AI 에이전트의 자율성을 제한하는 short leash 코딩 방식을 다룸. 짧은 피드백 루프로 품질과 제어를 높이는 접근을 설명.
Mythos와 함께 일하는 느낌
What it feels like to work with Mythos
Mythos와 협업할 때의 사용감과 워크플로 변화를 체험담 형태로 다룬 글. AI 도구와 함께 일하는 방식의 장단점을 보여줌.
모든 에이전트는 비동기로 바뀌고 있다
All your agents are going async
에이전트 시스템이 동기식 호출 중심에서 비동기 작업 흐름으로 이동하고 있다는 관점을 다룬다. 병렬 처리와 작업 분리가 에이전트 운영의 핵심이 되고 있다.
Wiki Builder: LLM Knowledge Base를 구축하는 Skill
Wiki Builder: Skill to Build LLM Knowledge Bases
Claude Code 플러그인 형태로 LLM 지식베이스를 만드는 Skill 소개. 문서 수집, 정리, 연결을 자동화하는 워크플로우에 초점.
AI를 자동으로 없애기
Automating AI Away
AI 기능을 직접 쓰지 않고 자동화로 대체하는 접근을 다룸. 제품·운영 흐름에서 AI 의존을 줄이는 방법과 트레이드오프를 짚음.
My Agent Setup
My Agent Setup
개인용 AI 에이전트 환경 구성과 작업 흐름을 정리한 글. 에이전트 도구 선택, 설정 방식, 실사용 패턴을 중심으로 다룬 것으로 보임.
AI 분야의 다음 최대 해자는 "조직"이다
AI 분야의 다음 최대 해자는 "조직"이다
AI 제품과 워크플로, 기술적 우위가 빠르게 수렴하면서 복제하기 어려운 경쟁력으로 조직 구조가 부상함. 실행 속도와 의사결정 방식이 AI 시대의 핵심 차별점으로 제시됨.
Harness Engineering: 모델보다 중요한 작업 환경 설계의 시대
하네스 엔지니어링: 모델보다 중요한 작업 환경 설계의 시대
에이전트 성능의 병목이 모델 자체보다 작업 환경 설계로 이동하고 있다는 분석. 프롬프트보다 도구, 컨텍스트, 실행 하네스가 결과를 좌우한다.
Claude-Ads - Claude Code로 광고 대행사를 대체하기
Claude-Ads - Claude Code로 광고 대행사를 대체하기
Claude Code 스킬로 7개 광고 플랫폼에서 250개 이상 자동 감사 항목을 실행하는 오픈소스 프로젝트. 광고 운영과 점검 업무의 자동화를 겨냥한 도구.
Claude Code에도 /goal 기능 추가
Claude Code 에도 /goal 기능 추가
Claude Code에 목표 완료까지 여러 턴을 자동 반복 실행하는 /goal 기능이 추가됐다. 각 턴 종료 후 검증을 거치며 작업을 이어간다.
Garry Tan의 "Skillify" — AI 에이전트의 실패를 영구적 구조 수정으로 바꾸는 방법론
Garry Tan의 "Skillify" — AI 에이전트의 실패를 영구적 구조 수정으로 바꾸는 방법론
Garry Tan이 AI 에이전트 운영 경험을 바탕으로 Skillify 방법론을 제안했다. 에이전트의 실패를 단발성 수정이 아니라 재발 방지용 구조 개선으로 전환하는 접근이다.
결정론적 아키텍처: 할루시네이션의 확률적 편차를 통제해 연속성을 보장하는 기호적 통제
결정론적 아키텍처 : 할루시네이션의 확률적 편차를 통제하여, 무한한 연속성을 보장하는 기호적 통제 ...
에이전트 워크플로우와 LLM-as-a-Judge 기반 자율 교정을 비판적으로 검토하며, 할루시네이션 변동을 제어하는 결정론적 아키텍처를 제안. 상업성과 안정성을 높이기 위한 기호적 통제 관점을 강조한다.
AI Harness + Uroboros Template - Claude Code용 AI 에이전트 템플릿
Show GN: AI Harness + Uroboros Template - Claude Code용 AI 에이전트 템플릿
Claude Code 같은 코딩 에이전트가 스펙을 벗어나거나 파일 구조를 훼손하는 문제를 줄이기 위한 템플릿. 작업 레이어와 규칙을 고정해 에이전트 행동을 제어하는 방식.
AI와 일하는 방식은 코딩보다 리더십에 가깝다
AI와 일하는 방식은 코딩보다 리더십에 가깝다
AI는 같은 요청에도 다른 답을 낼 수 있어 정확한 명령보다 맥락, 명확성, 피드백이 더 중요함. 컴파일러처럼 통제하기보다 의도를 주고받는 협업 대상으로 다룰 때 활용도가 높아짐.
Graph 엔지니어링 vs Loop 엔지니어링: 실제로 달라진 것은 무엇인가
Graph 엔지니어링 vs Loop 엔지니어링: 실제로 달라진 것은 무엇인가
Graph Engineering은 여러 Agent Loop를 하나의 작업 흐름으로 연결하는 오케스트레이션에 가까움. 병렬 실행, 검증, 작업 인계, 공유 상태, 중단 조건을 명시적으로 설계하는 방식으로 정리됨.
실전 루프 엔지니어링
실전 루프 엔지니어링
에이전트 루프 설계의 핵심은 자율성 확대보다 완료 조건과 제약을 명확히 두는 것. 어떤 판단을 사람에게 남길지 정하고 반복 실행을 제어해야 안정적으로 동작함.
인간이 루프의 중심이어야 한다
인간이 루프의 중심이어야 한다
AI 사용이 생산성보다 의존성과 피로를 키울 수 있다는 반성이 제기됨. 여러 에이전트와 대화를 병행하는 방식은 미완성 작업과 인지 부담을 늘린다는 문제의식이 강조됨.
Grok Bot
Grok Bot
데스크톱과 iOS에서 동료에게 지시하듯 업무를 맡기면 처음부터 끝까지 수행하는 AI 팀원. 여러 Bot을 동시에 배치해 프로젝트와 운영 업무를 병렬 처리하고, 승인 필요 시 스레드로 되돌아오는 구조.
만든다는 것
만든다는 것
생성형 AI로 프로젝트를 완성해도 실제 제작 주체가 분리되면 성취감이 약해짐. 프롬프트는 비전·판단·소통·기술을 요구하는 위임 기술에 가깝다고 설명함.
외부 루프를 소유하라
외부 루프를 소유하라
에이전트가 조사·구현·검증을 맡더라도, 배포 여부를 결정하고 결과에 책임지는 외부 루프는 엔지니어가 소유해야 함. 품질 검사와 프로덕션 투입 판단을 분리하는 운영 원칙을 강조함.
루프 시작하기
루프 시작하기
코딩 에이전트를 프롬프트 단발 지시가 아니라, 정지 조건이 충족될 때까지 작업 사이클을 반복하는 운영 패턴으로 전환하는 흐름. 트리거 방식, 정지 방식, 사용 프리미티브와 적합한 작업 유형을 기준으로 루프를 분류한다.
AI 시대의 Figma를 다시 생각하다
AI 시대, Figma를 다시 생각하다
Figma가 AI 시대에 맞춰 캔버스를 코드, 모션, 셰이더, 에이전트 워크플로로 확장하며 생존 전략을 시험하고 있음. AI가 기획부터 프로토타이핑, 출시까지 바꾸는 상황에서 캔버스 중심 모델의 한계를 재검토하는 내용.
루프 엔지니어링의 미학 (The Art of Loop Engineering)
루프 엔지니어링의 미학 (The Art of Loop Engineering)
에이전트를 유용한 작업에 안정적으로 쓰려면 모델 자체보다 작업에 맞는 harness 설계가 중요하다고 설명. 에이전트 루프, 검증, 도구 호출 반복 구조를 중심으로 신뢰성과 품질을 높이는 방법을 다룸.
Fable 필드 가이드: 나의 Unknowns 찾기
Fable 필드 가이드: 나의 미지(Unknowns) 찾기
Claude Fable 작업에서 프롬프트와 코드베이스, 현실과 제약 사이의 간극인 unknowns를 찾아 줄이는 것이 핵심이라고 설명. 작업 품질을 높이려면 목적과 환경의 불확실성을 먼저 드러내고 정리해야 한다는 내용.
AI와 함께한 모험
AI와 함께한 모험
개인 프로젝트에서 여러 AI 모델을 써본 경험을 정리한 글. 코드 리뷰, 리팩터링, 단발성 스크립트에는 유용했지만 자율 개발 작업은 판단 품질과 검증 비용이 한계로 남았음.
Show GN: VHK - 모델·에이전트를 갈아타도 안 무너지는 풀사이클 AI 코딩 하네스
Show GN: VHK - 모델·에이전트를 갈아타도 안 무너지는 풀사이클 AI 코딩 하네스
Claude Code, Cursor, Codex처럼 도구를 바꿔도 규칙과 맥락이 흐트러지지 않도록 설계한 CLI 하네스다. 테스트 실행과 작업 정리를 포함한 AI 코딩 워크플로를 일관되게 묶는 데 초점을 둔다.
Claude Science 공개 베타
Claude Science 공개 베타
생명과학 연구용 Claude Science 공개 베타 출시. 분석 실행, DB 검색, 데이터 전처리, 결과 작성까지 한 워크벤치에서 이어가며 코드·실행 환경·대화 기록을 함께 남겨 재현성을 높임.
AI에게 주도권을 빼앗기지 마세요 — 두 번의 자동화 실패에서 배운 것
AI에게 주도권을 빼앗기지 마세요 — 두 번의 자동화 실패에서 배운 것
Claude Code로 돌린 자동매매와 블로그 자동발행이 각각 도메인 검증 부족과 검수 부재로 실패함. AI가 만든 결과물은 사람의 정확성 검증과 최종 책임이 없으면 쉽게 사고로 이어짐.
AI 시대, 나의 전문성을 재설계하는 법 [Google Slides, 165P
AI시대, 나의 전문성을 재설계하는 법 [구글 슬라이드, 165P]
] 기업의 AX 여정은 환호, 정체, 신남, 의구심, 마지막 고비를 거치는 J-curve 패턴으로 전개됨. AI 도입은 속도보다 검증 비용과 책임 분담을 다시 설계하는 일이 핵심이라는 메시지.
다가오는 루프
다가오는 루프
코딩 에이전트 외부에서 작업 큐와 하네스가 반복을 관리하는 '하네스 레벨 루프'가 새로운 중심 패턴으로 부상함. 장기 자율 실행이 길어질수록 강한 불변식보다 국소적 방어와 fallback이 중요해진다는 문제의식이 제기됨.
OpenAI Codex Record & Replay: 작업을 한 번 보여주면 재사용 가능한 Skill로 변환
OpenAI Codex Record & Replay: 작업을 한 번 보여주면 재사용 가능한 Skill로 변환
사용자가 직접 수행한 워크플로를 Codex가 관찰해 재사용 가능한 Skill로 바꾸는 Record & Replay 기능을 소개함. 반복 작업, 사용자 선호와 규칙이 중요한 작업, 프롬프트보다 시연이 쉬운 작업에 적합함.
기획서 작성에 하루 쓰는 PM, AI로 10분 수준으로 단축해본 이야기
기획서 작성에 하루 쓰는 PM, AI로 10분 수준으로 단축해본 이야기
AI로 PRD 초안, 요구사항 정리, 화면 목업까지 자동화해 기획서 작성 시간을 대폭 줄인 사례. 다만 평균적인 초안에 머물기 쉬워 도메인 맥락과 실제 업무 기준으로 보정이 필요함.
“그냥 ChatGPT에 업로드하면 되는 거 아니에요?”
“그냥 ChatGPT에 업로드하면 되는 거 아니에요?”
프리랜서 번역은 단순 변환이 아니라 문맥 이해, 현지화, 용어 일관성 관리가 필요한 전문 작업이라는 점을 짚음. ChatGPT 활용은 가능하지만 서식 손상과 품질 편차 때문에 검수와 후처리가 필요함.
Apache Burr: 신뢰할 수 있는 AI 에이전트와 애플리케이션 구축
Apache Burr: 신뢰할 수 있는 AI 에이전트와 애플리케이션 구축
Apache Burr는 Python 함수와 데코레이터만으로 의사결정형 AI 애플리케이션과 멀티 에이전트 시스템을 구성하는 프레임워크. 액션과 전이로 실행 흐름을 정의하고 Burr UI로 실행 상태를 관찰할 수 있음.
Show GN: AI 에이전트들이 프로젝트 기억을 공유하는 'memorize'를 만들었습니다 — 그리고 도움이 필요합니다
Show GN: AI 에이전트들이 프로젝트 기억을 공유하는 'memorize'를 만들었습니다 — 그리고 도움이 필요합니다
모델을 바꿀 때마다 끊기는 프로젝트 기억을 여러 AI 에이전트가 공유하도록 하는 도구를 소개했다. 에이전트별 메모리 사일로 문제를 줄이는 것이 목표다.
루프 엔지니어링 - 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하기
루프 엔지니어링 - 에이전트를 프롬프트하는 시스템을 설계하기
매 턴 직접 지시하던 방식에서 벗어나, 에이전트가 스스로 반복 수행하도록 프롬프트 시스템을 설계하는 접근을 다룸. 목표 정의, 반복 루프, 상태 관리 등으로 구성된 재귀적 작업 구조를 설명함.
모든 작업을 위한 harness: Claude Code의 동적 워크플로
A harness for every task: dynamic workflows in Claude Code
Anthropic Claude Code 팀이 작업별로 즉석에서 실행 구조를 구성하는 Dynamic Workflows를 공개. Claude가 하니스(harness)를 자동 생성해 작업 유형에 맞는 흐름으로 실행함.
AI 이후의 소프트웨어: Harness 시대의 개막
AI 이후의 소프트웨어: 하네스(Harness) 시대의 개막
소프트웨어 시대의 종말을 Harness 시대의 시작으로 해석함. 고정 워크플로우와 관리형 DB 중심 SaaS가 지능형 AI로 대체되는 흐름 속에서, AI를 활용하기 위한 체계적 통제와 운영 레이어의 필요성을 제기함.
Claude Code, 다이나믹 워크플로우 기능 공개
Claude Code, 다이나믹 워크플로우 기능 공개
대규모 엔지니어링 작업을 수십~수백 개의 병렬 서브에이전트로 분산 처리하는 동적 워크플로우를 공개. 단일 세션에서 오케스트레이션 스크립트를 생성하고 결과를 자체 검증한 뒤 사용자에게 전달하는 방식.
Codex, 활용 사례 모음 대폭 확장
Codex, 활용 사례 모음 대폭 확장
OpenAI가 Codex 유스케이스 페이지를 12개에서 52개로 확장해 공개함. 코딩 보조를 넘어 엔지니어링, 디자인, 데이터, 재무, 운영, QA, 세일즈까지 전사 작업 위임 플랫폼으로 포지셔닝함.
리걸 프롬프트에서 Boolean이 중요한 이유
리걸 프롬프트에서 Boolean이 중요한 이유
리걸 프롬프트에서 Boolean은 단순한 검색 연산자가 아니라 법률 AI의 판단 구조를 제어하는 핵심 장치. AND, OR, NOT, IF-THEN-ELSE로 필수 요건, 선택 요건, 예외와 배제 사유, 불충분한 사실관계를 체계적으로 다룸.
AI와 함께 일하며 복리처럼 쌓아 성장하는 법
AI와 함께 일하며 복리처럼 쌓아 성장하는 법
AI 협업을 컨텍스트 제공, 취향 설정, 검증 자동화, 위임 확대, 피드백 루프로 체계화한 실무 가이드. 산출물과 교정 사항을 누적해 다음 세션의 품질을 끌어올리는 방식에 초점.
중소기업을 위한 Claude
중소기업을 위한 Claude
Claude for Small Business는 QuickBooks, PayPal, HubSpot 같은 업무 도구를 Claude와 연결하는 워크플로우 패키지임. 결제, 게시, 전송 전에는 사용자 승인을 거치도록 설계돼 중소기업 운영 자동화를 지원함.
Claude for Legal - Anthropic의 법률 업무용 AI 플러그인 모음
Claude for Legal - Anthropic의 법률 업무용 AI 플러그인 모음
계약, 프라이버시, 고용, M&A, 소송, 규제, AI 거버넌스까지 포괄하는 법률 실무용 플러그인 스위트. Claude Cowork, Claude Code, Managed Agents API로 배포되며 70개 이상의 Named Agent를 포함한다.